População dos EUA por CEP

Artigo
12/06/2023

População dos EUA por sexo e raça para cada CEP dos EUA proveniente do Censo Decenal de 2000 e 2010.

Este conjunto de dados é proveniente das APIs do Conjunto de Dados do Censo Decenal do United States Census Bureau. Reveja os Termos do Serviço e as Políticas e Avisos para obter os termos e condições relativos à utilização deste conjunto de dados.

Nota

A Microsoft fornece os Conjuntos de Dados Abertos do Azure "no estado em que se encontram". A Microsoft não oferece garantias, expressas ou implícitas, garantias ou condições em relação ao seu uso dos conjuntos de dados. Na medida permitida pela legislação local, a Microsoft se isenta de qualquer responsabilidade por quaisquer danos ou perdas, incluindo diretos, consequenciais, especiais, indiretos, incidentais ou punitivos, resultantes do uso dos conjuntos de dados por parte do cliente.

Este conjunto de dados é disponibilizado de acordo com os termos originais em que a Microsoft recebeu os dados de origem. O conjunto de dados pode incluir dados obtidos junto da Microsoft.

Volume e retenção

Este conjunto de dados está armazenado no formato Parquet e tem dados relativos ao ano de 2010.

Localização do armazenamento

Este conjunto de dados é armazenado na região do Azure E.U.A. Leste. A alocação de recursos de computação nos E.U.A. Leste é recomendada por questões de afinidade.

População dos EUA por Condado

Colunas

Name	Tipo de dados	Exclusivo	Values (sample)	Description
decenalTime	string	1	2010	A época do censo decenal aconteceu, por exemplo, 2010, 2000.
maxIdade	número inteiro	23	54 21	O máximo do intervalo de idades. Se for nulo, é em todas as idades ou a faixa etária não tem limite superior, por exemplo, 85 anos > .
minIdade	número inteiro	23	45 30	O mínimo do intervalo de idades. Se for nulo, é transversal a todas as idades.
população	número inteiro	29,274	1 2	A população deste segmento.
raça	string	8	ALGUMA OUTRA RAÇA SOZINHA NEGRA OU AFRO-AMERICANA SOZINHA	Categoria de etnia nos dados do Census. Se for nulo, é transversal a todas as etnias.
sexo	string	3	Feminino Masculino	Masculino ou feminino. Se for nulo, é transversal a ambos os géneros.
ano	número inteiro	1	2010	O ano (número inteiro) da hora do decénio.
CEP	string	33,120	39218 87420	Área de Registo de Códigos Postais de 5 Dígitos (ZCTA5).

Pré-visualizar

decenalTime	CEP	população	raça	sexo	minIdade	maxIdade	ano
2010	77477	265	BRANCO SOZINHO	Feminino	15	17	2010
2010	77477	107	ALGUMA OUTRA RAÇA SOZINHA	Feminino	15	17	2010
2010	77477	12	ALGUMA OUTRA RAÇA SOZINHA	Feminino	65	66	2010
2010	77477	101	ASIÁTICO SOZINHO	Feminino	60	61	2010
2010	77477	221	ASIÁTICO SOZINHO	Masculino	10	14	2010
2010	77478	256	BRANCO SOZINHO	Feminino	15	17	2010
2010	77478	17	ALGUMA OUTRA RAÇA SOZINHA	Feminino	15	17	2010
2010	77478	3	ALGUMA OUTRA RAÇA SOZINHA	Feminino	65	66	2010

Acesso a dados

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'))

Próximos passos

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