Feriados

Artigo
12/06/2023

Dados de feriados mundiais originados do pacote de feriados PyPI e da Wikipédia, cobrindo 38 países ou regiões de 1970 a 2099.

Cada linha indica as informações de feriado para uma região, país ou data específica e se a maioria das pessoas tem folga remunerada.

Observação

A Microsoft fornece o Azure Open Datasets no estado em que se encontra. A Microsoft não oferece garantias nem coberturas, expressas ou implícitas, em relação ao uso dos conjuntos de dados. Até o limite permitido pela legislação local, a Microsoft se exime de toda a obrigação por danos ou perdas, inclusive diretos, consequentes, especiais, indiretos, acidentais ou punitivos, resultantes do uso dos conjuntos de dados.

Esse conjunto de dados é fornecido de acordo com os termos originais com que a Microsoft recebeu os dados de origem. O conjunto de dados pode incluir dados originados da Microsoft.

Volume e retenção

Este conjunto de dados está armazenado no formato Parquet. É um instantâneo com informações de feriados desde 1º de janeiro de 1970 a 1º de janeiro de 2099. O tamanho dos dados é de cerca de 500 KB.

Local de armazenamento

Este conjunto de dados está armazenado na região Leste dos EUA do Azure. Recomenda-se alocar recursos de computação no Leste dos EUA para afinidade.

Informações adicionais

Este conjunto de dados combina dados originados da Wikipédia (WikiMedia Foundation Inc) e do pacote de feriados PyPI.

Wikipédia: fonte original, licença original
Feriados PyPI: fonte original, licença original

O conjunto de dados combinado é fornecido nos termos da Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License.

Envie um email para aod@microsoft.com em caso de dúvidas sobre a fonte de dados.

Colunas

Nome	Tipo de dados	Exclusivo	Valores (exemplo)	Descrição
countryOrRegion	string	38	Suécia Noruega	Nome completo do país ou da região.
countryRegionCode	string	35	ES NO	Código do país ou da região seguindo o formato descrito aqui.
date	timestamp	20,665	01-01-2074 00:00:00 25-12-2025 00:00:00	Data do feriado.
holidayName	string	483	Søndag Söndag	Nome completo do feriado.
isPaidTimeOff	booleano	3	True	Indica se a maioria das pessoas teve ausência remunerada nessa data (no momento, disponível apenas para EUA, GB e Índia). Se for NULL, significará desconhecido.
normalizeHolidayName	string	438	Søndag Söndag	Nome normalizado do feriado.

Versão Prévia

countryOrRegion	holidayName	normalizeHolidayName	countryRegionCode	date
Noruega	Søndag	Søndag	Não	28/12/2098 00:00:00
Suécia	Söndag	Söndag	SE	28/12/2098 00:00:00
Austrália	Boxing Day	Boxing Day	AU	26/12/2098 00:00:00
Hungria	Karácsony másnapja	Karácsony másnapja	HU	26/12/2098 00:00:00
Áustria	Stefanitag	Stefanitag	AT	26/12/2098 00:00:00
Canadá	Boxing Day	Boxing Day	CA	26/12/2098 00:00:00
Croácia	Sveti Stjepan	Sveti Stjepan	HR	26/12/2098 00:00:00
Tcheco	2. svátek vánoční	2. svátek vánoční	CZ	26/12/2098 00:00:00

Acesso de dados

Azure Notebooks

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

from datetime import datetime
from dateutil import parser
from dateutil.relativedelta import relativedelta


end_date = datetime.today()
start_date = datetime.today() - relativedelta(months=1)
hol = PublicHolidays(start_date=start_date, end_date=end_date)
hol_df = hol.to_pandas_dataframe()

hol_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 = "holidaydatacontainer"
folder_name = "Processed"

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.
# You need to pip install azureml-opendatasets in Databricks cluster. https://learn.microsoft.com/azure/data-explorer/connect-from-databricks#install-the-python-library-on-your-azure-databricks-cluster
from azureml.opendatasets import PublicHolidays

from datetime import datetime
from dateutil import parser
from dateutil.relativedelta import relativedelta


end_date = datetime.today()
start_date = datetime.today() - relativedelta(months=1)
hol = PublicHolidays(start_date=start_date, end_date=end_date)
hol_df = hol.to_spark_dataframe()

display(hol_df.limit(5))

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "holidaydatacontainer"
blob_relative_path = "Processed"
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 PublicHolidays

from datetime import datetime
from dateutil import parser
from dateutil.relativedelta import relativedelta


end_date = datetime.today()
start_date = datetime.today() - relativedelta(months=1)
hol = PublicHolidays(start_date=start_date, end_date=end_date)
hol_df = hol.to_spark_dataframe()

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

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "holidaydatacontainer"
blob_relative_path = "Processed"
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'))

Próximas etapas

Exiba o restante dos conjuntos de dados no catálogo do Open Datasets.