Sector del índice de precios al consumo de Estados Unidos

El índice de precios al productor (IPP) es una medida de la variación media a lo largo del tiempo de los precios de venta que reciben los productores nacionales por su producción. Los precios incluidos en el IPP corresponden a la primera transacción comercial de los productos y servicios cubiertos.

Nota

Microsoft proporciona Azure Open Datasets "tal cual". Microsoft no ofrece ninguna garantía, expresa o implícita, ni condición con respecto al uso que usted haga de los conjuntos de datos. En la medida en la que lo permita su legislación local, Microsoft declina toda responsabilidad por posibles daños o pérdidas, incluidos los daños directos, consecuenciales, especiales, indirectos, incidentales o punitivos, que resulten de su uso de los conjuntos de datos.

Este conjunto de datos se proporciona bajo los términos originales con los que Microsoft recibió los datos de origen. El conjunto de datos puede incluir datos procedentes de Microsoft.

Los índices de la serie actual de la revisión de índices de precios al productor reflejan las variaciones en los precios de la producción neta de los productores organizados conforme al sistema NAICS (North American Industry Classification System). El conjunto de datos PC es compatible con una gran variedad de series temporales económicas basadas en NAICS0, que incluye: productividad, producción, empleo, salarios e ingresos.

El universo IPP consta de los productos de todas las industrias de los sectores de producción de bienes de la economía estadounidense: minería, fabricación, agricultura, pesca y silvicultura, así como gas natural, electricidad, construcción y productos que compiten con los fabricados en los sectores de producción, como los residuos y desechos. Además, en enero de 2011, el programa IPP cubrió más de tres cuartas partes de la producción del sector servicios y publicó datos de algunas industrias de los siguientes sectores: comercio mayorista y minorista; transporte y almacenamiento; información; finanzas y seguros; agentes inmobiliarios, alquiler, alquiler con derecho a compra; servicios profesionales, científicos y técnicos; servicios administrativos, de asistencia y de tratamiento de residuos; asistencia sanitaria y social; y alojamiento.

En la ubicación original del conjunto de datos hay disponible un archivo LÉAME que contiene información detallada sobre el conjunto de datos. También hay más información disponible en la sección de preguntas más frecuentes.

Este conjunto de datos se alimenta de los datos de índices de precios al productor que publica la Oficina de Estadísticas Laborales (BLS, por sus siglas en inglés) de Estados Unidos. Revise la información sobre enlaces y copyright y los avisos importantes del sitio web para conocer los términos y condiciones relacionados con el uso de este conjunto de datos.

Ubicación de almacenamiento

Este conjunto de datos se almacena en la región Este de EE. UU. de Azure. Se recomienda asignar recursos de proceso de la misma región por afinidad.

Conjuntos de datos relacionados

• Índice de precios al consumo de Estados Unidos
• Índice de precios al productor de Estados Unidos: productos

Columnas

Nombre	Tipo de datos	Único	Valores (ejemplo)	Descripción
footnote_codes	string	3	nan P	Identifica las notas a pie de página de la serie de datos. La mayoría de los valores son nulos. Vea https://download.bls.gov/pub/time.series/pc/pc.footnote.
industry_code	string	1064	221122 325412	Código NAICS del sector. Consulte https://download.bls.gov/pub/time.series/pc/pc.industry para obtener los códigos y los nombres.
industry_name	string	842	Distribución de energía eléctrica Fabricación de preparación farmacéutica	Nombre que corresponde al código del sector. Consulte https://download.bls.gov/pub/time.series/pc/pc.industry para obtener los códigos y los nombres.
period	string	13	M06 M07	Identifica el período para el que se observan los datos. Consulte https://download.bls.gov/pub/time.series/pc/pc.period para obtener la lista completa.
product_code	string	4822	324121P 316---	Código que identifica el producto al que se refiere la observación de los datos. Consulte https://download.bls.gov/pub/time.series/pc/pc.product para obtener la asignación de los códigos del sector, los códigos de producto y los nombres de producto.
product_name	string	3313	Productos primarios Productos secundarios	Nombre del producto al que se refiere la observación de los datos. Consulte https://download.bls.gov/pub/time.series/pc/pc.product para obtener la asignación de los códigos del sector, los códigos de producto y los nombres de producto.
seasonal (estacional)	string	1	U	Código que indica si los datos se han desestacionalizado. S = Desestacionalizado; U = No desestacionalizado.
series_id	string	4822	PCU332323332323M PCU333415333415C	Código que identifica la serie específica. Una serie temporal hace referencia a un conjunto de datos observados a lo largo de un período prolongado de tiempo a intervalos constantes. Consulte https://download.bls.gov/pub/time.series/pc/pc.series para obtener información detallada de la serie, como el código, el nombre, los años de inicio y finalización, etc.
series_title	string	4588	Datos del sector de PPI para la distribución de energía eléctrica (centro-sur-oeste), no ajustados estacionalmente Datos del sector de PPI para la distribución de energía eléctrica (Pacífico), no ajustados estacionalmente
value	FLOAT	7658	100.0 100.4000015258789	Índice de precios del artículo.
year	int	22	2015 2017	Identifica el año de observación.

Vista previa

product_code	industry_code	series_id	year	period	value	footnote_codes	seasonal (estacional)	series_title	industry_name	product_name
2123240	212324	PCU2123242123240	1998	M01	117	nan	U	Datos del sector de PPI minería de caolín y arcilla de bola-caolín y arcilla de bola, no ajustados estacionalmente	Minería de caolín y arcilla de bola	Caolín y arcilla de bola
2123240	212324	PCU2123242123240	1998	M02	116.9	nan	U	Datos del sector de PPI minería de caolín y arcilla de bola-caolín y arcilla de bola, no ajustados estacionalmente	Minería de caolín y arcilla de bola	Caolín y arcilla de bola
2123240	212324	PCU2123242123240	1998	M03	116,3	nan	U	Datos del sector de PPI minería de caolín y arcilla de bola-caolín y arcilla de bola, no ajustados estacionalmente	Minería de caolín y arcilla de bola	Caolín y arcilla de bola
2123240	212324	PCU2123242123240	1998	M04	116	nan	U	Datos del sector de PPI minería de caolín y arcilla de bola-caolín y arcilla de bola, no ajustados estacionalmente	Minería de caolín y arcilla de bola	Caolín y arcilla de bola
2123240	212324	PCU2123242123240	1998	M05	116,2	nan	U	Datos del sector de PPI minería de caolín y arcilla de bola-caolín y arcilla de bola, no ajustados estacionalmente	Minería de caolín y arcilla de bola	Caolín y arcilla de bola
2123240	212324	PCU2123242123240	1998	M06	116,3	nan	U	Datos del sector de PPI minería de caolín y arcilla de bola-caolín y arcilla de bola, no ajustados estacionalmente	Minería de caolín y arcilla de bola	Caolín y arcilla de bola
2123240	212324	PCU2123242123240	1998	M07	116,6	nan	U	Datos del sector de PPI minería de caolín y arcilla de bola-caolín y arcilla de bola, no ajustados estacionalmente	Minería de caolín y arcilla de bola	Caolín y arcilla de bola

Acceso a datos

Azure Notebooks

azureml-opendatasets

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

labor = UsLaborPPIIndustry()
labor_df = labor.to_pandas_dataframe()

labor_df.info()

azure-storage

# 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 = "laborstatisticscontainer"
folder_name = "ppi_industry/"

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

pyspark

Ejemplo no disponible para esta combinación de plataforma y paquete.

Azure Databricks

azureml-opendatasets

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

labor = UsLaborPPIIndustry()
labor_df = labor.to_spark_dataframe()

display(labor_df.limit(5))

azure-storage

Ejemplo no disponible para esta combinación de plataforma y paquete.

pyspark

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "laborstatisticscontainer"
blob_relative_path = "ppi_industry/"
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

azureml-opendatasets

Ejemplo no disponible para esta combinación de plataforma y paquete.

azure-storage

Ejemplo no disponible para esta combinación de plataforma y paquete.

pyspark

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "laborstatisticscontainer"
blob_relative_path = "ppi_industry/"
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'))

Pasos siguientes

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