Ore e guadagni per il settore dell'occupazione a livello statale negli Stati Uniti

Il programma Current Employment Statistics (CES) genera stime dettagliate per il settore dell'occupazione non agricola con informazioni su ore e guadagni dei lavoratori stipendiati negli Stati Uniti.

Nota

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Questo set di dati viene generato da State and Metro Area Employment, ore & utili pubblicati da US Bureau of Labor Statistics (BLS). Per informazioni sui termini e sulle condizioni per l'utilizzo di questo set di dati, vedi le informazioni sui collegamenti e sul copyright e le informative importanti sul sito Web.

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.

Colonne

Nome Tipo di dati Univoco Valori (esempio)
area_code string 446 0 31084
area_name string 446 Statewide Los Angeles-Long Beach-Glendale, CA Metropolitan Division
data_type_code string 9 1 3
data_type_text string 9 Tutti i dipendenti, in migliaia di ore settimanali medie di tutti i dipendenti
footnote_codes string 3 nan P
industry_code string 343 0 5000000
industry_name string 343 Totale nonfarm Totale privato
period string 13 M04 M05
Stagionale string 2 I T
series_id string 23,853 SMU120000000000000001 SMU3600000000000000001
state_code string 53 6 48
state_name string 53 California Texas
supersector_code string 22 90 60
supersector_name string 22 Servizi aziendali e di Professional per enti pubblici
Valore float 132,565 0.30000001192092896 0.10000000149011612
anno int 81 2014 2018

Anteprima

area_code state_code data_type_code industry_code supersector_code series_id anno period Valore footnote_codes Stagionale supersector_name industry_name data_type_text state_name area_name
13460 41 26 0 0 SMS41134600000000026 1990 M04 0,2 nan S Totale nonfarma Totale nonfarma Tutti i dipendenti, variazione media di 3 mesi, In Migliaia, rettificata stagionalmente Oregon Bend-Redmond, OR
13460 41 26 0 0 SMS41134600000000026 1990 M05 0,2 nan S Totale nonfarma Totale nonfarma Tutti i dipendenti, variazione media di 3 mesi, In Migliaia, rettificata stagionalmente Oregon Bend-Redmond, OR
13460 41 26 0 0 SMS41134600000000026 1990 M06 0,1 nan S Totale nonfarma Totale nonfarma Tutti i dipendenti, variazione media di 3 mesi, In Migliaia, rettificata stagionalmente Oregon Bend-Redmond, OR
13460 41 26 0 0 SMS41134600000000026 1990 M07 0,1 nan S Totale nonfarma Totale nonfarma Tutti i dipendenti, variazione media di 3 mesi, In Migliaia, rettificata stagionalmente Oregon Bend-Redmond, OR
13460 41 26 0 0 SMS41134600000000026 1990 M08 0,2 nan S Totale nonfarma Totale nonfarma Tutti i dipendenti, variazione media di 3 mesi, In Migliaia, rettificata stagionalmente Oregon Bend-Redmond, OR
13460 41 26 0 0 SMS41134600000000026 1990 M09 0,2 nan S Totale nonfarma Totale nonfarma Tutti i dipendenti, variazione media di 3 mesi, In Migliaia, rettificata stagionalmente Oregon Bend-Redmond, OR
13460 41 26 0 0 SMS41134600000000026 1990 M10 0,1 nan S Totale nonfarma Totale nonfarma Tutti i dipendenti, variazione media di 3 mesi, In Migliaia, rettificata stagionalmente Oregon Bend-Redmond, OR

Accesso ai dati

Azure Notebooks

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

usLaborEHEState = UsLaborEHEState()
usLaborEHEState_df = usLaborEHEState.to_pandas_dataframe()
usLaborEHEState_df.info()

Azure Databricks

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

usLaborEHEState = UsLaborEHEState()
usLaborEHEState_df = usLaborEHEState.to_spark_dataframe()
display(usLaborEHEState_df.limit(5))

Azure Synapse

Esempio non disponibile per questa combinazione di piattaforma/pacchetto.

Passaggi successivi

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