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美国劳动力统计信息

美国劳动力统计信息 劳动力、劳动力参与率,以及按年龄、性别、种族和人种划分的非机构平民人口 。

此数据集来源于美国劳工统计局 (BLS) 发布的当前就业统计数据 - CES(国家)数据。 要了解与使用此数据集相关的条款和条件,请查看链接与版权信息以及重要网站声明

备注

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存储位置

此数据集存储在美国东部 Azure 区域。 建议将计算资源分配到美国东部地区,以实现相关性。

名称 数据类型 唯一 值(示例)
absn_code int 4 3 4
activity_code int 7 8 3
ages_code int 35 10 17
born_code int 3 1 2
cert_code int 5 4 3
chld_code int 6 2 5
class_code int 14 2 1
disa_code int 3 2 1
duration_code int 11 18 6
education_code int 9 40 19
entr_code int 3 1 2
expr_code int 3 1 2
footnote_codes 字符串 7 nan 4.0
hheader_code int 2 1
hour_code int 13 1 16
indy_code int 323 368 169
jdes_code int 3 1 2
lfst_code int 33 20 30
look_code int 7 1 6
mari_code int 5 2 1
mjhs_code int 6 1 5
occupation_code int 566 8999 4999
orig_code int 14 1 2
pcts_code int 23 5 8
period 字符串 18 M07 M06
periodicity_code 字符串 3 M Q
race_code int 14 1 3
rjnw_code int 9 1 3
rnlf_code int 11 63 64
rwns_code int 17 10 1
季节性 字符串 2 U S
seek_code int 2 1
series_id 字符串 45,478 LNU01300000 LNU02034560
series_title 字符串 34,264 (调整前)就业水平 - 农业及相关行业(调整前)平民劳动力水平
sexs_code int 3 1 2
tdat_code int 6 1 4
FLOAT 121,742 3.0 4.0
vets_code int 8 25 1
wkst_code int 7 1 4
year int 80 2018 2017

预览

series_id year period footnote_codes lfst_code periodicity_code series_title absn_code activity_code ages_code cert_code class_code duration_code education_code entr_code expr_code hheader_code hour_code indy_code jdes_code look_code mari_code mjhs_code occupation_code orig_code pcts_code race_code rjnw_code rnlf_code rwns_code seek_code sexs_code tdat_code vets_code wkst_code born_code chld_code disa_code 季节性
LNS11000031Q 1972 Q01 4300 nan 10 Q (季节性)平民劳动力水平 - 20 岁 及以上,黑人或非裔美国人男性 0 0 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 S
LNS11000031Q 1972 Q02 4370 nan 10 Q (季节性)平民劳动力水平 - 20 岁 及以上,黑人或非裔美国人男性 0 0 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 S
LNS11000031Q 1972 Q03 4397 nan 10 Q (季节性)平民劳动力水平 - 20 岁 及以上,黑人或非裔美国人男性 0 0 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 S
LNS11000031Q 1972 Q04 4381 nan 10 Q (季节性)平民劳动力水平 - 20 岁 及以上,黑人或非裔美国人男性 0 0 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 S
LNS11000031Q 1973 Q01 4408 nan 10 Q (季节性)平民劳动力水平 - 20 岁 及以上,黑人或非裔美国人男性 0 0 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 S
LNS11000031Q 1973 Q02 4445 nan 10 Q (季节性)平民劳动力水平 - 20 岁 及以上,黑人或非裔美国人男性 0 0 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 S
LNS11000031Q 1973 Q03 4477 nan 10 Q (季节性)平民劳动力水平 - 20 岁 及以上,黑人或非裔美国人男性 0 0 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 S
LNS11000031Q 1973 Q04 4523 nan 10 Q (季节性)平民劳动力水平 - 20 岁 及以上,黑人或非裔美国人男性 0 0 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 S
LNS11000031Q 1974 Q01 4574 nan 10 Q (季节性)平民劳动力水平 - 20 岁 及以上,黑人或非裔美国人男性 0 0 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 S
LNS11000031Q 1974 Q02 4538 nan 10 Q (季节性)平民劳动力水平 - 20 岁 及以上,黑人或非裔美国人男性 0 0 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 S

数据访问

Azure Notebooks

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

labor = UsLaborLFS()
labor_df = labor.to_pandas_dataframe()
labor_df.info()

Azure Databricks

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

labor = UsLaborLFS()
labor_df = labor.to_spark_dataframe()
display(labor_df.limit(5))

Azure Synapse

没有适用于此平台/包组合的示例。

后续步骤

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