electricsheepafrica/africa-ilo-pop-xwap-sex-age-dsb-nb-working-age-population-by-sex-age-and-disability-s

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的劳动年龄人口统计数据，专注于非洲地区。数据集涵盖41个非洲国家，时间跨度为1998年至2025年，共包含10,083个观测值。核心指标为POP_XWAP_SEX_AGE_DSB_NB，表示按性别、年龄和残疾状况划分的劳动年龄人口（以千计）。数据通过ILOSTAT REST API获取，并经过过滤以仅包括非洲国家代码。数据集提供了详细的列结构，包括国家代码（ref_area）、国家名称（ref_area.label）、来源代码和标签（source和source.label）、指标代码和标签（indicator和indicator.label）、性别分类（sex和sex.label，包括总计、男性和女性）、年龄和残疾状况等分类变量（classif1和classif2及其标签）、观测年份（time）、观测值（obs_value）以及数据质量标志（如obs_status表示观测状态，例如不可靠）。数据为年度频率，ILO使用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行协调，以确保一致性。数据集还包含使用示例，如加载数据、按国家过滤、绘制时间序列图和数据透视。数据集由Electric Sheep Africa重新打包，旨在为非洲提供统一的、机器学习就绪的数据层。许可证为CC-BY-4.0，使用时需引用原始ILO来源和重新打包者。license: 知识共享署名4.0（CC BY 4.0） language: - 英语 task_categories: - 表格分类（tabular-classification） - 表格回归（tabular-regression） - 时间序列预测（time-series-forecasting） multilinguality: 单语言（monolingual） size_categories: - 10000 < 样本数 < 100000 tags: - 表格数据（tabular） - 非洲 - 国际劳工组织统计数据库（ILOSTAT） - 人口 - 国际劳工组织（ILO） - 劳工 - 就业 pretty_name: "按性别、年龄与残疾状况划分的劳动年龄人口（千人） | 非洲（ILOSTAT）" # 按性别、年龄与残疾状况划分的劳动年龄人口（千人） | 非洲（ILOSTAT） 🌍 **10083条观测样本** · **41个非洲国家** · **1998–2025年** · *由[Electric Sheep Africa](https://huggingface.co/electricsheepafrica)重新封装发布*      ## 简短摘要 本数据集包含覆盖**41个非洲国家**、时间跨度为**1998–2025年**的**人口类**观测样本共**10083条**，涵盖**1项核心指标**。 ## 数据源简介 **国际劳工组织统计数据库（ILOSTAT）** 是国际劳工组织（ILO）的核心统计数据库，也是全球领先的劳工统计权威来源。该库整合了就业、失业、薪资、工作时长、童工、非正规经济、社会保障、职业伤害以及可持续发展目标（Sustainable Development Goals, SDG）体面工作目标等领域的指标，数据来源于全国劳动力调查、家庭收入调查、机构调查与行政记录。其覆盖范围涵盖200余个经济体，由国际劳工组织统计部门负责数据标准化工作。 - **数据来源**：[ILOSTAT](https://www.ilo.org/shinyapps/bulkexplorer/?id=POP_XWAP_SEX_AGE_DSB_NB) - **发布方**：国际劳工组织（ILO） - **许可证**：[知识共享署名4.0协议（CC BY 4.0）](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) - **主题**：人口 ## 数据处理方法 本数据集直接从ILOSTAT的REST API接口`https://rplumber.ilo.org/data/indicator?id=POP_XWAP_SEX_AGE_DSB_NB`获取，并筛选出非洲国家的ISO 3166-1 alpha-3国家代码对应数据。ILOSTAT采用国际劳工统计学家会议（International Conference of Labour Statisticians, ICLS）的定义对原始调查微观数据进行标准化处理；数据来源信息将在`source.label`字段中标记，以保证可追溯性。 ## 地理覆盖范围 本数据集覆盖41个非洲国家，以下按样本量排序展示部分国家： | 国家 | 样本量 | 起始年份 | 结束年份 | |---------|-----:|-----------:|----------:| | `RWA` | 810 | 2014 | 2025 | | `GHA` | 648 | 2010 | 2024 | | `ZMB` | 648 | 2015 | 2024 | | `SEN` | 567 | 2015 | 2024 | | `BWA` | 567 | 2009 | 2024 | | `ZWE` | 486 | 2014 | 2024 | | `CIV` | 432 | 1998 | 2022 | | `TZA` | 405 | 2008 | 2024 | | `TGO` | 405 | 2006 | 2022 | | `BFA` | 324 | 2006 | 2024 | | `UGA` | 324 | 2010 | 2021 | | `SYC` | 322 | 2019 | 2024 | | `GMB` | 321 | 2012 | 2025 | | `NGA` | 243 | 2011 | 2019 | | `BEN` | 243 | 2013 | 2022 | | ... | **其余26个国家** | | | ## 指标示例 - `POP_XWAP_SEX_AGE_DSB_NB` — 按性别、年龄与残疾状况划分的劳动年龄人口（千人） ## 数据结构 | 字段名 | 数据类型 | 字段说明 | 示例 | |--------|------|-------------|---------| | `ref_area` | `string` | ISO 3166-1 alpha-3国家代码 | `AGO` | | `ref_area.label` | `string` | 英文国名 | `Angola（安哥拉）` | | `source` | `string` | ILOSTAT来源代码（如劳动力调查） | `AA:835` | | `source.label` | `string` | 英文来源名称 | `PC - 人口普查` | | `indicator` | `string` | ILOSTAT指标代码 | `POP_XWAP_SEX_AGE_DSB_NB` | | `indicator.label` | `string` | 英文指标名称 | `按性别、年龄与残疾状况划分的劳动年龄人口（千人）` | | `sex` | `string` | 性别细分维度（`SEX_T`=总计，`SEX_M`=男性，`SEX_F`=女性） | `SEX_T` | | `sex.label` | `string` | 维度说明 | `总计` | | `classif1` | `string` | 第一分类变量（年龄、教育程度、身份等） | `AGE_YTHADULT_YGE15` | | `classif1.label` | `string` | 分类说明 | `年龄（青年、成年）：15岁及以上` | | `classif2` | `string` | 可选第二分类变量 | `DSB_STATUS_TOTAL` | | `classif2.label` | `string` | 分类说明 | `残疾状况：总计` | | `time` | `int64` | 观测年份 | `2014` | | `obs_value` | `float64` | 观测指标值（单位详见指标定义） | `13437.666` | | `obs_status` | `string` | 观测状态标记（如暂定、不可靠） | `U` | | `obs_status.label` | `string` | 状态说明 | `不可靠` | | `note_classif` | `float64` | 无额外说明 | `—` | | `note_classif.label` | `float64` | 无额外说明 | `—` | | `note_indicator` | `string` | 指标相关注释 | `I11:264` | | `note_indicator.label` | `string` | 注释说明 | `序列中断：方法学修订` | | `note_source` | `string` | 来源相关注释 | `R1:3513` | | `note_source.label` | `string` | 注释说明 | `存储库：ILO统计数据库 - 微观数据` | ## 细分维度 以下字段提供数据细分维度： - **`sex`（性别）**（共3个唯一值）：`SEX_T`（总计）、`SEX_M`（男性）、`SEX_F`（女性） ## 数据质量与注意事项 - 本数据集采用年度频率数据。部分指标同时发布月度或季度序列，本数据集未包含此类数据。 - 当同一国家×年份的同一指标存在多个数据源时，将采用国际劳工组织选定的「最优数据源」。 - 细分字段（`sex`、`classif1`、`classif2`）仅在指标支持对应细分维度时才会非空。 ## 使用方法 python from datasets import load_dataset ds = load_dataset("electricsheepafrica/africa-ilo-pop-xwap-sex-age-dsb-nb-working-age-population-by-sex-age-and-disability-s") df = ds["train"].to_pandas() print(df.head()) ### 筛选单个国家 python kenya = df[df["ref_area"] == "KEN"] ### 单个指标的时间序列数据 python sample = (df[df["indicator"] == "POP_XWAP_SEX_AGE_DSB_NB"] .sort_values("time")) sample.plot(x="time", y="obs_value", title="POP_XWAP_SEX_AGE_DSB_NB") ### 转换为国家×年份矩阵 python matrix = (df[df["indicator"] == "POP_XWAP_SEX_AGE_DSB_NB"] .pivot_table(index="time", columns="ref_area", values="obs_value")) print(matrix.tail()) ## 引用格式 bibtex @misc{africa_ilo_pop_xwap_sex_age_dsb_nb_working_age_population_by_sex_age_and_disability_s_2025, title = {Working-age population by sex, age and disability status (thousands) | Africa (ILOSTAT)}, author = {International Labour Organization (ILO)}, year = {2025}, url = {https://www.ilo.org/shinyapps/bulkexplorer/?id=POP_XWAP_SEX_AGE_DSB_NB}, publisher = {HuggingFace Datasets, repackaged by Electric Sheep Africa}, howpublished = {url{https://huggingface.co/datasets/electricsheepafrica/africa-ilo-pop-xwap-sex-age-dsb-nb-working-age-population-by-sex-age-and-disability-s}} } ## 许可证 本数据集基于[知识共享署名4.0协议（CC BY 4.0）](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)发布。原始数据版权归国际劳工组织（ILO）所有。使用本数据集时，请同时引用上述原始数据源与Electric Sheep Africa的重新封装版本。 ## 关于Electric Sheep Africa Electric Sheep Africa是Electric Sheep项目的组成部分，该项目旨在在HuggingFace平台上构建面向非洲的统一、可直接用于机器学习的数据层。我们从权威开源数据源获取数据，对数据schema进行标准化处理，封装为Parquet格式，并发布格式统一的数据集卡片，使研究人员与开发者可通过`load_dataset()`函数在数秒内启动数据分析工作。浏览完整数据集集合：[huggingface.co/electricsheepafrica](https://huggingface.co/electricsheepafrica) _数据溯源：2026-05-26通过Electric Sheep数据管道摄入。源数据URL：https://www.ilo.org/shinyapps/bulkexplorer/?id=POP_XWAP_SEX_AGE_DSB_NB_

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源于国际劳工组织统计数据库（ILOSTAT），由Electric Sheep Africa对原始统计资料进行系统性整理与重新封装。构建过程以标准化元数据管理为核心，将1998年至2025年间覆盖41个非洲国家的劳动年龄人口统计数据进行结构化重组，最终形成包含10,083条观测记录的表格化数据集合。数据经统一编码与格式转换后以Parquet格式存储，并通过Hugging Face平台发布，附带来源说明、许可信息及使用指引，确保数据的可追溯性与分析可复现性。

使用方法

研究人员可通过Hugging Face的datasets库以编程方式加载该数据集，利用load_dataset函数获取数据对象并检视其结构与特征。对于表格型数据，可进一步转换为Pandas数据框以便进行统计分析与可视化。建议在使用前先行检查各变量的定义、单位与缺失值分布，避免对标签进行过度解读。该数据集支持按国家、年份及指标字段与其他Electric Sheep Africa数据集进行联结，适用于构建可复现的分析流程与跨国比较研究。

背景与挑战

背景概述

伴随全球对体面劳动与包容性发展的持续关注，按性别、年龄与残疾状况细分的劳动年龄人口统计成为评估劳动力市场结构失衡与脆弱群体就业潜力的关键依据。该数据集由Electric Sheep Africa于2026年整理发布，依托国际劳工组织ILOSTAT数据库，系统汇集了41个非洲国家自1998年至2025年间共计10083条观测记录，聚焦工作年龄人口按性别、年龄组与残疾状态的千人规模分布。其核心研究问题在于为非洲区域劳动力供给结构、残疾群体经济参与度及人口年龄转型提供可比对的跨国证据，进而支撑经济学与金融领域的实证分析，并为非洲数据发现与标准化元数据治理树立了开放获取的实践范例。

当前挑战

该数据集所回应的领域问题在于，非洲劳动力市场长期缺乏按残疾状态与年龄性别交叉分类的标准化人口统计，致使残疾群体就业政策制定与包容性增长评估缺乏可靠基线。构建过程中面临的挑战包括：原始ILOSTAT元数据中残疾状态定义在各国间可能存在操作化差异，需谨慎处理跨国可比性问题；部分国家与年份存在缺失值，需在保留原始缺失结构的条件下设计合理的分析策略；数据集仅声明非洲整体覆盖而未提供ISO3国家编码，地理标识依赖标题或来源元数据推断，增加了空间连接与面板分析的不确定性；此外，有限的上游发布者与来源信息要求使用者在建模前回溯原始定义与单位，以避免对标签含义的过度解读。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与人口统计学的交叉领域中，针对非洲地区劳动年龄人口结构变迁的量化分析，构成了该数据集最经典的使用场景。研究者依托涵盖41个非洲国家、时间跨度自1998年至2025年的万馀条观测记录，得以系统刻画不同性别、年龄组与残疾状态下的劳动年龄人口规模及其演变轨迹。此类分析常用于构建面板数据模型，考察人口年龄结构转型、性别差异以及残疾包容性对区域劳动力供给格局的长期影响，并可为跨国比较研究提供标准化的基准信息。

解决学术问题

该数据集有效回应了非洲劳动统计中长期存在的数据碎片化与可比性不足这一学术难题。ILOSTAT作为国际劳工组织的核心统计数据库，其所提供的标准化指标使研究者能够规避各国统计口径差异所引致的偏误，进而支撑关于残疾状态与劳动参与率关联、性别维度下的人口红利分布以及分年龄段劳动力储备测算等议题的实证检验。其学术意义在于为包容性增长、残障就业政策评估以及人口转变理论在非洲情境下的验证提供了可靠的数据基座。

实际应用

在政策制定与实务操作层面，该数据集为非洲各国政府、国际发展机构及非政府组织提供了编制劳动力市场规划、设计社会保障项目与评估残疾人就业促进措施所需的基础性证据。人力资源部门可据此推算未来劳动年龄人口的供给规模，以优化教育培训资源配置；发展机构则能借助分性别与分残疾状态的细粒度数据，监测可持续发展目标中关于充分就业与体面工作的落实进展，从而提升干预措施的精准性与可问责性。

数据集最近研究

最新研究方向

在非洲劳动力市场深度转型与残疾人包容性发展议题交织的背景下，该数据集所承载的按性别、年龄及残疾状况细分的劳动年龄人口统计，正成为探索结构性不平等与人力资本潜力的关键实证基础。当前研究前沿聚焦于将残疾状态纳入劳动参与率建模，借助性别与年龄交叉分层揭示边缘群体在非正式经济中的脆弱性，并与ILOSTAT宏观劳动指标进行时间序列比对，以评估区域一体化政策对就业包容性的实际效应。伴随非洲大陆自由贸易区与2030可持续发展议程的推进，此类元数据标准化的跨国面板为监测残疾就业差距、优化社会保障资源配置提供了可复现的分析底座，其影响延伸至人口红利释放与公平增长路径的量化论证。