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US Producer Price Index - Commodities

labor statistics ppi commodity

生産者物価指数 (PPI) は、国内生産者がその生産物に対して得た販売価格の経時的な平均的変動を測定するものです。 PPI に含まれる価格は、対象となる製品およびサービスの最初の商取引時点での価格です。

個々の製品と製品グループの約 10,000 の PPI が毎月発表されます。 PPI は、米国経済の製造部門 (鉱業、製造業、農業、漁業、林業) のほぼあらゆる業種の生産高と、天然ガス、電気、建設、および製造部門で製造されるものに対する競争力があるもの (廃棄物や廃材など) の生産高に利用できます。 PPI プログラムは、サービス部門の生産高の約 72% を対象としています。この評価は、2007 年の経済国勢調査で報告された収益に基づいています。 データには、卸売/小売、輸送/倉庫、情報、金融/保険、不動産仲介/レンタル/リース、専門的/科学的/技術的サービス、管理/サポート/廃棄物管理サービス、医療/社会的支援、宿泊施設の各部門の業種が含まれます。

このデータセットの詳細情報が含まれた https://download.bls.gov/pub/time.series/wp/wp.txt README ファイルは、データセットの元の場所で入手できます。 追加情報は FAQ で提供されています。

このデータセットは、米国労働統計局 (BLS) によって公開されている Producer Price Indexes (生産者物価指数) のデータから生成されています。 このデータセットの使用に関する諸条件については、「Linking and Copyright Information (リンクおよび著作権情報)」と「Important Web Site Notices (Web サイトに関する重要な通知)」を確認してください。

保存先

このデータセットは、米国東部 Azure リージョンに保存されています。 アフィニティのために、米国東部でコンピューティング リソースを割り当てることをお勧めします。

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このデータセットは、Microsoft がソース データを受け取った元の条件に基づいて提供されます。 データセットには、Microsoft が提供するデータが含まれている場合があります。

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item_code group_code series_id year period value footnote_codes seasonal series_title group_name item_name
120922 05 WPU05120922 2008 M06 100 nan U PPI Commodity data for Fuels and related products and power-Prepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only, not seasonally adjusted Fuels and related products and power Prepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only
120922 05 WPU05120922 2008 M07 104.6 nan U PPI Commodity data for Fuels and related products and power-Prepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only, not seasonally adjusted Fuels and related products and power Prepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only
120922 05 WPU05120922 2008 M08 104.4 nan U PPI Commodity data for Fuels and related products and power-Prepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only, not seasonally adjusted Fuels and related products and power Prepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only
120922 05 WPU05120922 2008 M09 98.3 nan U PPI Commodity data for Fuels and related products and power-Prepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only, not seasonally adjusted Fuels and related products and power Prepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only
120922 05 WPU05120922 2008 M10 101.5 nan U PPI Commodity data for Fuels and related products and power-Prepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only, not seasonally adjusted Fuels and related products and power Prepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only
120922 05 WPU05120922 2008 M11 95.2 nan U PPI Commodity data for Fuels and related products and power-Prepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only, not seasonally adjusted Fuels and related products and power Prepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only
120922 05 WPU05120922 2008 M12 96.7 nan U PPI Commodity data for Fuels and related products and power-Prepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only, not seasonally adjusted Fuels and related products and power Prepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only
120922 05 WPU05120922 2009 M01 104.2 nan U PPI Commodity data for Fuels and related products and power-Prepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only, not seasonally adjusted Fuels and related products and power Prepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only
120922 05 WPU05120922 2009 M02 113.2 nan U PPI Commodity data for Fuels and related products and power-Prepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only, not seasonally adjusted Fuels and related products and power Prepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only
120922 05 WPU05120922 2009 M03 121 nan U PPI Commodity data for Fuels and related products and power-Prepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only, not seasonally adjusted Fuels and related products and power Prepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only
Name Data type Unique Values (sample) Description
footnote_codes string 3 nan
P

データ系列の脚注を示します。 ほとんどの値が null です。 以下を参照してください。https://download.bls.gov/pub/time.series/wp/wp.footnote

group_code string 56 02
01

インデックスの対象となる主要な商品グループを識別するコード。 グループ コードと名前については、 https://download.bls.gov/pub/time.series/wp/wp.group をご覧ください。

group_name string 56 Processed foods and feeds
Farm products

インデックスの対象となる主要な商品グループの名前。 グループ コードと名前については、 https://download.bls.gov/pub/time.series/wp/wp.group をご覧ください。

item_code string 2,949 1
11

データ観測の対象となる品目を示します。 品目コードと品目名については、 https://download.bls.gov/pub/time.series/wp/wp.item をご覧ください。

item_name string 3,410 Warehousing, storage, and related services
Passenger car rental

品目のフル ネーム。 品目コードと品目名については、 https://download.bls.gov/pub/time.series/wp/wp.item をご覧ください。

period string 13 M06
M07

データが観測される期間を示します。 期間の値の一覧は、 https://download.bls.gov/pub/time.series/wp/wp.period をご覧ください。

seasonal string 2 U
S

データが季節調整されているかどうかを識別するコード。 S = 季節調整済み、U = 未調整

series_id string 5,458 WPU131
WPU591

特定の系列を識別するコード。 時系列とは、一定の時間間隔で長期間にわたって観測された一連のデータを指します。 コード、名前、開始年、終了年などの系列の詳細については、 https://download.bls.gov/pub/time.series/wp/wp.series をご覧ください。

series_title string 4,379 PPI Commodity data for Mining services, not seasonally adjusted
PPI Commodity data for Metal treatment services, not seasonally adjusted

特定の系列のタイトル。 時系列とは、一定の時間間隔で長期間にわたって観測された一連のデータを指します。 ID、名前、開始年、終了年などの系列の詳細については、 https://download.bls.gov/pub/time.series/wp/wp.series をご覧ください。

value float 6,788 100.0
99.0999984741211

商品の物価指数。

year int 26 2018
2017

観測の年を示します。

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Package: Language: Python Python
In [1]:
# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import UsLaborPPICommodity

labor = UsLaborPPICommodity()
labor_df = labor.to_pandas_dataframe()
ActivityStarted, to_pandas_dataframe
ActivityStarted, to_pandas_dataframe_in_worker
Looking for parquet files...
Reading them into Pandas dataframe...
Reading ppi_commodity/part-00000-tid-160579496407747812-077bf440-b39a-4520-9373-0a3f021dd59e-5654-1-c000.snappy.parquet under container laborstatisticscontainer
Done.
ActivityCompleted: Activity=to_pandas_dataframe_in_worker, HowEnded=Success, Duration=20409.23 [ms]
ActivityCompleted: Activity=to_pandas_dataframe, HowEnded=Success, Duration=20434.79 [ms]
In [2]:
labor_df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 6825676 entries, 0 to 6825675
Data columns (total 11 columns):
item_code         object
group_code        object
series_id         object
year              int32
period            object
value             float32
footnote_codes    object
seasonal          object
series_title      object
group_name        object
item_name         object
dtypes: float32(1), int32(1), object(9)
memory usage: 520.8+ MB
In [1]:
# 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
In [2]:
# Azure storage access info
azure_storage_account_name = "azureopendatastorage"
azure_storage_sas_token = r""
container_name = "laborstatisticscontainer"
folder_name = "ppi_commodity/"
In [3]:
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)
In [4]:
# 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)
In [5]:
# you can add your filter at below
print('Loaded as a Pandas data frame: ')
df
In [6]:
 

Azure Databricks

Package: Language: Python Python
In [1]:
# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import UsLaborPPICommodity

labor = UsLaborPPICommodity()
labor_df = labor.to_spark_dataframe()
ActivityStarted, to_spark_dataframe ActivityStarted, to_spark_dataframe_in_worker ActivityCompleted: Activity=to_spark_dataframe_in_worker, HowEnded=Success, Duration=2871.21 [ms] ActivityCompleted: Activity=to_spark_dataframe, HowEnded=Success, Duration=2875.06 [ms]
In [2]:
display(labor_df.limit(5))
item_codegroup_codeseries_idyearperiodvaluefootnote_codesseasonalseries_titlegroup_nameitem_name
12092205WPU05120922 2008M06100.0nanUPPI Commodity data for Fuels and related products and power-Prepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only, not seasonally adjustedFuels and related products and powerPrepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only
12092205WPU05120922 2008M07104.6nanUPPI Commodity data for Fuels and related products and power-Prepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only, not seasonally adjustedFuels and related products and powerPrepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only
12092205WPU05120922 2008M08104.4nanUPPI Commodity data for Fuels and related products and power-Prepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only, not seasonally adjustedFuels and related products and powerPrepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only
12092205WPU05120922 2008M0998.3nanUPPI Commodity data for Fuels and related products and power-Prepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only, not seasonally adjustedFuels and related products and powerPrepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only
12092205WPU05120922 2008M10101.5nanUPPI Commodity data for Fuels and related products and power-Prepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only, not seasonally adjustedFuels and related products and powerPrepared bituminous coal underground mine, mechanically crushed/screened/sized only
In [1]:
# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "laborstatisticscontainer"
blob_relative_path = "ppi_commodity/"
blob_sas_token = r""
In [2]:
# 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)
In [3]:
# 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')
In [4]:
# Display top 10 rows
print('Displaying top 10 rows: ')
display(spark.sql('SELECT * FROM source LIMIT 10'))

Azure Synapse

Package: Language: Python
In [1]:
# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "laborstatisticscontainer"
blob_relative_path = "ppi_commodity/"
blob_sas_token = r""
In [2]:
# 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)
In [3]:
# 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')
In [4]:
# Display top 10 rows
print('Displaying top 10 rows: ')
display(spark.sql('SELECT * FROM source LIMIT 10'))