africa-ilo-eap-teap-sex-age-dsb-nb-labour-force-by-sex-age-and-disability-status-thou
收藏资源简介：
该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的非洲劳动力统计数据，重点关注“按性别、年龄和残疾状况划分的劳动力（千人）”这一指标。数据集覆盖41个非洲国家，时间跨度为1998年至2025年，共计9,906个观测值。数据通过ILOSTAT REST API获取，并经过非洲国家代码筛选，确保数据来源的权威性和一致性。数据集采用表格形式，包含22个字段，主要字段包括国家代码（ref_area）、指标代码（indicator）、性别分类（sex）、年龄分类（classif1）、残疾状况分类（classif2）、观测年份（time）、观测值（obs_value）以及数据质量状态标志（obs_status）等。数据以年度频率发布，ILO在存在多个数据源时选择“最佳来源”进行整合，分类字段仅在指标提供细分数据时非空。该数据集适用于表格分类、回归分析和时间序列预测等机器学习任务，可用于研究非洲劳动力市场的趋势、性别和残疾状况对劳动力参与的影响，以及跨国比较分析。数据集由Electric Sheep Africa重新打包，以Parquet格式提供，支持通过HuggingFace Datasets库直接加载，便于研究人员和开发者快速使用。
数据集概述
名称
Labour force by sex, age and disability status (thousands) | Africa (ILOSTAT)
来源与许可
- 源数据: ILOSTAT（国际劳工组织中央统计数据库），指标代码
EAP_TEAP_SEX_AGE_DSB_NB。 - 原始链接: ILOSTAT 数据浏览器
- 许可协议: CC-BY-4.0
- 重新打包方: Electric Sheep Africa
数据规模
- 总观测数: 9,906 条
- 覆盖国家: 41 个非洲国家
- 时间跨度: 1998–2025 年
- 指标数量: 1 个（劳动力数据）
地理覆盖（前15个国家按行数排序）
| 国家/地区 | 行数 | 起始年 | 结束年 |
|---|---|---|---|
| RWA (卢旺达) | 809 | 2014 | 2025 |
| GHA (加纳) | 646 | 2010 | 2024 |
| ZMB (赞比亚) | 636 | 2015 | 2024 |
| SEN (塞内加尔) | 559 | 2015 | 2024 |
| BWA (博茨瓦纳) | 538 | 2009 | 2024 |
| ZWE (津巴布韦) | 486 | 2014 | 2024 |
| CIV (科特迪瓦) | 432 | 1998 | 2022 |
| TZA (坦桑尼亚) | 405 | 2008 | 2024 |
| TGO (多哥) | 405 | 2006 | 2022 |
| BFA (布基纳法索) | 324 | 2006 | 2024 |
| UGA (乌干达) | 324 | 2010 | 2021 |
| GMB (冈比亚) | 320 | 2012 | 2025 |
| SYC (塞舌尔) | 283 | 2019 | 2024 |
| ETH (埃塞俄比亚) | 243 | 2005 | 2021 |
| BEN (贝宁) | 243 | 2013 | 2022 |
数据模式
- 数据按年频率采集，包含按性别、年龄和残疾状况分类的劳动力数据（单位：千人）。
- 核心指标:
EAP_TEAP_SEX_AGE_DSB_NB（按性别、年龄和残疾状况划分的劳动力人数）。
数据列说明
| 列名 | 类型 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|---|
ref_area |
string | ISO 3166-1 alpha-3 国家代码 | AGO |
ref_area.label |
string | 英文国家名称 | Angola |
source |
string | ILOSTAT 来源代码 | AA:835 |
source.label |
string | 来源名称（英文） | PC - Population Census |
indicator |
string | ILOSTAT 指标代码 | EAP_TEAP_SEX_AGE_DSB_NB |
indicator.label |
string | 指标名称（英文） | Labour force by sex, age and disabili… |
sex |
string | 性别细分（SEX_T=总计，SEX_M=男，SEX_F=女） | SEX_T |
sex.label |
string | 性别标签 | Total |
classif1 |
string | 第一个分类变量（年龄、教育等） | AGE_YTHADULT_YGE15 |
classif1.label |
string | 分类标签 | Age (Youth, adults): 15+ |
classif2 |
string | 第二个分类变量 | DSB_STATUS_TOTAL |
classif2.label |
string | 分类标签 | Disability status: Total |
time |
int64 | 观测年份 | 2014 |
obs_value |
float64 | 观测值（单位见指标定义） | 5852.957 |
obs_status |
string | 观测状态标志 | U |
obs_status.label |
string | 状态标签 | Unreliable |
note_classif |
float64 | 分类注释代码 | — |
note_classif.label |
float64 | 分类注释标签 | — |
note_indicator |
string | 指标注释代码 | I11:264 |
note_indicator.label |
string | 指标注释标签 | Break in series: Methodology revised |
note_source |
string | 来源注释代码 | R1:3513 |
note_source.label |
string | 来源注释标签 | Repository: ILO-STATISTICS - Micro da… |
细分维度
sex: 3 个唯一值（SEX_T、SEX_M、SEX_F）classif1和classif2：年龄组和残疾状况分类（仅当指标发布该细分时非空）
数据质量说明
- 年度频率数据，不包含月/季度序列。
- 同一国家×年份存在多源时，使用 ILO 选择的“最佳来源”。
- 细分列仅在指标包含该维度时非空。
使用方法（Python 示例）
python
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("electricsheepafrica/africa-ilo-eap-teap-sex-age-dsb-nb-labour-force-by-sex-age-and-disability-status-thou")
df = ds["train"].to_pandas()
引用格式
bibtex
@misc{africa_ilo_eap_teap_sex_age_dsb_nb_labour_force_by_sex_age_and_disability_status_thou_2025,
title = {Labour force by sex, age and disability status (thousands) | Africa (ILOSTAT)},
author = {International Labour Organization (ILO)},
year = {2025},
url = {https://www.ilo.org/shinyapps/bulkexplorer/?id=EAP_TEAP_SEX_AGE_DSB_NB},
publisher = {HuggingFace Datasets, repackaged by Electric Sheep Africa},
howpublished = {url{https://huggingface.co/datasets/electricsheepafrica/africa-ilo-eap-teap-sex-age-dsb-nb-labour-force-by-sex-age-and-disability-status-thou}}
}
