USA – helyi munkanélküliségi statisztika

Cikk
12/06/2023

A Local Area Unemployment Statistics (Helyi területi munkanélküliségi statisztikák – LAUS) program havi és éves foglalkoztatottsági, munkanélküliségi és munkaerővel kapcsolatos adatokat szolgáltat a népszámlálási régiók és részlegek, államok, megyék, nagyvárosi területek, valamint számos város számára az Egyesült Államokban.

Megjegyzés:

A Microsoft az Azure Open Datasets szolgáltatást "adott módon" biztosítja. A Microsoft nem vállal kifejezett vagy vélelmezett garanciát vagy feltételeket az adathalmazok Ön általi használatára vonatkozóan. A microsoft a helyi jogszabályok által megengedett mértékben kizár minden felelősséget az adathalmazok használatából eredő károkért vagy veszteségekért, beleértve a közvetlen, következményi, különleges, közvetett, incidenses vagy büntető jellegű károkat is.

Az adatkészletet a Microsoft forrásadataihoz tartozó eredeti feltételek szerint szolgáltatjuk. A készlet tartalmazhat Microsofttól származó adatokat.

A README részletes adatokat tartalmaz erről az adatkészletről, az adatkészlet pedig letölthető az adatkészlet eredeti helyén.

Az adatkészlet forrása a helyi munkanélküli statisztika adathalmaza, amelyet az Egyesült Államok Munkastatisztikai részlege (BLS) tett közzé. Az adatkészlet használatával kapcsolatos feltételekért tekintse meg a hivatkozási és szerzői jogi tudnivalókat és a fontos webhelyközleményeket.

Tárolási hely

Az adatkészlet tárolási helye a Kelet-USA Azure-régió. Az affinitás érdekében Kelet-USA régión belüli számítási erőforrások lefoglalását javasoljuk.

Oszlopok

Név	Adattípus	Egyedi	Values (sample)	Leírás
area_code	sztring	8,290	ST3400000000000 RD8200000000000	A földrajzi területet azonosító kód. Lásd: https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.area.
area_text	sztring	8,238	Columbia Oregon körzete	A földrajzi terület neve. See https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.area
area_type_code	sztring	14	F G	A területtípust azonosító egyedi kód. See https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.area_type
areatype_text	sztring	14	Megyék és ezekkel egyenértékű Városok és városok 25 000 lakos felett	A területtípus neve.
footnote_codes	sztring	5	nan P
measure_code	sztring	4	5 4	A mért elemet azonosító kód. 03: munkanélküliségi ráta, 04: munkanélküliség, 05: foglalkoztatottság, 06: munkaerő. Lásd: https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.measure.
measure_text	sztring	4	foglalkoztatás munkanélkülisége	A mért elem neve. See https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.measure
Időszak	sztring	13	M07 M05	Az időszakot azonosítja, általában a hónapot. See https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.period
Szezonális	sztring	2	U S
series_id	sztring	33,476	LASST160000000000006 LASST200000000000006	A sorozatot azonosító kód. A sorozatok teljes listáját itt találja: https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.series.
series_title	sztring	33,268	Foglalkoztatás: Philadelphia megye/város, PA (U) Munkaerő: Manassas város, VA (U)	A sorozatot azonosító cím. A sorozatok teljes listáját itt találja: https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.series.
srd_code	sztring	53	48 23	Állam, régió vagy részleg neve.
srd_text	sztring	53	Texas Maine
Érték	float	600,099	4.0 5.0	Az adott mérték értéke.
Év	egész	44	2009 2008

Előnézet megtekintése

area_code	area_type_code	srd_code	measure_code	series_id	Év	Időszak	Érték	footnote_codes	Szezonális	series_title	measure_text	srd_text	areatype_text	area_text
CA3653200000000	E	36	3	LAUCA365320000000003	2000.	M01	4.7	Nan	U	Munkanélküliségi ráta: Syracuse-Auburn, NY kombinált statisztikai terület (U)	munkanélküliségi ráta	New York	Kombinált területek	Syracuse-Auburn, NY kombinált statisztikai terület
CA3653200000000	E	36	3	LAUCA365320000000003	2000.	M02	4.7	Nan	U	Munkanélküliségi ráta: Syracuse-Auburn, NY kombinált statisztikai terület (U)	munkanélküliségi ráta	New York	Kombinált területek	Syracuse-Auburn, NY kombinált statisztikai terület
CA3653200000000	E	36	3	LAUCA365320000000003	2000.	M03	4.2	Nan	U	Munkanélküliségi ráta: Syracuse-Auburn, NY kombinált statisztikai terület (U)	munkanélküliségi ráta	New York	Kombinált területek	Syracuse-Auburn, NY kombinált statisztikai terület
CA3653200000000	E	36	3	LAUCA365320000000003	2000.	M04	3,6	Nan	U	Munkanélküliségi ráta: Syracuse-Auburn, NY kombinált statisztikai terület (U)	munkanélküliségi ráta	New York	Kombinált területek	Syracuse-Auburn, NY kombinált statisztikai terület
CA3653200000000	E	36	3	LAUCA365320000000003	2000.	M05	3,6	Nan	U	Munkanélküliségi ráta: Syracuse-Auburn, NY kombinált statisztikai terület (U)	munkanélküliségi ráta	New York	Kombinált területek	Syracuse-Auburn, NY kombinált statisztikai terület
CA3653200000000	E	36	3	LAUCA365320000000003	2000.	M06	3,6	Nan	U	Munkanélküliségi ráta: Syracuse-Auburn, NY kombinált statisztikai terület (U)	munkanélküliségi ráta	New York	Kombinált területek	Syracuse-Auburn, NY kombinált statisztikai terület
CA3653200000000	E	36	3	LAUCA365320000000003	2000.	M07	3,6	Nan	U	Munkanélküliségi ráta: Syracuse-Auburn, NY kombinált statisztikai terület (U)	munkanélküliségi ráta	New York	Kombinált területek	Syracuse-Auburn, NY kombinált statisztikai terület

Az adatok elérése

Azure Notebooks

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

usLaborLAUS = UsLaborLAUS()
usLaborLAUS_df = usLaborLAUS.to_pandas_dataframe()

usLaborLAUS_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 = "laborstatisticscontainer"
folder_name = "laus/"

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 UsLaborLAUS

usLaborLAUS = UsLaborLAUS()
usLaborLAUS_df = usLaborLAUS.to_spark_dataframe()

display(usLaborLAUS_df.limit(5))

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

A minta nem érhető el ehhez a platform-/csomagkombinációhoz.

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

További lépések

Tekintse meg a többi adathalmazt az Open Datasets katalógusban.