Populacja amerykańska według hrabstwa

Populacja USA według płci i rasy dla każdego amerykańskiego hrabstwa, na podstawie spisów ludności z roku 2000 i 2010.

Ten zestaw danych pochodzi z interfejsów API zestawu danych decennial Census Bureau w Stany Zjednoczone Census Bureau. Zapoznaj się z warunkami korzystania z usług oraz zasadami i uwagami, aby dowiedzieć się, jakie są zasady związane z korzystaniem z tego zestawu danych.

Uwaga

Firma Microsoft udostępnia zestawy danych Platformy Azure open na zasadzie "tak, jak to jest". Firma Microsoft nie udziela żadnych gwarancji, wyraźnych lub domniemanych, gwarancji ani warunków w odniesieniu do korzystania z zestawów danych. W zakresie dozwolonym zgodnie z prawem lokalnym firma Microsoft nie ponosi odpowiedzialności za wszelkie szkody lub straty, w tym bezpośrednie, wtórne, specjalne, pośrednie, przypadkowe lub karne wynikające z korzystania z 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.

Wolumin i przechowywanie

Ten zestaw danych jest przechowywany w formacie Parquet i obejmuje dane za rok 2000 i 2010.

Lokalizacja usługi Storage

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.

Powiązane zestawy danych

• Populacja amerykańska według kodu pocztowego

Kolumny

Nazwisko	Typ danych	Unikatowe	Wartości (przykładowe)	opis
countyName	string	1,960	Hrabstwo Washington Jefferson	Nazwa hrabstwa.
decennialTime	string	2	2010 2000	Czas spisu dziesiętnego miał miejsce, na przykład 2010, 2000.
maxAge	int	23	9 66	Górna granica przedziału wiekowego. Jeśli jest to wartość null, jest w każdym wieku lub zakres wiekowy nie ma górnej granicy, na przykład wieku > 85 lat.
minimalna liczba	int	23	35 67	Dolna granica przedziału wiekowego. Jeśli to pole jest puste, dane obejmują wszystkie grupy wiekowe.
populacja	int	47,229	1 2	Populacja w tym segmencie.
wyścig	string	8	AZJACI SAMI DWA LUB WIĘCEJ WYŚCIGÓW	Kategoria Rasa w danych spisu ludności. Jeśli to pole jest puste, dane obejmują wszystkie rasy.
płeć	string	3	Samica męska	Mężczyzna lub kobieta. Jeśli to pole jest puste, dane obejmują obie płcie.
stateName	string	52	Texas Georgia	Nazwa stanu w USA.
rok	int	2	2010 2000	Rok dekady (liczba całkowita).

Podgląd

decennialTime	stateName	countyName	populacja	wyścig	płeć	minimalna liczba	maxAge	rok
2010	Teksas	Hrabstwo Crockett	123	BIAŁY SAM	Mężczyzna	5	9	2010
2010	Teksas	Hrabstwo Crockett	1	SAM AZJATÓW	Kobieta	67	69	2010
2010	Teksas	Hrabstwo Crockett	111	BIAŁY SAM	Kobieta	55	59	2010
2010	Teksas	Hrabstwo Crockett	64	CO NAJMNIEJ DWA WYŚCIGI	null			2010
2010	Teksas	Hrabstwo Crockett	18	null	Mężczyzna	85		2010
2010	Teksas	Hrabstwo Crockett	16	AMERYKAŃSKI INDYJSKI I ALASKA RODZIMY SAM	Kobieta			2010
2010	Teksas	Hrabstwo Crockett	7	BIAŁY SAM	Mężczyzna	21	21	2010
2010	Teksas	Hrabstwo Crockett	45	null	Kobieta	85		2010
2010	Teksas	Hrabstwo Crockett	0	RDZENNY HAWAJSKI I INNY WYSPIARZ PACYFIKU SAM	Kobieta	67	69	2010

Dostęp do danych

Azure Notebooks

azureml-opendatasets

# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import UsPopulationCounty

population = UsPopulationCounty()
population_df = population.to_pandas_dataframe()

population_df.info()

azure-storage

# 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 = "censusdatacontainer"
folder_name = "release/us_population_county/"

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

pyspark

Przykład nie jest dostępny dla tej kombinacji platformy/pakietu.

Azure Databricks

azureml-opendatasets

# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import UsPopulationCounty

population = UsPopulationCounty()
population_df = population.to_spark_dataframe()

display(population_df.limit(5))

azure-storage

Przykład nie jest dostępny dla tej kombinacji platformy/pakietu.

pyspark

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "censusdatacontainer"
blob_relative_path = "release/us_population_county/"
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

azureml-opendatasets

# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import UsPopulationCounty

population = UsPopulationCounty()
population_df = population.to_spark_dataframe()

# Display top 5 rows
display(population_df.limit(5))

azure-storage

Przykład nie jest dostępny dla tej kombinacji platformy/pakietu.

pyspark

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "censusdatacontainer"
blob_relative_path = "release/us_population_county/"
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'))

Następne kroki

Wyświetl pozostałe zestawy danych w katalogu Open Datasets (Otwieranie zestawów danych).