Popolazione degli Stati Uniti per contea

Popolazione degli Stati Uniti in base a sesso ed etnia per ogni contea degli Stati Uniti derivata dal censimento decennale del 2000 e del 2010.

Questo set di dati viene fornito dalle API Decennial Census Dataset di United States Census Bureau. Per informazioni sui termini e sulle condizioni correlati all'uso del set di dati, vedi le condizioni per l'utilizzo e i criteri e informative.

Nota

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Questo set di dati viene fornito in conformità con le condizioni originali in base alle quali Microsoft ha ricevuto i dati di origine. Il set di dati potrebbe includere dati provenienti da Microsoft.

Volume e conservazione

Il set di dati viene archiviato nel formato Parquet e include dati per l'anno 2000 e l'anno 2010.

Posizione di archiviazione

Questo set di dati è archiviato nell'area Stati Uniti orientali di Azure. L'allocazione delle risorse di calcolo nell'area Stati Uniti orientali è consigliata per motivi di affinità.

Set di dati correlati

• Popolazione degli Stati Uniti per CAP

Colonne

Nome	Tipo di dati	Unica	Valori (esempio)	Descrizione
countyName	string	1,960	Washington County Jefferson County	Nome della contea.
decennialTime	string	2	2010 2000	Periodo in cui è avvenuto il censimento decennale, ad esempio 2010, 2000.
maxAge	int	23	9 66	Valore massimo dell'intervallo di età. Se è Null, è relativo a tutte le età o l'intervallo di età non ha limiti superiori, ad esempio età > 85.
minAge	int	23	35 67	Valore minimo dell'intervallo di età. Se il valore è Null, è relativo a tutte le età.
popolamento	int	47,229	1 2	Popolazione di questo segmento.
race	string	8	ASIAN ALONE TWO OR MORE RACES	Categoria relativa all'etnia nei dati del censimento. Se il valore è Null, è relativo a tutte le etnie.
sex	string	3	Male Female	Maschio o femmina. Se il valore è Null, è relativo a tutti i sessi.
stateName	string	52	Texas Georgia	Nome dello stato negli Stati Uniti.
year	int	2	2010 2000	Anno (in numeri interi) del periodo decennale.

Anteprima

decennialTime	stateName	countyName	popolamento	race	sex	minAge	maxAge	year
2010	Texas	Crockett County	123	WHITE ALONE	Maschio	5	9	2010
2010	Texas	Crockett County	1	ASIAN ALONE	Femmina	67	69	2010
2010	Texas	Crockett County	111	WHITE ALONE	Femmina	55	59	2010
2010	Texas	Crockett County	64	TWO OR MORE RACES	Null			2010
2010	Texas	Crockett County	18	Null	Maschio	85		2010
2010	Texas	Crockett County	16	AMERICAN INDIAN AND ALASKA NATIVE ALONE	Femmina			2010
2010	Texas	Crockett County	7	WHITE ALONE	Maschio	21	21	2010
2010	Texas	Crockett County	45	Null	Femmina	85		2010
2010	Texas	Crockett County	0	NATIVE HAWAIIAN AND OTHER PACIFIC ISLANDER ALONE	Femmina	67	69	2010

Accesso ai dati

Azure Notebooks

azureml-opendatasets

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

population = UsPopulationCounty()
population_df = population.to_pandas_dataframe()

population_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 = "censusdatacontainer"
folder_name = "release/us_population_county/"

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

Campione non disponibile per questa combinazione di piattaforma/pacchetto.

Azure Databricks

azureml-opendatasets

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

population = UsPopulationCounty()
population_df = population.to_spark_dataframe()

display(population_df.limit(5))

azure-storage

Campione non disponibile per questa combinazione di piattaforma/pacchetto.

pyspark

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "censusdatacontainer"
blob_relative_path = "release/us_population_county/"
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

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

population = UsPopulationCounty()
population_df = population.to_spark_dataframe()

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

azure-storage

Campione non disponibile per questa combinazione di piattaforma/pacchetto.

pyspark

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "censusdatacontainer"
blob_relative_path = "release/us_population_county/"
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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