US National Employment Hours and Earnings (美國全國的工時與工資)
目前就業統計 (CES) 計劃會產生詳細的美國非農就業產業預估值、工作時數和工作者的薪資收入。
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相關資料集
- US State Employment Hours and Earnings (美國各州的工時與工資)
- US Local Area Unemployment Statistics (美國各地區域的失業統計資料)
- US Labor Force Statistics (美國勞動力統計資料)
資料行
名稱 | 資料類型 | 唯一 | Values (sample) | 描述 |
---|---|---|---|---|
data_type_code | string | 37 | 1 10 | 請參閱https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.datatype |
data_type_text | string | 37 | 所有員工、數千名女性員工、數千名 | 請參閱https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.datatype |
footnote_codes | 字串 | 2 | nan P | |
industry_code | string | 902 | 30000000 32000000 | 所涵蓋的不同產業。 請參閱https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.industry |
industry_name | string | 895 | 不可耐久商品耐久商品 | 所涵蓋的不同產業。 請參閱https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.industry |
Period | string | 13 | M03 M06 | 請參閱https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.period |
季節性 | 字串 | 2 | 美國 | |
series_id | string | 26,021 | CEU3100000008 CEU9091912001 | 資料集中提供的不同資料數列類型。 請參閱https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.series |
series_title | string | 25,685 | 所有員工,千,耐久財,不季節性調整所有員工,千,不可調整商品,不經季節性調整 | 資料集中提供之不同資料數列類型的標題。 請參閱https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.series |
supersector_code | string | 22 | 31 60 | 較高層級的產業或部門分類。 請參閱https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.supersector |
supersector_name | string | 22 | 耐久財專業商務服務 | 較高層級的產業或部門分類。 請參閱https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.supersector |
value | float | 572,372 | 38.5 38.400001525878906 | |
year | int | 81 | 2017 2012 |
預覽
data_type_code | industry_code | supersector_code | series_id | year | Period | value | footnote_codes | 季節性 | series_title | supersector_name | industry_name | data_type_text |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
26 | 5000000 | 5 | CES0500000026 | 1939 | M04 | 52 | NAN | S | 所有員工,3 個月平均變更,經季節性調整,數千人,私人總數,經季節性調整 | 私人總計 | 私人總計 | 所有員工,3 個月平均變更,季節性調整,千 |
26 | 5000000 | 5 | CES0500000026 | 1939 | M05 | 65 | NAN | S | 所有員工,3 個月平均變更,經季節性調整,數千人,私人總數,經季節性調整 | 私人總計 | 私人總計 | 所有員工,3 個月平均變更,季節性調整,千 |
26 | 5000000 | 5 | CES0500000026 | 1939 | M06 | 74 | NAN | S | 所有員工,3 個月平均變更,經季節性調整,數千人,私人總數,經季節性調整 | 私人總計 | 私人總計 | 所有員工,3 個月平均變更,季節性調整,千 |
26 | 5000000 | 5 | CES0500000026 | 1939 | M07 | 103 | NAN | S | 所有員工,3 個月平均變更,經季節性調整,數千人,私人總數,經季節性調整 | 私人總計 | 私人總計 | 所有員工,3 個月平均變更,季節性調整,千 |
26 | 5000000 | 5 | CES0500000026 | 1939 | M08 | 108 | NAN | S | 所有員工,3 個月平均變更,經季節性調整,數千人,私人總數,經季節性調整 | 私人總計 | 私人總計 | 所有員工,3 個月平均變更,季節性調整,千 |
26 | 5000000 | 5 | CES0500000026 | 1939 | M09 | 152 | NAN | S | 所有員工,3 個月平均變更,經季節性調整,數千人,私人總數,經季節性調整 | 私人總計 | 私人總計 | 所有員工,3 個月平均變更,季節性調整,千 |
26 | 5000000 | 5 | CES0500000026 | 1939 | M10 | 307 | NAN | S | 所有員工,3 個月平均變更,經季節性調整,數千人,私人總數,經季節性調整 | 私人總計 | 私人總計 | 所有員工,3 個月平均變更,季節性調整,千 |
26 | 5000000 | 5 | CES0500000026 | 1939 | M11 | 248 | NAN | S | 所有員工,3 個月平均變更,經季節性調整,數千人,私人總數,經季節性調整 | 私人總計 | 私人總計 | 所有員工,3 個月平均變更,季節性調整,千 |
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Azure Notebooks
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from azureml.opendatasets import UsLaborEHENational
usLaborEHENational = UsLaborEHENational()
usLaborEHENational_df = usLaborEHENational.to_pandas_dataframe()
usLaborEHENational_df.info()
Azure Databricks
# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import UsLaborEHENational
usLaborEHENational = UsLaborEHENational()
usLaborEHENational_df = usLaborEHENational.to_spark_dataframe()
display(usLaborEHENational_df.limit(5))
Azure Synapse
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