Estadísticas de población activa de Estados Unidos

Estadísticas de población activa, tasas de participación en la población activa y población civil no institucional por edad, sexo, raza y grupo étnico en Estados Unidos.

Este conjunto de datos se alimenta con los datos del programa Current Employment Statistics - CES (nacional) que publica la Oficina de Estadísticas Laborales (BLS, por sus siglas en inglés) de Estados Unidos. Revise la información sobre enlaces y copyright y los avisos importantes del sitio web para conocer los términos y condiciones relacionados con el uso de este conjunto de datos.

Nota

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Ubicación de almacenamiento

Este conjunto de datos se almacena en la región Este de EE. UU. de Azure. Se recomienda asignar recursos de proceso en Este de EE. UU. para mantener la afinidad.

Columnas

Nombre	Tipo de datos	Único	Valores (ejemplo)
absn_code	int	4	3 4
activity_code	int	7	8 3
ages_code	int	35	10 17
born_code	int	3	1 2
cert_code	int	5	4 3
chld_code	int	6	2 5
class_code	int	14	2 1
disa_code	int	3	2 1
duration_code	int	11	18 6
código_educativo	int	9	40 19
entr_code	int	3	1 2
expr_code	int	3	1 2
footnote_codes	string	7	nan 4.0
hheader_code	int	2	1
hour_code	int	13	1 16
indy_code	int	323	368 169
jdes_code	int	3	1 2
lfst_code	int	33	20 30
look_code	int	7	1 6
mari_code	int	5	2 1
mjhs_code	int	6	1 5
código_ocupación	int	566	8999 4999
orig_code	int	14	1 2
pcts_code	int	23	5 8
punto	string	18	M07 M06
periodicity_code	string	3	M Q
race_code	int	14	1 3
rjnw_code	int	9	1 3
rnlf_code	int	11	63 64
rwns_code	int	17	10 1
estacional	string	2	EE UU
seek_code	int	2	1
series_id	string	45,478	LNU01300000 LNU02034560
series_title	string	34,264	(Unadj) Nivel de empleo - Agricultura e industrias relacionadas (Unadj) Nivel de población activa civil
sexs_code	int	3	1 2
tdat_code	int	6	1 4
valor	flotante	121,742	3.0 4.0
vets_code	int	8	25 1
wkst_code	int	7	1 4
año	int	80	2018 2017

Vista previa

series_id	año	punto	valor	footnote_codes	lfst_code	periodicity_code	series_title	ages_code	race_code	sexs_code	estacional
LNS11000031Q	1972	Q01	4300	nan	10	Q	(Ajustado estacionalmente) Nivel de población activa civil - 20 años. y más, hombres negros o afroamericanos	17	3	1	S
LNS11000031Q	1972	Q02	4370	nan	10	Q	(Ajustado estacionalmente) Nivel de población activa civil - 20 años. y más, hombres negros o afroamericanos	17	3	1	S
LNS11000031Q	1972	Q03	4397	nan	10	Q	(Ajustado estacionalmente) Nivel de población activa civil - 20 años. y más, hombres negros o afroamericanos	17	3	1	S
LNS11000031Q	1972	Q04	4381	nan	10	Q	(Ajustado estacionalmente) Nivel de población activa civil - 20 años. y más, hombres negros o afroamericanos	17	3	1	S
LNS11000031Q	1973	Q01	4408	nan	10	Q	(Ajustado estacionalmente) Nivel de población activa civil - 20 años. y más, hombres negros o afroamericanos	17	3	1	S
LNS11000031Q	1973	Q02	4445	nan	10	Q	(Ajustado estacionalmente) Nivel de población activa civil - 20 años. y más, hombres negros o afroamericanos	17	3	1	S
LNS11000031Q	1973	Q03	4477	nan	10	Q	(Ajustado estacionalmente) Nivel de población activa civil - 20 años. y más, hombres negros o afroamericanos	17	3	1	S
LNS11000031Q	1973	Q04	4523	nan	10	Q	(Ajustado estacionalmente) Nivel de población activa civil - 20 años. y más, hombres negros o afroamericanos	17	3	1	S
LNS11000031Q	1974	Q01	4574	nan	10	Q	(Ajustado estacionalmente) Nivel de población activa civil - 20 años. y más, hombres negros o afroamericanos	17	3	1	S
LNS11000031Q	1974	Q02	4538	nan	10	Q	(Ajustado estacionalmente) Nivel de población activa civil - 20 años. y más, hombres negros o afroamericanos	17	3	1	S

Acceso a datos

Azure Notebooks

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

labor = UsLaborLFS()
labor_df = labor.to_pandas_dataframe()

labor_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 = "lfs/"

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 UsLaborLFS

labor = UsLaborLFS()
labor_df = labor.to_spark_dataframe()

display(labor_df.limit(5))

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "laborstatisticscontainer"
blob_relative_path = "lfs/"
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

Ejemplo no disponible para esta combinación de plataforma y paquete.

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "laborstatisticscontainer"
blob_relative_path = "lfs/"
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 SQL Database

Azure SQL Database puede consultar este conjunto de datos directamente mediante la virtualización de datos. Utiliza OPENROWSET para leer los archivos Parquet mediante HTTPS.

Consulta in situ

SELECT TOP 100 *
FROM OPENROWSET(
    BULK 'abs://laborstatisticscontainer@azureopendatastorage.blob.core.windows.net/lfs/*.parquet',
    FORMAT = 'PARQUET'
) AS [src];

Almacenamiento en una tabla (opcional)

SELECT *
INTO dbo.UsLaborForceStatistics_Local
FROM OPENROWSET(
    BULK 'abs://laborstatisticscontainer@azureopendatastorage.blob.core.windows.net/lfs/*.parquet',
    FORMAT = 'PARQUET'
) AS [src];

Pasos siguientes

Consulte el resto de los conjuntos de datos en el catálogo de Open Datasets.

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Last updated on 2026-08-09