2000 ve 2010 Decennial Census kaynaklarından her bir ABD posta kodu için cinsiyete 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 2010 yılına ait verileri içerir.
Depolama konumu
Bu veri kümesi Doğu ABD Azure bölgesinde depolanır. Benzeşim için Doğu ABD’deki işlem kaynaklarının ayrılması önerilir.
Sütunlar
| Veri Akışı Adı |
Veri türü |
Benzersiz |
Değerler (örnek) |
Açıklama |
| decennialTime |
Dize |
1 |
2010 |
Örneğin, 2010, 2000 gibi, decennial nüfus sayımının zamanı geldi. |
| maxAge |
int |
23 |
54 21 |
Yaş aralığının üst sınırı. Null ise, tüm yaşlar arasındadır veya yaş aralığının üst sınırı yoktur( örneğin, yaş > 85). |
| minAge |
int |
23 |
45 30 |
Yaş aralığının alt sınırı. Null ise tüm yaşlar için geçerlidir. |
| popülasyon |
int |
29,274 |
1 2 |
Bu kesimin nüfusu. |
| ırk |
Dize |
8 |
BAŞKA BIR ıRK YALNıZ SIYAH VEYA AFRO AMERIKAN YALNıZ |
Sayım verilerindeki yarış kategorisi. Null ise tüm yarışlar için geçerlidir. |
| seks |
Dize |
3 |
Kadın Erkek |
Erkek veya kadın. Null ise her iki cins için geçerlidir. |
| yıl |
int |
1 |
2010 |
On yıllık sürenin yılı (tamsayı). |
| zipCode |
Dize |
33,120 |
39218 87420 |
5 Basamaklı Posta Kodu Tablolaştırma Alanı (ZCTA5). |
Önizle
| decennialTime |
zipCode |
popülasyon |
ırk |
seks |
minAge |
maxAge |
yıl |
| 2010 |
77477 |
265 |
BEYAZ YALNLI |
Kadın |
15 |
17 |
2010 |
| 2010 |
77477 |
107 |
TEK BAŞıNA BAŞKA BIR YARıŞ |
Kadın |
15 |
17 |
2010 |
| 2010 |
77477 |
12 |
TEK BAŞıNA BAŞKA BIR YARıŞ |
Kadın |
65 |
66 |
2010 |
| 2010 |
77477 |
101 |
YALNLI ASYA |
Kadın |
60 |
61 |
2010 |
| 2010 |
77477 |
221 |
YALNLI ASYA |
Erkek |
10 |
14 |
2010 |
| 2010 |
77478 |
Kategori 256 |
BEYAZ YALNLI |
Kadın |
15 |
17 |
2010 |
| 2010 |
77478 |
17 |
TEK BAŞıNA BAŞKA BIR YARıŞ |
Kadın |
15 |
17 |
2010 |
| 2010 |
77478 |
3 |
TEK BAŞıNA BAŞKA BIR YARıŞ |
Kadın |
65 |
66 |
2010 |
Veri erişimi
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
Bu platform/paket bileşimi için örnek kullanılamıyor.
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))
Bu platform/paket bileşimi için örnek kullanılamıyor.
# 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))
Bu platform/paket bileşimi için örnek kullanılamıyor.
# 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'))
Sonraki adımlar
Açık Veri Kümeleri kataloğundaki diğer veri kümelerini görüntüleyin.