Notebook: using jsonstat.py to explore ISTAT data (unemployment)

This Jupyter notebook shows how to use jsonstat.py python library to explore Istat data. Istat is the Italian National Institute of Statistics. It publishs a rest api for browsing italian statistics. This api can return results in jsonstat format.

La forza lavoro e composta da occupati e disoccupati. La popolozione sopra i 15 anni e composta da forza lavoro ed inatttivi.

Popolozoine = ForzaLavoro + Inattivi
Forzalav = Occupati + Disoccupati
Inattivi = NonVoglioLavorare + Scoraggiati

Tasso disoccupazione = Disoccupati/Occupati

download dataset from Istat

from __future__ import print_function
import os
import pandas as pd
from IPython.core.display import HTML
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

import istat

# Next step is to set a cache dir where to store json files downloaded from Istat.
# Storing file on disk speeds up development, and assures consistent results over time.
# Eventually, you can delete donwloaded files to get a fresh copy.

cache_dir = os.path.abspath(os.path.join("..", "tmp", "istat_cached"))
istat.cache_dir(cache_dir)
istat.lang(0)  #italian
print("cache_dir is '{}'".format(istat.cache_dir()))
cache_dir is '/Users/26fe_nas/gioprj.on_mac/prj.python/jsonstat.py/tmp/istat_cached'
# List all datasets contained into area `LAB` (Labour)
HTML(istat.area('LAB').datasets_as_html())
codnamedim
DCCV_COMPLIndicatori complementari12
DCCV_DISOCCUPTDisoccupati10
DCCV_DISOCCUPTDEDisoccupati - dati destagionalizzati7
DCCV_DISOCCUPTMENSDisoccupati - dati mensili8
DCCV_FORZLVForze di lavoro8
DCCV_FORZLVDEForze di lavoro - dati destagionalizzati7
DCCV_FORZLVMENSForze lavoro - dati mensili8
DCCV_INATTIVInattivi11
DCCV_INATTIVDEInattivi - dati destagionalizzati7
DCCV_INATTIVMENSInattivi - dati mensili8
DCCV_NEETNEET (giovani non occupati e non in istruzione e formazione)10
DCCV_OCCUPATIMENSOccupati - dati mensili8
DCCV_OCCUPATIT Occupati 14
DCCV_OCCUPATITDEOccupati - dati destagionalizzati8
DCCV_ORELAVMEDOccupati per ore settimanali lavorate e numero di ore settimanali lavorate procapite12
DCCV_TAXATVTTasso di attività8
DCCV_TAXATVTDETasso di attività - dati destagionalizzati7
DCCV_TAXATVTMENSTasso di attività - dati mensili8
DCCV_TAXDISOCCUTasso di disoccupazione9
DCCV_TAXDISOCCUDETasso di disoccupazione - dati destagionalizzati7
DCCV_TAXDISOCCUMENSTasso di disoccupazione - dati mensili8
DCCV_TAXINATTTasso di inattività8
DCCV_TAXINATTDETasso di inattività - dati destagionalizzati7
DCCV_TAXINATTMENSTasso di inattività - dati mensili8
DCCV_TAXOCCUTasso di occupazione8
DCCV_TAXOCCUDETasso di occupazione - dati destagionalizzati7
DCCV_TAXOCCUMENSTasso di occupazione - dati mensili8
DCIS_RICSTATRicostruzione statistica delle serie regionali di popolazione del periodo 1/1/2002-1/1/20146
DCSC_COSTLAVSTRUT_1Struttura del costo del lavoro (indagine quadriennale)6
DCSC_COSTLAVULAOROS_1Indicatori del costo del lavoro per Ula - dati trimestrali5
DCSC_GI_COSCosto del lavoro nelle imprese con almeno 500 dipendenti - dati mensili6
DCSC_GI_OCCOccupazione dipendente, tassi di ingresso e uscita nelle imprese con almeno 500 dipendenti - dati mensili6
DCSC_GI_OREOre lavorate nelle imprese con almeno 500 dipendenti - dati mensili6
DCSC_GI_RERetribuzione lorda nelle imprese con almeno 500 dipendenti - dati mensili6
DCSC_ORE10_1Ore lavorate nelle imprese con almeno 10 dipendenti - dati trimestrali5
DCSC_OROS_1Indice delle posizioni lavorative alle dipendenze - dati trimestrali5
DCSC_POSTIVAC_1Tasso di posti vacanti - dati trimestrali5
DCSC_RETRATECO1Retribuzioni contrattuali per Ateco 20076
DCSC_RETRCASSCOMPPARetribuzione contrattuale di cassa e di competenza per dipendente della pubblica amministrazione per contratto - dati annuali - euro7
DCSC_RETRCONTR1CRetribuzioni contrattuali per contratto - dati mensili e annuali .6
DCSC_RETRCONTR1OOrario contrattuale annuo lordo, netto, ferie e altre ore di riduzione 6
DCSC_RETRCONTR1TIndicatori di tensione contrattuale - dati mensili e annuali6
DCSC_RETRULAOROS_1Indice delle retribuzioni lorde per Ula - dati trimestrali5

Download - nroccupati - nrdisoccupati - forza lavoro controllare che nroccupati + nrdisoccupati = forza lavoro

Occupati

# DCCV_OCCUPATIT
istat_occupatit = istat.dataset('LAB', 'DCCV_OCCUPATIT')
# HTML(istat_occupatit.info_dimensions_as_html(show_values=0))
spec = {
    'Territorio':              'Italia',
    'Sesso':                   'totale',
    'Classe di età':           '15 anni e più',
    'Titolo di studio':        'totale',
    'Cittadinanza':            'totale',
    'Ateco 2002' :             '0010 totale',
    'Ateco 2007' :             '0010 totale',
    'Posizione professionale': 'totale',
    'Profilo professionale':   'totale',
    'Professione 2001':        'totale',
    'Professione 2011':        'totale',
    'Regime orario':           'totale',
    'Carattere occupazione':   'totale',
    'Tempo e frequenza': 0
}

df_occupatit = istat_occupatit.getvalues(spec).dataset(0).to_table(rtype=pd.DataFrame)
df_occupatit[df_occupatit['Tempo e frequenza'].str.contains(r'^T.*')]
df_occupatit.tail(6)
Tempo e frequenza Value
187 T2-2014 22316.76
188 T3-2014 22398.30
189 T4-2014 22374.93
190 T1-2015 22158.45
191 T2-2015 22496.79
192 T3-2015 22645.07
df_occupatit.ix[192]
Tempo e frequenza    T3-2015
Value                22645.1
Name: 192, dtype: object

Disoccupati

istat_disoccupt = istat.dataset('LAB', 'DCCV_DISOCCUPT')
HTML(istat_disoccupt.info_dimensions_as_html(show_values=3))
nrnamenr. valuesvalues (first 3 values)
0Territorio1361:'Italia', 3:'Nord', 4:'Nord-ovest' ...
1Tipo dato12:'numero di persone in cerca di occupazione 15 anni e oltre (valori in migliaia)'
2Misura19:'valori assoluti'
3Sesso31:'maschi', 2:'femmine', 3:'totale' ...
4Classe di età1117:'45-54 anni', 4:'15-24 anni', 21:'55-64 anni' ...
5Titolo di studio511:'laurea e post-laurea', 12:'totale', 3:'licenza di scuola elementare, nessun titolo di studio' ...
6Cittadinanza31:'italiano-a', 2:'straniero-a', 3:'totale' ...
7Condizione professionale43:'disoccupati ex-occupati', 4:'disoccupati ex-inattivi', 5:'disoccupati senza esperienza di lavoro' ...
8Durata disoccupazione22:'12 mesi o più', 3:'totale'
9Tempo e frequenza1931536:'T4-1980', 2049:'T4-2007', 1540:'1981' ...
spec = {
    'Territorio':               'Italia',
    'Tipo dato' :               'numero di persone in cerca di occupazione 15 anni e oltre (valori in migliaia)',
    'Misura':                   'valori assoluti',
    'Sesso':                    'totale',
    'Classe di età':            '15 anni e più',
    'Titolo di studio':         'totale',
    'Cittadinanza':             'totale',
    'Condizione professionale': 'totale',
    'Durata disoccupazione':    'totale',
    'Tempo e frequenza': 0
}

df_disoccupt = istat_disoccupt.getvalues(spec).dataset(0).to_table(rtype=pd.DataFrame)
df_disoccupt[df_disoccupt['Tempo e frequenza'].str.contains(r'^T.*')]
df_disoccupt.tail(6)
Tempo e frequenza Value
187 T2-2014 3102.39
188 T3-2014 2975.40
189 T4-2014 3419.51
190 T1-2015 3301.81
191 T2-2015 3101.50
192 T3-2015 2676.55

Forza Lavoro

istat_forzlv = istat.dataset('LAB', 'DCCV_FORZLV')
HTML(istat_forzlv.info_dimensions_as_html(show_values=3))
nrnamenr. valuesvalues (first 3 values)
0Territorio1361:'Italia', 3:'Nord', 4:'Nord-ovest' ...
1Tipo dato13:'numero di forze di lavoro15 anni e oltre (valori in migliaia)'
2Misura19:'valori assoluti'
3Sesso31:'maschi', 2:'femmine', 3:'totale' ...
4Classe di età1017:'45-54 anni', 4:'15-24 anni', 21:'55-64 anni' ...
5Titolo di studio511:'laurea e post-laurea', 12:'totale', 3:'licenza di scuola elementare, nessun titolo di studio' ...
6Cittadinanza31:'italiano-a', 2:'straniero-a', 3:'totale' ...
7Tempo e frequenza1931536:'T4-1980', 2049:'T4-2007', 1540:'1981' ...
spec = {
    'Territorio':       'Italia',
    'Tipo dato':        'numero di forze di lavoro15 anni e oltre (valori in migliaia)',
    'Misura':           'valori assoluti',
    'Sesso':            'totale',
    'Classe di età':    '15 anni e più',
    'Titolo di studio': 'totale',
    'Cittadinanza':     'totale',
    'Tempo e frequenza': 0
}

df_forzlv = istat_forzlv.getvalues(spec).dataset(0).to_table(rtype=pd.DataFrame)
# df_forzlv
# df_forzlv = df_forzlv.dropna()
df_forzlv = df_forzlv[df_forzlv['Tempo e frequenza'].str.contains(r'^T.*')]
df_forzlv.tail(6)
Tempo e frequenza Value
187 T2-2014 25419.15
188 T3-2014 25373.70
189 T4-2014 25794.44
190 T1-2015 25460.25
191 T2-2015 25598.29
192 T3-2015 25321.61

Inattivi

istat_inattiv = istat.dataset('LAB', 'DCCV_INATTIV')
HTML(istat_inattiv.info_dimensions_as_html(show_values=0))
nrnamenr. valuesvalues (first 0 values)
0Territorio1361:'Italia', 3:'Nord', 4:'Nord-ovest', 5:'Piemonte', 6:'Torino', 7:'Vercelli', 8:'Biella', 9:'Verbano-Cusio-Ossola', 10:'Novara', 11:'Cuneo', 12:'Asti', 13:'Alessandria', 14:'Valle d'Aosta / Vallée d'Aoste', 15:'Valle d'Aosta / Vallée d'Aoste', 16:'Liguria', 17:'Imperia', 18:'Savona', 19:'Genova', 20:'La Spezia', 21:'Lombardia', 22:'Varese', 23:'Como', 24:'Lecco', 25:'Sondrio', 26:'Milano', 27:'Bergamo', 28:'Brescia', 29:'Pavia', 30:'Lodi', 31:'Cremona', 32:'Mantova', 33:'Nord-est', 34:'Trentino Alto Adige / Südtirol', 35:'Provincia Autonoma Bolzano / Bozen', 37:'Provincia Autonoma Trento', 39:'Veneto', 40:'Verona', 41:'Vicenza', 42:'Belluno', 43:'Treviso', 44:'Venezia', 45:'Padova', 46:'Rovigo', 47:'Friuli-Venezia Giulia', 48:'Pordenone', 49:'Udine', 50:'Gorizia', 51:'Trieste', 52:'Emilia-Romagna', 53:'Piacenza', 54:'Parma', 55:'Reggio nell'Emilia', 56:'Modena', 57:'Bologna', 58:'Ferrara', 59:'Ravenna', 60:'Forlì-Cesena', 61:'Rimini', 62:'Centro', 63:'Toscana', 64:'Massa-Carrara', 65:'Lucca', 66:'Pistoia', 67:'Firenze', 68:'Prato', 69:'Livorno', 70:'Pisa', 71:'Arezzo', 72:'Siena', 73:'Grosseto', 74:'Umbria', 75:'Perugia', 76:'Terni', 77:'Marche', 78:'Pesaro e Urbino', 79:'Ancona', 80:'Macerata', 81:'Ascoli Piceno', 82:'Lazio', 83:'Viterbo', 84:'Rieti', 85:'Roma', 86:'Latina', 87:'Frosinone', 88:'Mezzogiorno', 90:'Abruzzo', 91:'L'Aquila', 92:'Teramo', 93:'Pescara', 94:'Chieti', 95:'Molise', 96:'Isernia', 97:'Campobasso', 98:'Campania', 99:'Caserta', 100:'Benevento', 101:'Napoli', 102:'Avellino', 103:'Salerno', 104:'Puglia', 105:'Foggia', 106:'Bari', 107:'Taranto', 108:'Brindisi', 109:'Lecce', 110:'Basilicata', 111:'Potenza', 112:'Matera', 113:'Calabria', 114:'Cosenza', 115:'Crotone', 116:'Catanzaro', 117:'Vibo Valentia', 118:'Reggio di Calabria', 120:'Sicilia', 121:'Trapani', 122:'Palermo', 123:'Messina', 124:'Agrigento', 125:'Caltanissetta', 126:'Enna', 127:'Catania', 128:'Ragusa', 129:'Siracusa', 130:'Sardegna', 131:'Sassari', 132:'Nuoro', 133:'Cagliari', 134:'Oristano', 135:'Olbia-Tempio', 136:'Ogliastra', 137:'Medio Campidano', 138:'Carbonia-Iglesias', 146:'Monza e della Brianza', 147:'Fermo', 148:'Barletta-Andria-Trani'
1Tipo dato23:'numero di forze di lavoro15 anni e oltre (valori in migliaia)', 4:'numero di inattivi (valori in migliaia)'
2Misura19:'valori assoluti'
3Sesso31:'maschi', 2:'femmine', 3:'totale'
4Classe di età121:'0-14 anni', 4:'15-24 anni', 7:'15-34 anni', 8:'25-34 anni', 10:'35-64 anni', 14:'35-44 anni', 17:'45-54 anni', 21:'55-64 anni', 22:'15-64 anni', 25:'65 anni e più', 28:'15 anni e più', 29:'totale'
5Titolo di studio511:'laurea e post-laurea', 12:'totale', 3:'licenza di scuola elementare, nessun titolo di studio', 4:'licenza di scuola media', 7:'diploma'
6Cittadinanza31:'italiano-a', 2:'straniero-a', 3:'totale'
7Condizione professionale96:'inattivi in età lavorativa', 7:'cercano lavoro non attivamente', 8:'cercano lavoro ma non disponibili a lavorare', 9:'non cercano ma disponibili a lavorare', 10:'non cercano e non disponibili a lavorare', 11:'inattivi in età non lavorativa', 12:'non forze di lavoro fino a 14 anni', 13:'non forze di lavoro di 65 anni e più', 14:'totale'
8Motivo inattività71:'scoraggiamento', 2:'motivi familiari', 3:'studio, formazione professionale', 4:'aspetta esiti passate azioni di ricerca', 5:'pensione, non interessa anche per motivi di età', 6:'altri motivi', 7:'totale'
9Condizione dichiarata81:'occupato', 6:'disoccupato alla ricerca di nuova occupazione', 7:'in cerca di prima occupazione', 8:'casalinga-o', 9:'studente', 10:'ritirato-a dal lavoro', 11:'in altra condizione', 12:'totale'
10Tempo e frequenza1931536:'T4-1980', 2049:'T4-2007', 1540:'1981', 2053:'2008', 1542:'T1-1981', 2055:'T1-2008', 1546:'T2-1981', 2059:'T2-2008', 1551:'T3-1981', 2064:'T3-2008', 1555:'T4-1981', 2068:'T4-2008', 1559:'1982', 2072:'2009', 1561:'T1-1982', 2074:'T1-2009', 1565:'T2-1982', 2078:'T2-2009', 1570:'T3-1982', 2083:'T3-2009', 1574:'T4-1982', 2087:'T4-2009', 1578:'1983', 2091:'2010', 1580:'T1-1983', 2093:'T1-2010', 1584:'T2-1983', 2097:'T2-2010', 1589:'T3-1983', 2102:'T3-2010', 1593:'T4-1983', 2106:'T4-2010', 1597:'1984', 2110:'2011', 1599:'T1-1984', 2112:'T1-2011', 1603:'T2-1984', 2116:'T2-2011', 1608:'T3-1984', 2121:'T3-2011', 1612:'T4-1984', 2125:'T4-2011', 1616:'1985', 2129:'2012', 1618:'T1-1985', 2131:'T1-2012', 1622:'T2-1985', 2135:'T2-2012', 1627:'T3-1985', 2140:'T3-2012', 1631:'T4-1985', 2144:'T4-2012', 1635:'1986', 2148:'2013', 1637:'T1-1986', 2150:'T1-2013', 1641:'T2-1986', 2154:'T2-2013', 1646:'T3-1986', 2159:'T3-2013', 1650:'T4-1986', 2163:'T4-2013', 1654:'1987', 2167:'2014', 1656:'T1-1987', 2169:'T1-2014', 1660:'T2-1987', 2173:'T2-2014', 1665:'T3-1987', 2178:'T3-2014', 1669:'T4-1987', 2182:'T4-2014', 1673:'1988', 1675:'T1-1988', 2188:'T1-2015', 1679:'T2-1988', 2192:'T2-2015', 1684:'T3-1988', 2197:'T3-2015', 1688:'T4-1988', 1692:'1989', 1694:'T1-1989', 1698:'T2-1989', 1703:'T3-1989', 1707:'T4-1989', 1711:'1990', 1713:'T1-1990', 1717:'T2-1990', 1722:'T3-1990', 1726:'T4-1990', 1730:'1991', 1732:'T1-1991', 1736:'T2-1991', 1741:'T3-1991', 1745:'T4-1991', 1749:'1992', 1751:'T1-1992', 1755:'T2-1992', 1760:'T3-1992', 1764:'T4-1992', 1768:'1993', 1770:'T1-1993', 1774:'T2-1993', 1779:'T3-1993', 1783:'T4-1993', 1787:'1994', 1789:'T1-1994', 1793:'T2-1994', 1798:'T3-1994', 1802:'T4-1994', 1806:'1995', 1808:'T1-1995', 1812:'T2-1995', 1817:'T3-1995', 1821:'T4-1995', 1825:'1996', 1827:'T1-1996', 1831:'T2-1996', 1836:'T3-1996', 1840:'T4-1996', 1844:'1997', 1846:'T1-1997', 1850:'T2-1997', 1855:'T3-1997', 1859:'T4-1997', 1863:'1998', 1865:'T1-1998', 1869:'T2-1998', 1874:'T3-1998', 1878:'T4-1998', 1882:'1999', 1884:'T1-1999', 1888:'T2-1999', 1893:'T3-1999', 1897:'T4-1999', 1901:'2000', 1903:'T1-2000', 1907:'T2-2000', 1912:'T3-2000', 1916:'T4-2000', 1920:'2001', 1922:'T1-2001', 1926:'T2-2001', 1931:'T3-2001', 1935:'T4-2001', 1939:'2002', 1941:'T1-2002', 1945:'T2-2002', 1950:'T3-2002', 1954:'T4-2002', 1958:'2003', 1960:'T1-2003', 1964:'T2-2003', 1969:'T3-2003', 1973:'T4-2003', 1464:'1977', 1977:'2004', 1466:'T1-1977', 1979:'T1-2004', 1470:'T2-1977', 1983:'T2-2004', 1475:'T3-1977', 1988:'T3-2004', 1479:'T4-1977', 1992:'T4-2004', 1483:'1978', 1996:'2005', 1485:'T1-1978', 1998:'T1-2005', 1489:'T2-1978', 2002:'T2-2005', 1494:'T3-1978', 2007:'T3-2005', 1498:'T4-1978', 2011:'T4-2005', 1502:'1979', 2015:'2006', 1504:'T1-1979', 2017:'T1-2006', 1508:'T2-1979', 2021:'T2-2006', 1513:'T3-1979', 2026:'T3-2006', 1517:'T4-1979', 2030:'T4-2006', 1521:'1980', 2034:'2007', 1523:'T1-1980', 2036:'T1-2007', 1527:'T2-1980', 2040:'T2-2007', 1532:'T3-1980', 2045:'T3-2007'
spec = {
    'Territorio':        'Italia',
    'Tipo dato':         'numero di inattivi (valori in migliaia)',
    'Misura':            'valori assoluti',
    'Sesso':             'totale',
    'Classe di età':     '15 anni e più',
    'Titolo di studio':  'totale',
    'Cittadinanza' : 'totale',
    'Condizione professionale': 'totale',
    'Motivo inattività': 'totale',
    'Condizione dichiarata': 'totale',
    'Tempo e frequenza': 0
}

df_inattiv = istat_inattiv.getvalues(spec).dataset(0).to_table(rtype=pd.DataFrame)
# df_inattiv
df_inattiv = df_inattiv[df_inattiv['Tempo e frequenza'].str.contains(r'^T.*')]
df_inattiv.tail(6)
Tempo e frequenza Value
187 T2-2014 26594.57
188 T3-2014 26646.90
189 T4-2014 26257.15
190 T1-2015 26608.07
191 T2-2015 26487.67
192 T3-2015 26746.26

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