Население США по странам

Статья
12/06/2023

Данные о населении каждого округа США по полу и расе, полученные в результате переписи населения за 2000–2010 гг.

Источник этого набора данных — API наборов данных переписи, проводящейся каждые 10 лет, из Бюро переписи населения США. Просмотрите условия обслуживания, а также сведения о политиках и уведомления, чтобы узнать условия использования этого набора данных.

Примечание.

Корпорация Майкрософт предоставляет Открытые наборы данных Azure как есть. Корпорация Майкрософт не предоставляет никаких гарантий (явных или подразумеваемых) и не определяет никаких условий в связи с использованием этих наборов данных. В рамках, допускаемых местным законодательством, корпорация Майкрософт отказывается от ответственности за ущерб и убытки (в том числе прямые, косвенные, специальные, опосредованные, случайные и штрафные), понесенные в результате использования вами этих наборов данных.

Этот набор данных предоставляется на тех же условиях, на которых корпорация Майкрософт получила исходные данные. Этот набор может включать данные, полученные от корпорации Майкрософт.

Объем данных и их хранение

Этот набор данных хранится в формате Parquet и содержит данные за период 2000–2010 гг.

Расположение хранилища

Этот набор данных хранится в регионе Azure "Восточная часть США". Для обеспечения приближенности рекомендуется выделять вычислительные ресурсы в регионе "Восточная часть США".

Данные о населении США по почтовому индексу

Столбцы

Имя.	Тип данных	Уникальный	Значения (пример)	Description
countyName;	строка	1960	Округ Вашингтон, округ Джефферсон	Название страны.
decennialTime	строка	2	2010 2000	Год проведения выполняющейся раз в декаду переписи, например 2000-й или 2010-й.
maxAge	INT	23	9 66	Максимальное значение возрастного диапазона. При нулевом значении данные касаются всех возрастов либо максимальный возраст не ограничен (например, включаются люди старше 85 лет).
minAge	INT	23	35 67	Минимальное значение возрастного диапазона. Если значение равно NULL, данные касаются всех возрастов.
заполнение	INT	47 229	1 2	Население данного сегмента.
race	строка	8	ТОЛЬКО АЗИАТЫ, ДВЕ ИЛИ БОЛЕЕ РАС	Категория расы в данных переписи населения. Если значение равно NULL, данные касаются всех рас.
sex	строка	3	Мужчина, женщина	Мужской или женский. Если значение равно NULL, данные касаются обоих полов.
stateName.	строка	52	Техас, Джорджия	Название штата США.
year	INT	2	2010 2000	Год (целое число) десятилетия.

Предварительная версия

decennialTime	stateName.	countyName;	заполнение	race	sex	minAge	maxAge	year
2010	Техас	Округ Крокетт	123	WHITE ALONE (только белые)	Пол сотрудника	5	9	2010
2010	Техас	Округ Крокетт	1	ASIAN ALONE (только азиаты)	Женский	67	69	2010
2010	Техас	Округ Крокетт	111	WHITE ALONE (только белые)	Женский	55	59	2010
2010	Техас	Округ Крокетт	64	ДВЕ ИЛИ БОЛЕЕ РАС	null			2010
2010	Техас	Округ Крокетт	18	null	Пол сотрудника	85		2010
2010	Техас	Округ Крокетт	16	ТОЛЬКО АМЕРИКАНСКИЕ ИНДЕЙЦЫ И КОРЕННЫЕ ЖИТЕЛИ АЛЯСКИ	Женский			2010
2010	Техас	Округ Крокетт	7	WHITE ALONE (только белые)	Пол сотрудника	21	21	2010
2010	Техас	Округ Крокетт	45	null	Женский	85		2010
2010	Техас	Округ Крокетт	0	ТОЛЬКО КОРЕННЫЕ ЖИТЕЛИ ГАВАЙЕВ И ДРУГИХ ОСТРОВОВ ТИХОГО ОКЕАНА	Женский	67	69	2010

Доступ к данным

Записные книжки Azure

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

population = UsPopulationCounty()
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_county/"

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 UsPopulationCounty

population = UsPopulationCounty()
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_county/"
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 UsPopulationCounty

population = UsPopulationCounty()
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_county/"
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'))

Следующие шаги

Ознакомьтесь с другими наборами в каталоге Открытых наборов данных.