Población de Estados Unidos por código postal

Población de Estados Unidos por sexo y raza en cada código postal del país según el censo decenal de 2000 a 2010.

Los datos de este conjunto de datos proceden de las API de conjuntos de datos de censos decenales de la Oficina del Censo de los Estados Unidos. Consulte los términos de servicio y los avisos y directivas para conocer los términos y condiciones de uso de este conjunto de datos.

Nota

Microsoft proporciona Azure Open Datasets "tal cual". Microsoft no ofrece ninguna garantía, expresa o implícita, ni condición con respecto al uso que usted haga de los conjuntos de datos. En la medida en la que lo permita su legislación local, Microsoft declina toda responsabilidad por posibles daños o pérdidas, incluidos los daños directos, consecuenciales, especiales, indirectos, incidentales o punitivos, que resulten de su uso de los conjuntos de datos.

Este conjunto de datos se proporciona bajo los términos originales con los que Microsoft recibió los datos de origen. El conjunto de datos puede incluir datos procedentes de Microsoft.

Volumen y retención

Este conjunto de datos se almacena en formato Parquet y tiene datos del año 2010.

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.

Población de Estados Unidos por condado

Columnas

Nombre	Tipo de datos	Único	Valores (ejemplo)	Descripción
decennialTime	string	1	2010	Fecha en la que se obtuvo el censo decenal; por ejemplo, 2010, 2000.
maxAge	int	23	54 21	Valor máximo del intervalo de edad. Si es NULL, se refiere a todas las edades, o bien el intervalo de edad no tiene límite superior; por ejemplo, edad > 85 años.
minAge	int	23	45 30	Valor mínimo del intervalo de edad. Si el valor es nulo, se refiere a todas las edades.
población	int	29,274	1 2	Población de este segmento.
carrera	string	8	ALGUNA OTRA RAZA SOLA NEGRA O AFROAMERICANA SOLA	Categoría de raza en los datos del censo. Si es nulo, se aplica a todas las razas.
sexo	string	3	Femenino Masculino	Masculino o femenino. Si el valor es nulo, se refiere a ambos sexos.
año	int	1	2010	Año (como número entero) del decenio.
código postal	string	33,120	39218 87420	Área de tabulación de códigos postales de 5 dígitos (ZCTA5).

Vista previa

decennialTime	código postal	población	carrera	sexo	minAge	maxAge	año
2010	77477	265	BLANCO SOLO	Femenino	15	17	2010
2010	77477	107	ALGUNA OTRA RAZA SOLA	Femenino	15	17	2010
2010	77477	12	ALGUNA OTRA RAZA SOLA	Femenino	65	66	2010
2010	77477	101	ASIÁTICOS SOLOS	Femenino	60	61	2010
2010	77477	221	ASIÁTICOS SOLOS	Masculino	10	14	2010
2010	77478	256	BLANCO SOLO	Femenino	15	17	2010
2010	77478	17	ALGUNA OTRA RAZA SOLA	Femenino	15	17	2010
2010	77478	3	ALGUNA OTRA RAZA SOLA	Femenino	65	66	2010

Acceso a datos

Azure Notebooks

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

population = UsPopulationZip()
population_df = population.to_pandas_dataframe()

population_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 = "censusdatacontainer"
folder_name = "release/us_population_zip/"

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 UsPopulationZip

population = UsPopulationZip()
population_df = population.to_spark_dataframe()

display(population_df.limit(5))

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

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

population = UsPopulationZip()
population_df = population.to_spark_dataframe()

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

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "censusdatacontainer"
blob_relative_path = "release/us_population_zip/"
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://censusdatacontainer@azureopendatastorage.blob.core.windows.net/release/us_population_zip/**',
    FORMAT = 'PARQUET'
) AS [src];

Almacenamiento en una tabla (opcional)

SELECT *
INTO dbo.UsPopulationByZip_Local
FROM OPENROWSET(
    BULK 'abs://censusdatacontainer@azureopendatastorage.blob.core.windows.net/release/us_population_zip/**',
    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