Jours fériés

Article
12/06/2023

Données sur les jours fériés dans le monde provenant du package de jours fériés PyPI et de Wikipédia, couvrant 38 pays ou régions de 1970 à 2099.

Chaque ligne indique les informations de jours fériés pour une date et un pays ou une région spécifiques, et indique si la plupart des gens ont des congés payés.

Notes

Microsoft fournit Azure Open Datasets « en l’état ». Microsoft n’offre aucune garantie, expresse ou implicite, ni de conditions relatives à votre utilisation des jeux de données. Dans la mesure autorisée par votre droit local, Microsoft décline toute responsabilité pour les dommages ou pertes, y compris directs, consécutifs, spéciaux, indirects ou punitifs, résultant de votre utilisation des jeux de données.

Ce jeu de données est fourni selon les conditions initiales par lesquelles Microsoft a reçu les données sources. Le jeu de données peut inclure des données provenant de Microsoft.

Volume et conservation

Ce jeu de données est stocké au format Parquet. Il s’agit d’une capture instantanée des informations relatives aux jours fériés du 1er janvier 1970 au 1er janvier 2099. La taille des données est d’environ 500 Ko.

Emplacement de stockage

Ce jeu de données est stocké dans la région Azure USA Est. Nous vous recommandons de placer les ressources de calcul dans la région USA Est à des fins d’affinité.

Informations supplémentaires

Ce jeu de données combine des données provenant de Wikipédia (WikiMedia Foundation Inc) et du package PyPI Holidays.

Wikipédia : source d’origine, licence d’origine
PyPI Holidays : source d’origine, licence d’origine

Le jeu de données combiné est fourni sous la licence Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported.

Envoyez un e-mail à aod@microsoft.com si vous avez des questions sur la source de données.

Colonnes

Nom	Type de données	Unique	Valeurs (exemple)	Description
countryOrRegion	string	38	Suède Norvège	Nom complet du pays ou de la région.
countryRegionCode	string	35	SE NON	Code de pays ou région suivant le format indiqué ici.
Date	timestamp	20 665	2074-01-01 00:00:00 2025-12-25 00:00:00	Date du jour férié.
holidayName	string	483	Søndag Söndag	Nom complet du jour férié.
isPaidTimeOff	boolean	3	True	Indique si la plupart des gens ont des congés payés à cette date (disponible uniquement pour les États-Unis, le Royaume-Uni et l’Inde). En cas de valeur NULL, cela signifie que cette information est inconnue.
normalizeHolidayName	string	438	Søndag Söndag	Nom normalisé du jour férié.

Préversion

countryOrRegion	holidayName	normalizeHolidayName	countryRegionCode	Date
Norvège	Søndag	Søndag	Non	28/12/2098 00:00:00
Suède	Söndag	Söndag	SE	28/12/2098 00:00:00
Australie	Boxing Day	Boxing Day	AU	26/12/2098 00:00:00
Hongrie	Karácsony másnapja	Karácsony másnapja	HU	26/12/2098 00:00:00
Autriche	Stefanitag	Stefanitag	AT	26/12/2098 00:00:00
Canada	Boxing Day	Boxing Day	CA	26/12/2098 00:00:00
Croatie	Sveti Stjepan	Sveti Stjepan	HR	26/12/2098 00:00:00
Tchèque	2. svátek vánoční	2. svátek vánoční	CZ	26/12/2098 00:00:00

Accès aux données

Azure Notebooks

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

from datetime import datetime
from dateutil import parser
from dateutil.relativedelta import relativedelta


end_date = datetime.today()
start_date = datetime.today() - relativedelta(months=1)
hol = PublicHolidays(start_date=start_date, end_date=end_date)
hol_df = hol.to_pandas_dataframe()

hol_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 = "holidaydatacontainer"
folder_name = "Processed"

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.
# You need to pip install azureml-opendatasets in Databricks cluster. https://learn.microsoft.com/azure/data-explorer/connect-from-databricks#install-the-python-library-on-your-azure-databricks-cluster
from azureml.opendatasets import PublicHolidays

from datetime import datetime
from dateutil import parser
from dateutil.relativedelta import relativedelta


end_date = datetime.today()
start_date = datetime.today() - relativedelta(months=1)
hol = PublicHolidays(start_date=start_date, end_date=end_date)
hol_df = hol.to_spark_dataframe()

display(hol_df.limit(5))

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "holidaydatacontainer"
blob_relative_path = "Processed"
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 PublicHolidays

from datetime import datetime
from dateutil import parser
from dateutil.relativedelta import relativedelta


end_date = datetime.today()
start_date = datetime.today() - relativedelta(months=1)
hol = PublicHolidays(start_date=start_date, end_date=end_date)
hol_df = hol.to_spark_dataframe()

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

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "holidaydatacontainer"
blob_relative_path = "Processed"
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'))

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