LAUS(Local Area Unemployment Statistics) 프로그램은 미국의 인구 조사 지역 및 구역, 주, 자치주, 대도시 지역 및 여러 도시에 대한 월별 및 연간 고용, 실업 및 노동력 데이터를 생성합니다.
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Azure Databricks | Use this when you need the scale of an Azure managed Spark cluster to process the dataset. |
Azure Synapse | Use this when you need the scale of an Azure managed Spark cluster to process the dataset. |
Preview
area_code | area_type_code | srd_code | measure_code | series_id | year | period | value | footnote_codes | seasonal | series_title | measure_text | srd_text | areatype_text | area_text |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
CA3653200000000 | E | 36 | 3 | LAUCA365320000000003 | 2000 | M01 | 4.7 | nan | U | Unemployment Rate: Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area (U) | unemployment rate | New York | Combined areas | Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area |
CA3653200000000 | E | 36 | 3 | LAUCA365320000000003 | 2000 | M02 | 4.7 | nan | U | Unemployment Rate: Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area (U) | unemployment rate | New York | Combined areas | Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area |
CA3653200000000 | E | 36 | 3 | LAUCA365320000000003 | 2000 | M03 | 4.2 | nan | U | Unemployment Rate: Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area (U) | unemployment rate | New York | Combined areas | Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area |
CA3653200000000 | E | 36 | 3 | LAUCA365320000000003 | 2000 | M04 | 3.6 | nan | U | Unemployment Rate: Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area (U) | unemployment rate | New York | Combined areas | Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area |
CA3653200000000 | E | 36 | 3 | LAUCA365320000000003 | 2000 | M05 | 3.6 | nan | U | Unemployment Rate: Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area (U) | unemployment rate | New York | Combined areas | Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area |
CA3653200000000 | E | 36 | 3 | LAUCA365320000000003 | 2000 | M06 | 3.6 | nan | U | Unemployment Rate: Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area (U) | unemployment rate | New York | Combined areas | Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area |
CA3653200000000 | E | 36 | 3 | LAUCA365320000000003 | 2000 | M07 | 3.6 | nan | U | Unemployment Rate: Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area (U) | unemployment rate | New York | Combined areas | Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area |
CA3653200000000 | E | 36 | 3 | LAUCA365320000000003 | 2000 | M08 | 3.5 | nan | U | Unemployment Rate: Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area (U) | unemployment rate | New York | Combined areas | Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area |
CA3653200000000 | E | 36 | 3 | LAUCA365320000000003 | 2000 | M09 | 3.5 | nan | U | Unemployment Rate: Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area (U) | unemployment rate | New York | Combined areas | Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area |
CA3653200000000 | E | 36 | 3 | LAUCA365320000000003 | 2000 | M10 | 3.3 | nan | U | Unemployment Rate: Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area (U) | unemployment rate | New York | Combined areas | Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area |
Name | Data type | Unique | Values (sample) | Description |
---|---|---|---|---|
area_code | string | 8,290 | ST1800000000000 ST5600000000000 |
지리적 지역을 식별하는 코드입니다. https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.area을 참조하세요. |
area_text | string | 8,238 | District of Columbia New Hampshire |
지리적 지역의 이름입니다. https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.area를 참조하세요. |
area_type_code | string | 14 | F G |
지역 유형을 정의하는 고유한 코드입니다. https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.area_type를 참조하세요. |
areatype_text | string | 14 | Counties and equivalents Cities and towns above 25,000 population |
지역 유형의 이름입니다. |
footnote_codes | string | 5 | nan P |
|
measure_code | string | 4 | 4 5 |
측정된 요소를 식별하는 코드입니다. 03: 실업률, 04: 실업, 05: 고용, 06: 노동력 https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.measure을 참조하세요. |
measure_text | string | 4 | labor force unemployment |
측정된 요소의 이름입니다. https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.measure를 참조하세요. |
period | string | 13 | M07 M04 |
기간(특히 월)을 식별합니다. https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.period를 참조하세요. |
seasonal | string | 2 | U S |
|
series_id | string | 33,476 | LASRD930000000000005 LASST250000000000003 |
계열을 식별하는 코드입니다. 시리즈의 전체 목록은 https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.series 를 참조하세요. |
series_title | string | 33,268 | Unemployment: Harrisonburg city, VA (U) Labor Force: Franklin city, VA (U) |
계열을 식별하는 제목입니다. 시리즈의 전체 목록은 https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.series 를 참조하세요. |
srd_code | string | 53 | 48 23 |
주, 지역 또는 지구 코드입니다. |
srd_text | string | 53 | Texas Maine |
|
value | float | 600,099 | 4.0 5.0 |
특정 측정값입니다. |
year | int | 44 | 2008 2009 |
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
# 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'))