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미국 국가 고용 시간 및 소득

  • 아티클

CES(Current Employment Statistics) 프로그램은 미국의 급여 대장에 있는 노동자의 농장 이외 고용, 시간 및 소득의 자세한 산업 예상치를 생성합니다.

참고 항목

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이 데이터 세트는 BLS(미국 노동 통계국)에서 게시한 현재 고용 통계 - CES(미국) 데이터에서 제공됩니다. 이 데이터 세트 사용과 관련된 사용 약관은 연결 및 저작권 정보 및 중요한 웹 사이트 고지 사항을 검토하세요.

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이름 데이터 형식 고유한 값(샘플) 설명
data_type_code string 37 1 10 https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.datatype를 참조하세요.
data_type_text string 37 ALL EMPLOYEES, THOUSANDS WOMEN EMPLOYEES, THOUSANDS https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.datatype를 참조하세요.
footnote_codes 문자열 2 nan P
industry_code string 902 30000000 32000000 여러 가지 산업이 포함됩니다. https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.industry를 참조하세요.
industry_name string 895 Nondurable goods Durable goods 여러 가지 산업이 포함됩니다. https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.industry를 참조하세요.
기간 string 13 M03 M06 https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.period를 참조하세요.
seasonal 문자열 2 미국
series_id string 26,021 CEU3100000008 CEU9091912001 데이터 세트에서 여러 가지 유형의 데이터 계열을 사용할 수 있습니다. https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.series를 참조하세요.
series_title string 25,685 All employees, thousands, durable goods, not seasonally adjusted All employees, thousands, nondurable goods, not seasonally adjusted 데이터 세트에서 사용할 수 있는 여러 가지 유형의 데이터 계열 제목입니다. https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.series를 참조하세요.
supersector_code string 22 31 60 더 높은 수준의 산업 또는 부문 분류입니다. https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.supersector를 참조하세요.
supersector_name string 22 Durable Goods Professional and business services 더 높은 수준의 산업 또는 부문 분류입니다. https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.supersector를 참조하세요.
value float 572,372 38.5 38.400001525878906
연도 int 81 2017 2012

미리 보기를

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26 5000000 5 CES0500000026 1939 M05 65 nan S All employees, 3-month average change, seasonally adjusted, thousands, total private, seasonally adjusted Total private Total private ALL EMPLOYEES, 3-MONTH AVERAGE CHANGE, SEASONALLY ADJUSTED, THOUSANDS
26 5000000 5 CES0500000026 1939 M06 74 nan S All employees, 3-month average change, seasonally adjusted, thousands, total private, seasonally adjusted Total private Total private ALL EMPLOYEES, 3-MONTH AVERAGE CHANGE, SEASONALLY ADJUSTED, THOUSANDS
26 5000000 5 CES0500000026 1939 M07 103 nan S All employees, 3-month average change, seasonally adjusted, thousands, total private, seasonally adjusted Total private Total private ALL EMPLOYEES, 3-MONTH AVERAGE CHANGE, SEASONALLY ADJUSTED, THOUSANDS
26 5000000 5 CES0500000026 1939 M08 108 nan S All employees, 3-month average change, seasonally adjusted, thousands, total private, seasonally adjusted Total private Total private ALL EMPLOYEES, 3-MONTH AVERAGE CHANGE, SEASONALLY ADJUSTED, THOUSANDS
26 5000000 5 CES0500000026 1939 M09 152 nan S All employees, 3-month average change, seasonally adjusted, thousands, total private, seasonally adjusted Total private Total private ALL EMPLOYEES, 3-MONTH AVERAGE CHANGE, SEASONALLY ADJUSTED, THOUSANDS
26 5000000 5 CES0500000026 1939 M10 307 nan S All employees, 3-month average change, seasonally adjusted, thousands, total private, seasonally adjusted Total private Total private ALL EMPLOYEES, 3-MONTH AVERAGE CHANGE, SEASONALLY ADJUSTED, THOUSANDS
26 5000000 5 CES0500000026 1939 M11 248 nan S All employees, 3-month average change, seasonally adjusted, thousands, total private, seasonally adjusted Total private Total private ALL EMPLOYEES, 3-MONTH AVERAGE CHANGE, SEASONALLY ADJUSTED, THOUSANDS

데이터 액세스

Azure Notebooks

# This is a package in preview.
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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Open Datasets 카탈로그에서 나머지 데이터 세트를 봅니다.