População dos EUA por Condado

População dos Estados Unidos por género e raça, para cada condado dos Estados Unidos, com base nos Censos Decenais de 2000 e 2010.

Este conjunto de dados provém das APIs do conjunto de dados do Censo Decenal do Estados Unidos Census Bureau. Reveja os Termos do Serviço e as Políticas e Avisos para obter os termos e condições relativos à utilização deste conjunto de dados.

Nota

A Microsoft fornece os Conjuntos de Dados Abertos do Azure "no estado em que se encontram". A Microsoft não oferece garantias, expressas ou implícitas, garantias ou condições em relação ao seu uso dos conjuntos de dados. Na medida permitida pela legislação local, a Microsoft se isenta de qualquer responsabilidade por quaisquer danos ou perdas, incluindo diretos, consequenciais, especiais, indiretos, incidentais ou punitivos, resultantes do uso dos conjuntos de dados por parte do cliente.

Este conjunto de dados é disponibilizado de acordo com os termos originais em que a Microsoft recebeu os dados de origem. O conjunto de dados pode incluir dados obtidos junto da Microsoft.

Volume e retenção

Este conjunto de dados está armazenado no formato Parquet e tem dados relativos aos anos de 2000 e 2010.

Localização de armazenamento

Este conjunto de dados é armazenado na região do Azure E.U.A. Leste. A alocação de recursos de computação nos E.U.A. Leste é recomendada por questões de afinidade.

População dos EUA por Código Postal

Colunas

Name	Tipo de dados	Único	Valores (amostra)	Descrição
countyName	cadeia (de caracteres)	1,960	Condado de Washington Condado de Jefferson	Nome do condado.
tempoDecenal	cadeia (de caracteres)	2	2010 2000	A época do censo decenal aconteceu, por exemplo, 2010, 2000.
maxIdade	int	23	9 66	O máximo do intervalo de idades. Se for nulo, é em todas as idades ou a faixa etária não tem limite superior, por exemplo, 85 anos > .
minIdade	int	23	35 67	O mínimo do intervalo de idades. Se for nulo, é transversal a todas as idades.
população	int	47,229	1 2	A população deste segmento.
raça	cadeia (de caracteres)	8	ASIÁTICO SOZINHO DUAS OU MAIS RAÇAS	Categoria de etnia nos dados do Census. Se for nulo, é transversal a todas as etnias.
sexo	cadeia (de caracteres)	3	Masculino Feminino	Masculino ou feminino. Se for nulo, é transversal a ambos os géneros.
nome_do_estado	cadeia (de caracteres)	52	Texas Geórgia	O nome do estado dos EUA.
ano	int	2	2010 2000	Ano (número inteiro) do tempo decenal.

Pré-visualização

tempoDecenal	nome_do_estado	countyName	população	raça	sexo	minIdade	maxIdade	ano
2010	Texas	Condado de Crockett	123	BRANCO SOZINHO	Masculino	5	9	2010
2010	Texas	Condado de Crockett	1	ASIÁTICO SOZINHO	Feminino	67	69	2010
2010	Texas	Condado de Crockett	111	BRANCO SOZINHO	Feminino	55	59	2010
2010	Texas	Condado de Crockett	64	DUAS OU MAIS RAÇAS	null			2010
2010	Texas	Condado de Crockett	18	null	Masculino	85		2010
2010	Texas	Condado de Crockett	16	ÍNDIO AMERICANO E NATIVO DO ALASCA SOZINHO	Feminino			2010
2010	Texas	Condado de Crockett	7	BRANCO SOZINHO	Masculino	21	21	2010
2010	Texas	Condado de Crockett	45	null	Feminino	85		2010
2010	Texas	Condado de Crockett	0	NATIVO HAVAIANO E OUTROS ILHÉUS DO PACÍFICO SOZINHO	Feminino	67	69	2010

Acesso a dados

Azure Notebooks

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

population = UsPopulationCounty()
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_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

Azure Databricks

# 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 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

# 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 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'))

Base de Dados SQL do Azure

O Base de Dados SQL do Azure pode consultar este conjunto de dados diretamente utilizando virtualização de dados. Use OPENROWSET para ler os ficheiros Parquet através de HTTPS.

Consulta no local

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

Guardar numa tabela (opcional)

SELECT *
INTO dbo.UsPopulationByCounty_Local
FROM OPENROWSET(
    BULK 'abs://censusdatacontainer@azureopendatastorage.blob.core.windows.net/release/us_population_county/**',
    FORMAT = 'PARQUET'
) AS [src];

Próximos passos

Veja os restantes conjuntos de dados no catálogo Open Datasets.

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Last updated on 2026-07-08