ABD Yerel Bölgelerde İşsizlik İstatistikleri

Makale
12/06/2023

Yerel Bölge İşsizlik İstatistikleri (LAUS) programı; ABD’deki Sayım bölgeleri ile bölümleri, Eyaletler, vilayetler, metropol alanları ve birçok şehir için aylık ve yıllık istihdam, işsizlik ve işgücü verilerini üretir.

Dekont

Microsoft, Azure Open Datasets'i "olduğu gibi" sağlar. Microsoft, veri kümelerini kullanımınızla ilgili olarak açık veya zımni hiçbir garanti veya koşul sağlamaz. Yerel yasalarınız kapsamında izin verilen ölçüde, Microsoft veri kümelerini kullanımınızdan kaynaklanan doğrudan, sonuçsal, özel, dolaylı, arızi veya cezai dahil olmak üzere tüm zarar veya kayıplar için tüm sorumluluğu kabul etmez.

Bu veri kümesi Microsoft’un kaynak verileri aldığı orijinal hükümler kapsamında sağlanır. Veri kümesi Microsoft’tan alınan verileri içerebilir.

Bu veri kümesi hakkında ayrıntılı bilgilerin bulunduğu dosyayı içeren BENİOKU dosyasını orijinal veri kümesi konumunda bulabilirsiniz.

Bu veri kümesi ABD İşgücü İstatistikleri Bürosu (BLS) tarafından yayımlanan Yerel Bölge İşsizlik İstatistikleri verilerinden alınır. Bu veri kümesinin kullanımıyla ilgili hüküm ve koşullar için Bağlama ve Telif Hakkı Bilgileri ile Önemli Web Sitesi Bildirimleri’ni gözden geçirin.

Depolama konumu

Bu veri kümesi Doğu ABD Azure bölgesinde depolanır. Benzeşim için Doğu ABD’deki işlem kaynaklarının ayrılması önerilir.

Sütunlar

Adı	Veri türü	Benzersiz	Değerler (örnek)	Açıklama
area_code	Dize	8,290	ST3400000000000 RD8200000000000	Coğrafi alanı tanımlayan kod. Bkz. https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.area.
area_text	Dize	8,238	Columbia Oregon Bölgesi	Coğrafi alanın adı. Bkz. https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.area
area_type_code	Dize	14	F G	Alan türünü tanımlayan benzersiz kod. Bkz. https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.area_type
areatype_text	Dize	14	İlçeler ve eşdeğerleri 25.000'in üzerindeki şehirler ve şehirler	Alan türünün adı.
footnote_codes	Dize	5	nan P
measure_code	Dize	4	5 4	Ölçülen öğeyi tanımlayan kod. 03: işsizlik oranı, 04: işsizlik, 05: çalışma, 06: iş gücü. Bkz. https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.measure.
measure_text	Dize	4	istihdamda işsizlik	Ölçülen öğenin adı. Bkz. https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.measure
Dönem	Dize	13	M07 M05	Genellikle ay olmak üzere dönemi tanımlar. Bkz. https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.period
Mevsim -lik	Dize	2	ABD
series_id	Dize	33,476	LASST160000000000006 LASST200000000000006	Seriyi tanımlayan kod. Serilerin tam listesi için bkz. https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.series
series_title	Dize	33,268	İstihdam: Philadelphia County/city, PA (U) İş Gücü: Manassas şehri, VA (U)	Seriyi tanımlayan başlık. Serilerin tam listesi için bkz. https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.series
srd_code	Dize	53	48 23	Eyalet, bölge veya alan kodu.
srd_text	Dize	53	Texas Maine
değer	kayan noktalı sayı	600,099	4.0 5.0	Belirli ölçümün değeri.
yıl	int	44	2009 2008

Önizleme

area_code	area_type_code	srd_code	measure_code	series_id	yıl	Dönem	değer	footnote_codes	Mevsim -lik	series_title	measure_text	srd_text	areatype_text	area_text
CA3653200000000	E	36	3	LAUCA365320000000003	2000	M01	4.7	Nan	U	İşsizlik Oranı: Syracuse-Auburn, NY Birleşik İstatistik Alanı (U)	işsizlik oranı	New Yok	Birleşik alanlar	Syracuse-Auburn, NY Birleşik İstatistik Alanı
CA3653200000000	E	36	3	LAUCA365320000000003	2000	M02	4.7	Nan	U	İşsizlik Oranı: Syracuse-Auburn, NY Birleşik İstatistik Alanı (U)	işsizlik oranı	New Yok	Birleşik alanlar	Syracuse-Auburn, NY Birleşik İstatistik Alanı
CA3653200000000	E	36	3	LAUCA365320000000003	2000	M03	4.2	Nan	U	İşsizlik Oranı: Syracuse-Auburn, NY Birleşik İstatistik Alanı (U)	işsizlik oranı	New Yok	Birleşik alanlar	Syracuse-Auburn, NY Birleşik İstatistik Alanı
CA3653200000000	E	36	3	LAUCA365320000000003	2000	M04	3.6	Nan	U	İşsizlik Oranı: Syracuse-Auburn, NY Birleşik İstatistik Alanı (U)	işsizlik oranı	New Yok	Birleşik alanlar	Syracuse-Auburn, NY Birleşik İstatistik Alanı
CA3653200000000	E	36	3	LAUCA365320000000003	2000	M05	3.6	Nan	U	İşsizlik Oranı: Syracuse-Auburn, NY Birleşik İstatistik Alanı (U)	işsizlik oranı	New Yok	Birleşik alanlar	Syracuse-Auburn, NY Birleşik İstatistik Alanı
CA3653200000000	E	36	3	LAUCA365320000000003	2000	M06	3.6	Nan	U	İşsizlik Oranı: Syracuse-Auburn, NY Birleşik İstatistik Alanı (U)	işsizlik oranı	New Yok	Birleşik alanlar	Syracuse-Auburn, NY Birleşik İstatistik Alanı
CA3653200000000	E	36	3	LAUCA365320000000003	2000	M07	3.6	Nan	U	İşsizlik Oranı: Syracuse-Auburn, NY Birleşik İstatistik Alanı (U)	işsizlik oranı	New Yok	Birleşik alanlar	Syracuse-Auburn, NY Birleşik İstatistik Alanı

Veri erişimi

Azure Notebooks

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

usLaborLAUS = UsLaborLAUS()
usLaborLAUS_df = usLaborLAUS.to_pandas_dataframe()

usLaborLAUS_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 = "laborstatisticscontainer"
folder_name = "laus/"

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 UsLaborLAUS

usLaborLAUS = UsLaborLAUS()
usLaborLAUS_df = usLaborLAUS.to_spark_dataframe()

display(usLaborLAUS_df.limit(5))

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "laborstatisticscontainer"
blob_relative_path = "laus/"
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

Bu platform/paket bileşimi için örnek kullanılamıyor.

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "laborstatisticscontainer"
blob_relative_path = "laus/"
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'))

Sonraki adımlar

Açık Veri Kümeleri kataloğundaki diğer veri kümelerini görüntüleyin.