Pomiń nawigację

US Producer Price Index - Industry

labor statistics ppi industry

Wskaźnik cen dóbr produkcyjnych (producer price index, PPI) mierzy średnią zmianę cen sprzedaży, które otrzymują krajowi producenci za swoje towary, w czasie. Ceny ujęte we wskaźniku PPI to ceny pierwszej transakcji handlowej za sprzedane produkty i usługi.

Wskaźniki korekty wskaźnika cen dóbr konsumpcyjnych z bieżącej serii odzwierciedlają zmiany cen za produkcję netto producentów, zgodnie z klasyfikacją NAICS. Zestaw danych PC jest zgodny z szerokim asortymentem szeregów danych czasowych zgodnie z klasyfikacją NAICS, w tym danych dotyczących produktywności, produkcji, zatrudnienia, pensji i zarobków.

Na wskaźnik PPI składa się produkcja wszystkich gałęzi gospodarki USA wytwarzających dobra konsumpcyjne, takich jak górnictwo, produkcja, rolnictwo, rybołówstwo, leśnictwo, a także produkcja sektorów gazownictwa, energetyki, branży budowlanej i dóbr konkurujących z tymi wytworzonymi w sektorach produkcyjnych (na przykład branża przetwarzania odpadów i złomu). Ponadto od stycznia 2011 r. program PPI obejmuje ponad trzy czwarte produkcji sektora usług, publikując dane dla wybranych branż w następujących sektorach: handel hurtowy i detaliczny; transport i magazynowanie; informacje; finanse i ubezpieczenia; obrót nieruchomościami; wynajem i leasing; usługi profesjonalne, naukowe i techniczne; administracja, obsługa, utylizacja odpadów; opieka zdrowotna i społeczna oraz hotelarstwo.

Plik README ze szczegółowymi informacjami na temat tego zestawu jest dostępny w pierwotnej lokalizacji zestawu danych. Dodatkowe informacje są dostępne w sekcji często zadawanych pytań.

Ten zestaw danych został utworzony na podstawie danych wskaźnika cen dóbr produkcyjnych publikowanych przez amerykański urząd ds. statystyki zatrudnienia (BLS). Zobacz informacje dotyczące linków i praw autorskich oraz ważne uwagi na temat witryny internetowej, aby zapoznać się z zasadami związanymi z korzystaniem z tego zestawu danych.

Lokalizacja przechowywania

Ten zestaw danych jest przechowywany w regionie platformy Azure Wschodnie stany USA. Zalecamy przydzielanie zasobów obliczeniowych w regionie Wschodnie stany USA z uwagi na koligację.

Pokrewne zestawy danych

Uwagi

FIRMA MICROSOFT UDOSTĘPNIA OTWARTE ZESTAWY DANYCH W ICH AKTUALNYM STANIE. FIRMA MICROSOFT NIE UDZIELA ŻADNYCH GWARANCJI, JAWNYCH LUB DOMNIEMANYCH, ANI NIE OKREŚLA ŻADNYCH WARUNKÓW W ODNIESIENIU DO KORZYSTANIA Z ZESTAWÓW DANYCH. W ZAKRESIE DOZWOLONYM PRZEZ PRZEPISY PRAWA LOKALNEGO FIRMA MICROSOFT ZRZEKA SIĘ ODPOWIEDZIALNOŚCI ZA JAKIEKOLWIEK STRATY I SZKODY, W TYM SZKODY BEZPOŚREDNIE, WYNIKOWE, SPECJALNE, POŚREDNIE, PRZYPADKOWE LUB KARNE, WYNIKAJĄCE Z KORZYSTANIA Z TYCH ZESTAWÓW DANYCH.

Zestaw danych jest udostępniany zgodnie z pierwotnymi warunkami, na jakich firma Microsoft otrzymała dane źródłowe. Zestaw danych może zawierać dane pozyskane z firmy Microsoft.

Access

Available inWhen to use
Azure Notebooks

Quickly explore the dataset with Jupyter notebooks hosted on Azure or your local machine.

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

product_code industry_code series_id year period value footnote_codes seasonal series_title industry_name product_name
2123240 212324 PCU2123242123240 1998 M01 117 nan U PPI industry data for Kaolin and ball clay mining-Kaolin and ball clay, not seasonally adjusted Kaolin and ball clay mining Kaolin and ball clay
2123240 212324 PCU2123242123240 1998 M02 116.9 nan U PPI industry data for Kaolin and ball clay mining-Kaolin and ball clay, not seasonally adjusted Kaolin and ball clay mining Kaolin and ball clay
2123240 212324 PCU2123242123240 1998 M03 116.3 nan U PPI industry data for Kaolin and ball clay mining-Kaolin and ball clay, not seasonally adjusted Kaolin and ball clay mining Kaolin and ball clay
2123240 212324 PCU2123242123240 1998 M04 116 nan U PPI industry data for Kaolin and ball clay mining-Kaolin and ball clay, not seasonally adjusted Kaolin and ball clay mining Kaolin and ball clay
2123240 212324 PCU2123242123240 1998 M05 116.2 nan U PPI industry data for Kaolin and ball clay mining-Kaolin and ball clay, not seasonally adjusted Kaolin and ball clay mining Kaolin and ball clay
2123240 212324 PCU2123242123240 1998 M06 116.3 nan U PPI industry data for Kaolin and ball clay mining-Kaolin and ball clay, not seasonally adjusted Kaolin and ball clay mining Kaolin and ball clay
2123240 212324 PCU2123242123240 1998 M07 116.6 nan U PPI industry data for Kaolin and ball clay mining-Kaolin and ball clay, not seasonally adjusted Kaolin and ball clay mining Kaolin and ball clay
2123240 212324 PCU2123242123240 1998 M08 116.3 nan U PPI industry data for Kaolin and ball clay mining-Kaolin and ball clay, not seasonally adjusted Kaolin and ball clay mining Kaolin and ball clay
2123240 212324 PCU2123242123240 1998 M09 116.2 nan U PPI industry data for Kaolin and ball clay mining-Kaolin and ball clay, not seasonally adjusted Kaolin and ball clay mining Kaolin and ball clay
2123240 212324 PCU2123242123240 1998 M10 115.9 nan U PPI industry data for Kaolin and ball clay mining-Kaolin and ball clay, not seasonally adjusted Kaolin and ball clay mining Kaolin and ball clay
Name Data type Unique Values (sample) Description
footnote_codes string 3 nan
P

Określa przypisy do serii danych. Są to w większości wartości null. Zobacz: https://download.bls.gov/pub/time.series/pc/pc.footnote.

industry_code string 1,064 221122
325412

Kod branży w klasyfikacji NAICS. Zobacz https://download.bls.gov/pub/time.series/pc/pc.industry, aby zapoznać się z kodami i nazwami.

industry_name string 842 Electric power distribution
Pharmaceutical preparation manufacturing

Nazwa odpowiadająca kodowi tej branży. Zobacz https://download.bls.gov/pub/time.series/pc/pc.industry, aby zapoznać się z kodami i nazwami.

period string 13 M06
M07

Określa okres, w którym obserwowano dane. Zobacz https://download.bls.gov/pub/time.series/pc/pc.period, aby zapoznać się z pełną listą.

product_code string 4,822 325212P
22112241

Kod określający produkt, do którego odnosi się obserwacja danych. Zobacz https://download.bls.gov/pub/time.series/pc/pc.product, aby zapoznać się z mapowaniem kodów branż, kodów produktów i nazw produktów.

product_name string 3,313 Primary products
Secondary products

Nazwa produktu, do którego odnosi się obserwacja danych. Zobacz https://download.bls.gov/pub/time.series/pc/pc.product, aby zapoznać się z mapowaniem kodów branż, kodów produktów i nazw produktów.

seasonal string 1 U

Kod określający, czy dane są dostosowywane sezonowo. S = sezonowo dostosowywane, U = niedostosowywane

series_id string 4,822 PCU3331313331319
PCU339993339993P

Kod określający szereg czasowy. Szereg czasowy to zestaw danych zaobserwowanych w dłuższym okresie, obejmującym równe przedziały czasu. Zobacz https://download.bls.gov/pub/time.series/pc/pc.series, aby zapoznać się ze szczegółami szeregów, takimi jak kod, nazwa, rok rozpoczęcia i zakończenia itp.

series_title string 4,588 PPI industry data for Electric power distribution-East North Central, not seasonally adjusted
PPI industry data for Electric power distribution-New England, not seasonally adjusted
value float 7,658 100.0
100.4000015258789

Wskaźnik cen dla elementu.

year int 22 2015
2017

Określa rok obserwacji.

Select your preferred service:

Azure Notebooks

Azure Databricks

Azure Synapse

Azure Notebooks

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

labor = UsLaborPPIIndustry()
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_industry/part-00000-tid-1761562550540733469-da319923-1af6-4884-a5f4-16397508d15f-4596-1-c000.snappy.parquet under container laborstatisticscontainer
Done.
ActivityCompleted: Activity=to_pandas_dataframe_in_worker, HowEnded=Success, Duration=7978.44 [ms]
ActivityCompleted: Activity=to_pandas_dataframe, HowEnded=Success, Duration=8014.64 [ms]
In [2]:
labor_df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 948634 entries, 0 to 948633
Data columns (total 11 columns):
product_code      948634 non-null object
industry_code     948634 non-null object
series_id         948634 non-null object
year              948634 non-null int32
period            948634 non-null object
value             948634 non-null float32
footnote_codes    948634 non-null object
seasonal          948634 non-null object
series_title      948634 non-null object
industry_name     948634 non-null object
product_name      948634 non-null object
dtypes: float32(1), int32(1), object(9)
memory usage: 72.4+ 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_industry/"
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 UsLaborPPIIndustry

labor = UsLaborPPIIndustry()
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=2665.84 [ms] ActivityCompleted: Activity=to_spark_dataframe, HowEnded=Success, Duration=2668.22 [ms]
In [2]:
display(labor_df.limit(5))
product_codeindustry_codeseries_idyearperiodvaluefootnote_codesseasonalseries_titleindustry_nameproduct_name
2123240212324PCU2123242123240 1998M01117.0nanUPPI industry data for Kaolin and ball clay mining-Kaolin and ball clay, not seasonally adjustedKaolin and ball clay miningKaolin and ball clay
2123240212324PCU2123242123240 1998M02116.9nanUPPI industry data for Kaolin and ball clay mining-Kaolin and ball clay, not seasonally adjustedKaolin and ball clay miningKaolin and ball clay
2123240212324PCU2123242123240 1998M03116.3nanUPPI industry data for Kaolin and ball clay mining-Kaolin and ball clay, not seasonally adjustedKaolin and ball clay miningKaolin and ball clay
2123240212324PCU2123242123240 1998M04116.0nanUPPI industry data for Kaolin and ball clay mining-Kaolin and ball clay, not seasonally adjustedKaolin and ball clay miningKaolin and ball clay
2123240212324PCU2123242123240 1998M05116.2nanUPPI industry data for Kaolin and ball clay mining-Kaolin and ball clay, not seasonally adjustedKaolin and ball clay miningKaolin and ball clay
In [1]:
# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "laborstatisticscontainer"
blob_relative_path = "ppi_industry/"
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_industry/"
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'))