Popolazione statunitense per codice postale

Articolo
04/19/2024

Popolazione statunitense suddivisa per sesso ed etnia per ciascun codice postale statunitense, ricavata dal censimento decennale del 2000 e del 2010.

Questo set di dati proviene dalle API del set di dati del censimento decennale dell'Ufficio del censimento degli Stati Uniti. 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

Microsoft fornisce set di dati aperti di Azure “così come sono”. Microsoft non fornisce alcuna garanzia, espressa o implicita, né alcuna condizione in merito all'uso dei set di dati da parte dell'utente. Nella misura consentita dalle leggi locali, Microsoft declina ogni responsabilità per eventuali danni o perdite, inclusi danni diretti, consequenziali, speciali, indiretti, accidentali o punitivi, derivanti dall'uso dei set di dati da parte dell'utente.

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 è archiviato nel formato Parquet e include dati per 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.

Popolazione degli Stati Uniti per contea

Colonne

Nome	Tipo di dati	Unica	Valori (esempio)	Descrizione
decennialTime	string	1	2010	Periodo in cui è avvenuto il censimento decennale, ad esempio 2010, 2000.
maxAge	int	23	54 21	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	45 30	Valore minimo dell'intervallo di età. Se il valore è Null, è relativo a tutte le età.
popolamento	int	29,274	1 2	Popolazione di questo segmento.
etnia	string	8	QUALCHE ALTRA ETNIA SOLO NERO O SOLO AFROAMERICANO	Categoria relativa all'etnia nei dati del censimento. Se il valore è Null, è relativo a tutte le etnie.
sesso	string	3	Maschio Femmina	Maschio o femmina. Se il valore è Null, è relativo a tutti i sessi.
year	int	1	2010	Anno (in numeri interi) del periodo decennale.
zipCode	string	33,120	39218 87420	Area tabulazione codice CAP a 5 cifre (ZCTA5).

Anteprima

decennialTime	zipCode	popolamento	etnia	sesso	minAge	maxAge	year
2010	77477	265	SOLO BIANCO	Femmina	15	17	2010
2010	77477	107	QUALCHE ALTRA ETNIA SOLA	Femmina	15	17	2010
2010	77477	12	QUALCHE ALTRA ETNIA SOLA	Femmina	65	66	2010
2010	77477	101	SOLO ASITICO	Femmina	60	61	2010
2010	77477	221	SOLO ASITICO	Maschio	10	14	2010
2010	77478	256	SOLO BIANCO	Femmina	15	17	2010
2010	77478	17	QUALCHE ALTRA ETNIA SOLA	Femmina	15	17	2010
2010	77478	3	QUALCHE ALTRA ETNIA SOLA	Femmina	65	66	2010

Accesso ai dati

Azure Notebooks

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

population = UsPopulationZip()
population_df = population.to_pandas_dataframe()

population_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 = "censusdatacontainer"
folder_name = "release/us_population_zip/"

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 UsPopulationZip

population = UsPopulationZip()
population_df = population.to_spark_dataframe()

display(population_df.limit(5))

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

population = UsPopulationZip()
population_df = population.to_spark_dataframe()

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

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "censusdatacontainer"
blob_relative_path = "release/us_population_zip/"
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'))

Passaggi successivi

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