Posta koduna göre ABD Nüfusu

Makale
12/06/2023

2000 ve 2010 Decennial Census kaynaklarından her bir ABD posta kodu için cinsiyete ve ırka göre ABD nüfusu.

Bu veri kümesi, Birleşik Devletler Census Bureau'nun Decennial Census Veri Kümesi API'lerinden kaynaklanır. Bu veri kümesinin kullanımıyla ilgili hüküm ve koşullar için Hizmet Şartları ve İlkeler ve Bildirimler’i gözden geçirin.

Dekont

Microsoft, Azure Open Datasets'i "olduğu gibi" sağlar. Microsoft, veri kümelerini kullanımınızla ilgili olarak açık veya zımni hiçbir garanti veya koşul sağlamaz. Yerel yasalarınız kapsamında izin verilen ölçüde, Microsoft veri kümelerini kullanımınızdan kaynaklanan doğrudan, sonuçsal, özel, dolaylı, arızi veya cezai dahil olmak üzere tüm zarar veya kayıplar için tüm sorumluluğu kabul etmez.

Bu veri kümesi Microsoft’un kaynak verileri aldığı orijinal hükümler kapsamında sağlanır. Veri kümesi Microsoft’tan alınan verileri içerebilir.

Birim ve saklama

Bu veri kümesi Parquet biçiminde depolanır ve 2010 yılına ait verileri içerir.

Depolama konumu

Bu veri kümesi Doğu ABD Azure bölgesinde depolanır. Benzeşim için Doğu ABD’deki işlem kaynaklarının ayrılması önerilir.

Vilayete Göre ABD Nüfusu

Sütunlar

Adı	Veri türü	Benzersiz	Değerler (örnek)	Açıklama
decennialTime	Dize	1	2010	Örneğin, 2010, 2000 gibi, decennial nüfus sayımının zamanı geldi.
Maxage	int	23	54 21	Yaş aralığının üst sınırı. Null ise, tüm yaşlar arasındadır veya yaş aralığının üst sınırı yoktur( örneğin, yaş > 85).
minAge	int	23	45 30	Yaş aralığının alt sınırı. Null ise tüm yaşlar için geçerlidir.
popülasyon	int	29,274	1 2	Bu kesimin nüfusu.
Yarış	Dize	8	BAŞKA BIR ıRK YALNıZ SIYAH VEYA AFRO AMERIKAN YALNıZ	Sayım verilerindeki yarış kategorisi. Null ise tüm yarışlar için geçerlidir.
Seks	Dize	3	Kadın Erkek	Erkek veya kadın. Null ise her iki cins için geçerlidir.
yıl	int	1	2010	On yıllık sürenin yılı (tamsayı).
Zipcode	Dize	33,120	39218 87420	5 Basamaklı Posta Kodu Tablolaştırma Alanı (ZCTA5).

Önizleme

decennialTime	Zipcode	popülasyon	Yarış	Seks	minAge	Maxage	yıl
2010	77477	265	BEYAZ YALNLI	Kadın	15	17	2010
2010	77477	107	TEK BAŞıNA BAŞKA BIR YARıŞ	Kadın	15	17	2010
2010	77477	12	TEK BAŞıNA BAŞKA BIR YARıŞ	Kadın	65	66	2010
2010	77477	101	YALNLI ASYA	Kadın	60	61	2010
2010	77477	221	YALNLI ASYA	Erkek	10	14	2010
2010	77478	Kategori 256	BEYAZ YALNLI	Kadın	15	17	2010
2010	77478	17	TEK BAŞıNA BAŞKA BIR YARıŞ	Kadın	15	17	2010
2010	77478	3	TEK BAŞıNA BAŞKA BIR YARıŞ	Kadın	65	66	2010

Veri erişimi

Azure Notebooks

# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import UsPopulationZip

population = UsPopulationZip()
population_df = population.to_pandas_dataframe()

population_df.info()

# Pip install packages
import os, sys

!{sys.executable} -m pip install azure-storage-blob
!{sys.executable} -m pip install pyarrow
!{sys.executable} -m pip install pandas

# Azure storage access info
azure_storage_account_name = "azureopendatastorage"
azure_storage_sas_token = r""
container_name = "censusdatacontainer"
folder_name = "release/us_population_zip/"

from azure.storage.blob import BlockBlobServicefrom azure.storage.blob import BlobServiceClient, BlobClient, ContainerClient

if azure_storage_account_name is None or azure_storage_sas_token is None:
    raise Exception(
        "Provide your specific name and key for your Azure Storage account--see the Prerequisites section earlier.")

print('Looking for the first parquet under the folder ' +
      folder_name + ' in container "' + container_name + '"...')
container_url = f"https://{azure_storage_account_name}.blob.core.windows.net/"
blob_service_client = BlobServiceClient(
    container_url, azure_storage_sas_token if azure_storage_sas_token else None)

container_client = blob_service_client.get_container_client(container_name)
blobs = container_client.list_blobs(folder_name)
sorted_blobs = sorted(list(blobs), key=lambda e: e.name, reverse=True)
targetBlobName = ''
for blob in sorted_blobs:
    if blob.name.startswith(folder_name) and blob.name.endswith('.parquet'):
        targetBlobName = blob.name
        break

print('Target blob to download: ' + targetBlobName)
_, filename = os.path.split(targetBlobName)
blob_client = container_client.get_blob_client(targetBlobName)
with open(filename, 'wb') as local_file:
    blob_client.download_blob().download_to_stream(local_file)

# Read the parquet file into Pandas data frame
import pandas as pd

print('Reading the parquet file into Pandas data frame')
df = pd.read_parquet(filename)

# you can add your filter at below
print('Loaded as a Pandas data frame: ')
df

Azure Databricks

# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import UsPopulationZip

population = UsPopulationZip()
population_df = population.to_spark_dataframe()

display(population_df.limit(5))

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "censusdatacontainer"
blob_relative_path = "release/us_population_zip/"
blob_sas_token = r""

# Allow SPARK to read from Blob remotely
wasbs_path = 'wasbs://%s@%s.blob.core.windows.net/%s' % (blob_container_name, blob_account_name, blob_relative_path)
spark.conf.set(
  'fs.azure.sas.%s.%s.blob.core.windows.net' % (blob_container_name, blob_account_name),
  blob_sas_token)
print('Remote blob path: ' + wasbs_path)

# SPARK read parquet, note that it won't load any data yet by now
df = spark.read.parquet(wasbs_path)
print('Register the DataFrame as a SQL temporary view: source')
df.createOrReplaceTempView('source')

# Display top 10 rows
print('Displaying top 10 rows: ')
display(spark.sql('SELECT * FROM source LIMIT 10'))

Azure Synapse

# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import UsPopulationZip

population = UsPopulationZip()
population_df = population.to_spark_dataframe()

# Display top 5 rows
display(population_df.limit(5))

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "censusdatacontainer"
blob_relative_path = "release/us_population_zip/"
blob_sas_token = r""

# Allow SPARK to read from Blob remotely
wasbs_path = 'wasbs://%s@%s.blob.core.windows.net/%s' % (blob_container_name, blob_account_name, blob_relative_path)
spark.conf.set(
  'fs.azure.sas.%s.%s.blob.core.windows.net' % (blob_container_name, blob_account_name),
  blob_sas_token)
print('Remote blob path: ' + wasbs_path)

# SPARK read parquet, note that it won't load any data yet by now
df = spark.read.parquet(wasbs_path)
print('Register the DataFrame as a SQL temporary view: source')
df.createOrReplaceTempView('source')

# Display top 10 rows
print('Displaying top 10 rows: ')
display(spark.sql('SELECT * FROM source LIMIT 10'))

Sonraki adımlar

Açık Veri Kümeleri kataloğundaki diğer veri kümelerini görüntüleyin.