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Emprego, horas e ganhos nacionais nos EUA

O programa das CES (Estatísticas Atuais de Emprego) produz estimativas detalhadas da indústria de empregos não agrícolas, horas e salários de trabalhadores em folhas de pagamento nos Estados Unidos.

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.

O LEIAME que contém o arquivo com informações detalhadas sobre esse conjuntos de dados está disponível no local original do conjuntos de dados.

Este conjunto de dados foi originado dos dados (nacionais) de CES (Estatísticas atuais de emprego) publicados pela BLS (Secretaria de Estatísticas Trabalhistas) dos EUA. Examine as Informações de vinculação e direitos autorais e Avisos importantes do site para ver os termos e condições relacionados ao uso deste conjunto de dados.

Local de armazenamento

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

Colunas

Nome Tipo de dados Exclusivo Valores (exemplo) Descrição
area_type_code string 37 1 10 Veja https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.datatype
data_type_text string 37 TODOS OS FUNCIONÁRIOS, MILHARES DE FUNCIONÁRIAS, MILHARES Veja https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.datatype
footnote_codes string 2 nan P
industry_code string 902 30000000 32000000 Diferentes setores cobertos. Consulte https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.industry
industry_name string 895 Bens não duráveis Bens duráveis Diferentes setores cobertos. Consulte https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.industry
period string 13 M03 M06 Veja https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.period
sazonais string 2 U S
series_id string 26,021 CEU3100000008 CEU9091912001 Diferentes tipos de séries de dados estão disponíveis no conjunto de dados. Consulte https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.series
series_title string 25,685 Todos os funcionários, milhares, bens duráveis, não ajustados sazonalmente Todos os funcionários, milhares, bens não duráveis, não ajustados sazonalmente O título dos diferentes tipos de séries de dados estão disponíveis no conjunto de dados. Consulte https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.series
supersector_code string 22 31 60 Classificação de indústria ou setor de nível mais alto. Veja https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.supersector
supersector_name string 22 Bens duráveis Serviços profissionais e comerciais Classificação de indústria ou setor de nível mais alto. Veja https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.supersector
value FLOAT 572,372 38.5 38.400001525878906
ano INT 81 2017 2012

Versão Prévia

area_type_code industry_code supersector_code series_id ano period value footnote_codes sazonais series_title supersector_name industry_name data_type_text
26 5000000 5 CES0500000026 1939 M04 52 nan S Todos os funcionários, alteração média de 3 meses, ajustados sazonalmente, milhares, total privado, ajustados sazonalmente Total privado Total privado TODOS OS FUNCIONÁRIOS, ALTERAÇÃO MÉDIA DE 3 MESES, AJUSTADOS SAZONALMENTE, MILHARES
26 5000000 5 CES0500000026 1939 M05 65 nan S Todos os funcionários, alteração média de 3 meses, ajustados sazonalmente, milhares, total privado, ajustados sazonalmente Total privado Total privado TODOS OS FUNCIONÁRIOS, ALTERAÇÃO MÉDIA DE 3 MESES, AJUSTADOS SAZONALMENTE, MILHARES
26 5000000 5 CES0500000026 1939 M06 74 nan S Todos os funcionários, alteração média de 3 meses, ajustados sazonalmente, milhares, total privado, ajustados sazonalmente Total privado Total privado TODOS OS FUNCIONÁRIOS, ALTERAÇÃO MÉDIA DE 3 MESES, AJUSTADOS SAZONALMENTE, MILHARES
26 5000000 5 CES0500000026 1939 M07 103 nan S Todos os funcionários, alteração média de 3 meses, ajustados sazonalmente, milhares, total privado, ajustados sazonalmente Total privado Total privado TODOS OS FUNCIONÁRIOS, ALTERAÇÃO MÉDIA DE 3 MESES, AJUSTADOS SAZONALMENTE, MILHARES
26 5000000 5 CES0500000026 1939 M08 108 nan S Todos os funcionários, alteração média de 3 meses, ajustados sazonalmente, milhares, total privado, ajustados sazonalmente Total privado Total privado TODOS OS FUNCIONÁRIOS, ALTERAÇÃO MÉDIA DE 3 MESES, AJUSTADOS SAZONALMENTE, MILHARES
26 5000000 5 CES0500000026 1939 M09 152 nan S Todos os funcionários, alteração média de 3 meses, ajustados sazonalmente, milhares, total privado, ajustados sazonalmente Total privado Total privado TODOS OS FUNCIONÁRIOS, ALTERAÇÃO MÉDIA DE 3 MESES, AJUSTADOS SAZONALMENTE, MILHARES
26 5000000 5 CES0500000026 1939 M10 307 nan S Todos os funcionários, alteração média de 3 meses, ajustados sazonalmente, milhares, total privado, ajustados sazonalmente Total privado Total privado TODOS OS FUNCIONÁRIOS, ALTERAÇÃO MÉDIA DE 3 MESES, AJUSTADOS SAZONALMENTE, MILHARES
26 5000000 5 CES0500000026 1939 M11 248 nan S Todos os funcionários, alteração média de 3 meses, ajustados sazonalmente, milhares, total privado, ajustados sazonalmente Total privado Total privado TODOS OS FUNCIONÁRIOS, ALTERAÇÃO MÉDIA DE 3 MESES, AJUSTADOS SAZONALMENTE, MILHARES

Acesso de dados

Azure Notebooks

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

usLaborEHENational = UsLaborEHENational()
usLaborEHENational_df = usLaborEHENational.to_pandas_dataframe()
usLaborEHENational_df.info()

Azure Databricks

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

usLaborEHENational = UsLaborEHENational()
usLaborEHENational_df = usLaborEHENational.to_spark_dataframe()
display(usLaborEHENational_df.limit(5))

Azure Synapse

Exemplo não disponível para essa combinação de plataforma/pacote.

Próximas etapas

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