2000 ve 2010 On Yıllık Sayımında her kullanılan her ABD vilayeti için cinsiyet ve ırka göre ABD nüfusu.
Bu veri kümesi, Birleşik Devletler Census Bureau'nun Decennial Census Veri Kümesi API'lerinden kaynaklanır. Bu veri kümesinin kullanımıyla ilgili hüküm ve koşullar için Hizmet Şartları ve İlkeler ve Bildirimler’i gözden geçirin.
Not
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.
Birim ve saklama
Bu veri kümesi Parquet biçiminde depolanır ve 2000 ile 2010 yıllarına ait verileri içerir.
Depolama konumu
Bu veri kümesi Doğu ABD Azure bölgesinde depolanır. Benzeşim için Doğu ABD’deki işlem kaynaklarının ayrılması önerilir.
# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import UsPopulationCounty
population = UsPopulationCounty()
population_df = population.to_pandas_dataframe()
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
Bu platform/paket bileşimi için örnek kullanılamıyor.
# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import UsPopulationCounty
population = UsPopulationCounty()
population_df = population.to_spark_dataframe()
display(population_df.limit(5))
Bu platform/paket bileşimi için örnek kullanılamıyor.
# 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'))
# 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))
Bu platform/paket bileşimi için örnek kullanılamıyor.
# 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.