

In [1]:

    
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Examine all of the data



In [2]:

    
# Economic performance data -- epd
epd = pd.read_csv('economic_performance.csv')
epd.describe()









    Out[2]:







  
    
      
      Data
    
  
  
    
      count
      1.178300e+04
    
    
      mean
      3.391635e+08
    
    
      std
      4.206478e+09
    
    
      min
      2.800000e-02
    
    
      25%
      8.493000e+01
    
    
      50%
      1.311190e+05
    
    
      75%
      1.752482e+06
    
    
      max
      1.110910e+11



In [3]:

    
epd.describe(include='all')









    Out[3]:







  
    
      
      Name
      DataType
      Date
      Data
      Period
      Current - Latest Period
      Current - Prior Period
      Current - One Year Ago
      Current - Change Vs. Prior Period
      Current - Change Vs. One Year Ago
    
  
  
    
      count
      11783
      11783
      11783
      1.178300e+04
      11783
      11783
      11735
      11350
      11735
      11350
    
    
      unique
      44
      4
      593
      NaN
      3
      8914
      8881
      8617
      980
      1039
    
    
      top
      Unemployment Rate
      integer
      Sep-2012
      NaN
      Monthly
      4.3%
      4.3%
      4.1%
      0%
      3%
    
    
      freq
      1364
      5237
      32
      NaN
      10857
      36
      36
      36
      1357
      555
    
    
      mean
      NaN
      NaN
      NaN
      3.391635e+08
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      std
      NaN
      NaN
      NaN
      4.206478e+09
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      min
      NaN
      NaN
      NaN
      2.800000e-02
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      25%
      NaN
      NaN
      NaN
      8.493000e+01
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      50%
      NaN
      NaN
      NaN
      1.311190e+05
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      75%
      NaN
      NaN
      NaN
      1.752482e+06
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      max
      NaN
      NaN
      NaN
      1.110910e+11
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN



In [4]:

    
names = epd['Name'].unique(); names









    Out[4]:





array(['Population (Demographer)', 'Taxable Retail Sales',
       'Gross Domestic Product', 'Personal Income',
       'Per Capita Personal Income', 'Labor Force', 'Employment',
       'Unemployment', 'Unemployment Rate', 'Total Nonfarm Employment',
       'Private Employment', 'Government Employment',
       'Average Weekly Hours Worked - Private',
       'Average Weekly Wages - Private', 'Private Establishments',
       'Industrial Market Avg. Asking Rents PSF',
       'Industrial Market Vacancy Rate',
       'Office Market Avg. Asking Rents PSF',
       'Office Market Vacancy Rate',
       'Retail Market Avg. Asking Rents PSF',
       'Retail Market Vacancy Rate', 'New Commercial Buildings Permitted',
       'Value of New Commercial Buildings Permitted',
       'Cost of Living Index', 'Gross Casino Gaming Revenue',
       'Hotel Room Inventory', 'Hotel/Motel Occupancy Rate',
       'Average Daily Room Rate', 'Visitor Volume',
       'McCarran International Airport Passengers',
       'Gallons of Gasoline Sold', 'New Home Closings',
       'New Home Median Closing Price', 'New Residential Units Permitted',
       'Value of New Residential Units Permitted',
       'Existing Home Median Closing Price', 'Existing Home Closings',
       'MLS Listings', 'Apartment Market Average Asking Rents',
       'Apartment Market Vacancy Rate', 'Apartment Market Occupancy Rate',
       'Drivers License Surrenders', 'Electric Meter Hookups',
       'Total Enrollment'], dtype=object)

Import population data for Nevada:



In [5]:

    
population = pd.read_csv('nevada_population.csv'); population.head()









    Out[5]:







  
    
      
      Name
      DataType
      Date
      Data
      Period
      Current - Latest Period
      Current - Prior Period
      Current - One Year Ago
      Current - Change Vs. Prior Period
      Current - Change Vs. One Year Ago
    
  
  
    
      0
      Population
      integer
      1900
      43000.0
      Annually
      43,000
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      1
      Population
      integer
      1901
      45000.0
      Annually
      45,000
      43,000
      43,000
      5%
      5%
    
    
      2
      Population
      integer
      1902
      49000.0
      Annually
      49,000
      45,000
      45,000
      9%
      9%
    
    
      3
      Population
      integer
      1903
      52000.0
      Annually
      52,000
      49,000
      49,000
      6%
      6%
    
    
      4
      Population
      integer
      1904
      56000.0
      Annually
      56,000
      52,000
      52,000
      8%
      8%



In [6]:

    
population.tail()









    Out[6]:







  
    
      
      Name
      DataType
      Date
      Data
      Period
      Current - Latest Period
      Current - Prior Period
      Current - One Year Ago
      Current - Change Vs. Prior Period
      Current - Change Vs. One Year Ago
    
  
  
    
      113
      Population
      integer
      2013
      2786547.0
      Annually
      2,786,547
      2,752,410
      2,752,410
      1%
      1%
    
    
      114
      Population
      integer
      2014
      2831730.0
      Annually
      2,831,730
      2,786,547
      2,786,547
      2%
      2%
    
    
      115
      Population
      integer
      2015
      2883057.0
      Annually
      2,883,057
      2,831,730
      2,831,730
      2%
      2%
    
    
      116
      Population
      integer
      2016
      2939254.0
      Annually
      2,939,254
      2,883,057
      2,883,057
      2%
      2%
    
    
      117
      Population
      integer
      2017
      2998039.0
      Annually
      2,998,039
      2,939,254
      2,939,254
      2%
      2%



In [7]:

    
population.shape









    Out[7]:





(118, 10)



In [8]:

    
population.describe()









    Out[8]:







  
    
      
      Date
      Data
    
  
  
    
      count
      118.000000
      1.180000e+02
    
    
      mean
      1958.500000
      7.460691e+05
    
    
      std
      34.207699
      8.964108e+05
    
    
      min
      1900.000000
      4.300000e+04
    
    
      25%
      1929.250000
      9.050000e+04
    
    
      50%
      1958.500000
      2.740000e+05
    
    
      75%
      1987.750000
      1.062110e+06
    
    
      max
      2017.000000
      2.998039e+06



In [9]:

    
population.describe(include='all')









    Out[9]:







  
    
      
      Name
      DataType
      Date
      Data
      Period
      Current - Latest Period
      Current - Prior Period
      Current - One Year Ago
      Current - Change Vs. Prior Period
      Current - Change Vs. One Year Ago
    
  
  
    
      count
      118
      118
      118.000000
      1.180000e+02
      118
      118
      117
      117
      117
      117
    
    
      unique
      1
      1
      NaN
      NaN
      1
      107
      106
      106
      19
      19
    
    
      top
      Population
      integer
      NaN
      NaN
      Annually
      82,000
      82,000
      82,000
      4%
      4%
    
    
      freq
      118
      118
      NaN
      NaN
      118
      5
      5
      5
      20
      20
    
    
      mean
      NaN
      NaN
      1958.500000
      7.460691e+05
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      std
      NaN
      NaN
      34.207699
      8.964108e+05
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      min
      NaN
      NaN
      1900.000000
      4.300000e+04
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      25%
      NaN
      NaN
      1929.250000
      9.050000e+04
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      50%
      NaN
      NaN
      1958.500000
      2.740000e+05
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      75%
      NaN
      NaN
      1987.750000
      1.062110e+06
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      max
      NaN
      NaN
      2017.000000
      2.998039e+06
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN

Visualize the population data



In [10]:

    
dates = range(1900,2018)
plt.plot(dates, population['Data'])
plt.title('Nevada Population Growth 1900-2017')
plt.show()

Import Personal Income Data for Nevada



In [11]:

    
# Per Capita Personal Income -- pcpi
pcpi = pd.read_csv('personal_income.csv'); pcpi.head()









    Out[11]:







  
    
      
      Name
      DataType
      Date
      Data
      Period
      Current - Latest Period
      Current - Prior Period
      Current - One Year Ago
      Current - Change Vs. Prior Period
      Current - Change Vs. One Year Ago
    
  
  
    
      0
      Per Capita Personal Income
      currency
      1929
      874.0
      Annually
      $874
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      1
      Per Capita Personal Income
      currency
      1930
      834.0
      Annually
      $834
      $874
      $874
      -5%
      -5%
    
    
      2
      Per Capita Personal Income
      currency
      1931
      665.0
      Annually
      $665
      $834
      $834
      -20%
      -20%
    
    
      3
      Per Capita Personal Income
      currency
      1932
      557.0
      Annually
      $557
      $665
      $665
      -16%
      -16%
    
    
      4
      Per Capita Personal Income
      currency
      1933
      499.0
      Annually
      $499
      $557
      $557
      -10%
      -10%



In [12]:

    
pcpi.describe(include='all')









    Out[12]:







  
    
      
      Name
      DataType
      Date
      Data
      Period
      Current - Latest Period
      Current - Prior Period
      Current - One Year Ago
      Current - Change Vs. Prior Period
      Current - Change Vs. One Year Ago
    
  
  
    
      count
      89
      89
      89.000000
      89.000000
      89
      89
      88
      88
      88
      88
    
    
      unique
      1
      1
      NaN
      NaN
      1
      89
      88
      88
      28
      28
    
    
      top
      Per Capita Personal Income
      currency
      NaN
      NaN
      Annually
      $7,225
      $7,225
      $7,225
      3%
      3%
    
    
      freq
      89
      89
      NaN
      NaN
      89
      1
      1
      1
      10
      10
    
    
      mean
      NaN
      NaN
      1973.000000
      14011.348315
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      std
      NaN
      NaN
      25.836021
      14465.977545
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      min
      NaN
      NaN
      1929.000000
      499.000000
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      25%
      NaN
      NaN
      1951.000000
      2288.000000
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      50%
      NaN
      NaN
      1973.000000
      6296.000000
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      75%
      NaN
      NaN
      1995.000000
      25346.000000
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      max
      NaN
      NaN
      2017.000000
      44626.000000
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN



In [13]:

    
pcpi.shape









    Out[13]:





(89, 10)



In [14]:

    
# Make sure that the dataframes have the same shape for plotting
rs_pop = population[29:]; rs_pop.shape









    Out[14]:





(89, 10)



In [15]:

    
dates = range(1929,2018)
# plt.plot(dates, rs_pop['Data'])
plt.plot(dates, pcpi['Data'])
plt.title('Nevada Per Capita Personal Income 1929-2017')
plt.show()

Import Airport Passenger Data



In [16]:

    
# Airport Passengers All Airports -- apaa
apaa = pd.read_csv('airport_passengers.csv'); apaa.describe(include='all')









    Out[16]:







  
    
      
      Name
      DataType
      Date
      Data
      Period
      Current - Latest Period
      Current - Prior Period
      Current - One Year Ago
      Current - Change Vs. Prior Period
      Current - Change Vs. One Year Ago
    
  
  
    
      count
      159
      159
      159
      1.590000e+02
      159
      159
      158
      147
      158
      147
    
    
      unique
      1
      1
      159
      NaN
      1
      159
      158
      147
      31
      25
    
    
      top
      Airport Passengers
      integer
      Dec-2013
      NaN
      Monthly
      3,846,771
      3,846,771
      3,846,771
      -1%
      2%
    
    
      freq
      159
      159
      1
      NaN
      159
      1
      1
      1
      24
      18
    
    
      mean
      NaN
      NaN
      NaN
      4.035191e+06
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      std
      NaN
      NaN
      NaN
      3.746676e+05
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      min
      NaN
      NaN
      NaN
      3.184564e+06
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      25%
      NaN
      NaN
      NaN
      3.800626e+06
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      50%
      NaN
      NaN
      NaN
      4.025903e+06
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      75%
      NaN
      NaN
      NaN
      4.335499e+06
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      max
      NaN
      NaN
      NaN
      4.822538e+06
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN



In [17]:

    
apaa.head()









    Out[17]:







  
    
      
      Name
      DataType
      Date
      Data
      Period
      Current - Latest Period
      Current - Prior Period
      Current - One Year Ago
      Current - Change Vs. Prior Period
      Current - Change Vs. One Year Ago
    
  
  
    
      0
      Airport Passengers
      integer
      Jul-2004
      4257745.0
      Monthly
      4,257,745
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      1
      Airport Passengers
      integer
      Aug-2004
      4200675.0
      Monthly
      4,200,675
      4,257,745
      NaN
      -1%
      NaN
    
    
      2
      Airport Passengers
      integer
      Sep-2004
      3892548.0
      Monthly
      3,892,548
      4,200,675
      NaN
      -7%
      NaN
    
    
      3
      Airport Passengers
      integer
      Oct-2004
      4148764.0
      Monthly
      4,148,764
      3,892,548
      NaN
      7%
      NaN
    
    
      4
      Airport Passengers
      integer
      Nov-2004
      3843258.0
      Monthly
      3,843,258
      4,148,764
      NaN
      -7%
      NaN



In [18]:

    
apaa.tail()









    Out[18]:







  
    
      
      Name
      DataType
      Date
      Data
      Period
      Current - Latest Period
      Current - Prior Period
      Current - One Year Ago
      Current - Change Vs. Prior Period
      Current - Change Vs. One Year Ago
    
  
  
    
      154
      Airport Passengers
      integer
      May-2017
      4560853.0
      Monthly
      4,560,853
      4,400,012
      4,471,129
      4%
      2%
    
    
      155
      Airport Passengers
      integer
      Jun-2017
      4595597.0
      Monthly
      4,595,597
      4,560,853
      4,502,348
      1%
      2%
    
    
      156
      Airport Passengers
      integer
      Jul-2017
      4759389.0
      Monthly
      4,759,389
      4,595,597
      4,557,434
      4%
      4%
    
    
      157
      Airport Passengers
      integer
      Aug-2017
      4672230.0
      Monthly
      4,672,230
      4,759,389
      4,477,838
      -2%
      4%
    
    
      158
      Airport Passengers
      integer
      Sep-2017
      4452317.0
      Monthly
      4,452,317
      4,672,230
      4,413,895
      -5%
      1%



In [19]:

    
dates = (np.arange(0,180,step=12))
plt.plot(apaa['Data'])
plt.xticks(dates,range(4,19))
plt.title("Airport Passenger Counts For All Nevada Airports")
plt.xlabel('Dates range from July 2004 to September 2017')
plt.show()

Import Visitor Volume Data



In [40]:

    
vv = pd.read_csv('visitor_volume.csv'); vv.head()









    Out[40]:







  
    
      
      Name
      DataType
      Date
      Data
      Period
      Current - Latest Period
      Current - Prior Period
      Current - One Year Ago
      Current - Change Vs. Prior Period
      Current - Change Vs. One Year Ago
    
  
  
    
      0
      Visitor Volume
      integer
      Oct-1996
      3686143.0
      Monthly
      3,686,143
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      1
      Visitor Volume
      integer
      Nov-1996
      3302097.0
      Monthly
      3,302,097
      3,686,143
      NaN
      -10%
      NaN
    
    
      2
      Visitor Volume
      integer
      Dec-1996
      3056143.0
      Monthly
      3,056,143
      3,302,097
      NaN
      -7%
      NaN
    
    
      3
      Visitor Volume
      integer
      Jan-1997
      3377731.0
      Monthly
      3,377,731
      3,056,143
      NaN
      11%
      NaN
    
    
      4
      Visitor Volume
      integer
      Feb-1997
      3340058.0
      Monthly
      3,340,058
      3,377,731
      NaN
      -1%
      NaN



In [41]:

    
vv.describe(include='all')









    Out[41]:







  
    
      
      Name
      DataType
      Date
      Data
      Period
      Current - Latest Period
      Current - Prior Period
      Current - One Year Ago
      Current - Change Vs. Prior Period
      Current - Change Vs. One Year Ago
    
  
  
    
      count
      255
      255
      255
      2.530000e+02
      255
      255
      252
      243
      252
      243
    
    
      unique
      1
      1
      255
      NaN
      1
      254
      252
      243
      37
      32
    
    
      top
      Visitor Volume
      integer
      Dec-2013
      NaN
      Monthly
      n.a.
      4,076,789
      4,076,789
      1%
      1%
    
    
      freq
      255
      255
      1
      NaN
      255
      2
      1
      1
      20
      30
    
    
      mean
      NaN
      NaN
      NaN
      4.224980e+06
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      std
      NaN
      NaN
      NaN
      4.277735e+05
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      min
      NaN
      NaN
      NaN
      3.056143e+06
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      25%
      NaN
      NaN
      NaN
      3.899251e+06
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      50%
      NaN
      NaN
      NaN
      4.260492e+06
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      75%
      NaN
      NaN
      NaN
      4.549456e+06
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      max
      NaN
      NaN
      NaN
      5.240708e+06
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN



In [47]:

    
plt.plot(vv['Data'])
plt.show()

Import Nevada Gaming Revenue



In [48]:

    
# Gross Casino Gaming Revenue
gcgr = pd.read_csv('gaming_revenue.csv'); gcgr.head()









    Out[48]:







  
    
      
      Name
      DataType
      Date
      Data
      Period
      Current - Latest Period
      Current - Prior Period
      Current - One Year Ago
      Current - Change Vs. Prior Period
      Current - Change Vs. One Year Ago
    
  
  
    
      0
      Gross Casino Gaming Revenue
      currency
      Apr-1983
      241286383.0
      Monthly
      $241,286,383
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      1
      Gross Casino Gaming Revenue
      currency
      May-1983
      243923340.0
      Monthly
      $243,923,340
      $241,286,383
      NaN
      1%
      NaN
    
    
      2
      Gross Casino Gaming Revenue
      currency
      Jun-1983
      238944420.0
      Monthly
      $238,944,420
      $243,923,340
      NaN
      -2%
      NaN
    
    
      3
      Gross Casino Gaming Revenue
      currency
      Jul-1983
      277215594.0
      Monthly
      $277,215,594
      $238,944,420
      NaN
      16%
      NaN
    
    
      4
      Gross Casino Gaming Revenue
      currency
      Aug-1983
      252093854.0
      Monthly
      $252,093,854
      $277,215,594
      NaN
      -9%
      NaN



In [49]:

    
gcgr.describe(include='all')









    Out[49]:







  
    
      
      Name
      DataType
      Date
      Data
      Period
      Current - Latest Period
      Current - Prior Period
      Current - One Year Ago
      Current - Change Vs. Prior Period
      Current - Change Vs. One Year Ago
    
  
  
    
      count
      422
      422
      422
      4.220000e+02
      422
      422
      421
      410
      421
      410
    
    
      unique
      1
      1
      422
      NaN
      1
      422
      421
      410
      45
      44
    
    
      top
      Gross Casino Gaming Revenue
      currency
      Dec-2013
      NaN
      Monthly
      $371,380,445
      $371,380,445
      $371,380,445
      -3%
      4%
    
    
      freq
      422
      422
      1
      NaN
      422
      1
      1
      1
      26
      25
    
    
      mean
      NaN
      NaN
      NaN
      7.020014e+08
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      std
      NaN
      NaN
      NaN
      2.524294e+08
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      min
      NaN
      NaN
      NaN
      2.178806e+08
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      25%
      NaN
      NaN
      NaN
      4.784285e+08
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      50%
      NaN
      NaN
      NaN
      7.666464e+08
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      75%
      NaN
      NaN
      NaN
      9.102001e+08
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
    
    
      max
      NaN
      NaN
      NaN
      1.165203e+09
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN
      NaN



In [46]:

    
plt.plot(gcgr['Data'])
plt.show()



In [ ]:

	Data
count	1.178300e+04
mean	3.391635e+08
std	4.206478e+09
min	2.800000e-02
25%	8.493000e+01
50%	1.311190e+05
75%	1.752482e+06
max	1.110910e+11

	Name	DataType	Date	Data	Period	Current - Latest Period	Current - Prior Period	Current - One Year Ago	Current - Change Vs. Prior Period	Current - Change Vs. One Year Ago
count	11783	11783	11783	1.178300e+04	11783	11783	11735	11350	11735	11350
unique	44	4	593	NaN	3	8914	8881	8617	980	1039
top	Unemployment Rate	integer	Sep-2012	NaN	Monthly	4.3%	4.3%	4.1%	0%	3%
freq	1364	5237	32	NaN	10857	36	36	36	1357	555
mean	NaN	NaN	NaN	3.391635e+08	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
std	NaN	NaN	NaN	4.206478e+09	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
min	NaN	NaN	NaN	2.800000e-02	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
25%	NaN	NaN	NaN	8.493000e+01	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
50%	NaN	NaN	NaN	1.311190e+05	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
75%	NaN	NaN	NaN	1.752482e+06	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
max	NaN	NaN	NaN	1.110910e+11	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

	Name	DataType	Date	Data	Period	Current - Latest Period	Current - Prior Period	Current - One Year Ago	Current - Change Vs. Prior Period	Current - Change Vs. One Year Ago
0	Population	integer	1900	43000.0	Annually	43,000	NaN	NaN	NaN	NaN
1	Population	integer	1901	45000.0	Annually	45,000	43,000	43,000	5%	5%
2	Population	integer	1902	49000.0	Annually	49,000	45,000	45,000	9%	9%
3	Population	integer	1903	52000.0	Annually	52,000	49,000	49,000	6%	6%
4	Population	integer	1904	56000.0	Annually	56,000	52,000	52,000	8%	8%

	Name	DataType	Date	Data	Period	Current - Latest Period	Current - Prior Period	Current - One Year Ago	Current - Change Vs. Prior Period	Current - Change Vs. One Year Ago
113	Population	integer	2013	2786547.0	Annually	2,786,547	2,752,410	2,752,410	1%	1%
114	Population	integer	2014	2831730.0	Annually	2,831,730	2,786,547	2,786,547	2%	2%
115	Population	integer	2015	2883057.0	Annually	2,883,057	2,831,730	2,831,730	2%	2%
116	Population	integer	2016	2939254.0	Annually	2,939,254	2,883,057	2,883,057	2%	2%
117	Population	integer	2017	2998039.0	Annually	2,998,039	2,939,254	2,939,254	2%	2%

	Date	Data
count	118.000000	1.180000e+02
mean	1958.500000	7.460691e+05
std	34.207699	8.964108e+05
min	1900.000000	4.300000e+04
25%	1929.250000	9.050000e+04
50%	1958.500000	2.740000e+05
75%	1987.750000	1.062110e+06
max	2017.000000	2.998039e+06

	Name	DataType	Date	Data	Period	Current - Latest Period	Current - Prior Period	Current - One Year Ago	Current - Change Vs. Prior Period	Current - Change Vs. One Year Ago
0	Per Capita Personal Income	currency	1929	874.0	Annually	$874	NaN	NaN	NaN	NaN
1	Per Capita Personal Income	currency	1930	834.0	Annually	$834	$874	$874	-5%	-5%
2	Per Capita Personal Income	currency	1931	665.0	Annually	$665	$834	$834	-20%	-20%
3	Per Capita Personal Income	currency	1932	557.0	Annually	$557	$665	$665	-16%	-16%
4	Per Capita Personal Income	currency	1933	499.0	Annually	$499	$557	$557	-10%	-10%

	Name	DataType	Date	Data	Period	Current - Latest Period	Current - Prior Period	Current - One Year Ago	Current - Change Vs. Prior Period	Current - Change Vs. One Year Ago
count	89	89	89.000000	89.000000	89	89	88	88	88	88
unique	1	1	NaN	NaN	1	89	88	88	28	28
top	Per Capita Personal Income	currency	NaN	NaN	Annually	$7,225	$7,225	$7,225	3%	3%
freq	89	89	NaN	NaN	89	1	1	1	10	10
mean	NaN	NaN	1973.000000	14011.348315	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
std	NaN	NaN	25.836021	14465.977545	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
min	NaN	NaN	1929.000000	499.000000	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
25%	NaN	NaN	1951.000000	2288.000000	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
50%	NaN	NaN	1973.000000	6296.000000	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
75%	NaN	NaN	1995.000000	25346.000000	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
max	NaN	NaN	2017.000000	44626.000000	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

	Name	DataType	Date	Data	Period	Current - Latest Period	Current - Prior Period	Current - One Year Ago	Current - Change Vs. Prior Period	Current - Change Vs. One Year Ago
count	159	159	159	1.590000e+02	159	159	158	147	158	147
unique	1	1	159	NaN	1	159	158	147	31	25
top	Airport Passengers	integer	Dec-2013	NaN	Monthly	3,846,771	3,846,771	3,846,771	-1%	2%
freq	159	159	1	NaN	159	1	1	1	24	18
mean	NaN	NaN	NaN	4.035191e+06	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
std	NaN	NaN	NaN	3.746676e+05	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
min	NaN	NaN	NaN	3.184564e+06	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
25%	NaN	NaN	NaN	3.800626e+06	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
50%	NaN	NaN	NaN	4.025903e+06	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
75%	NaN	NaN	NaN	4.335499e+06	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
max	NaN	NaN	NaN	4.822538e+06	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

	Name	DataType	Date	Data	Period	Current - Latest Period	Current - Prior Period	Current - One Year Ago	Current - Change Vs. Prior Period	Current - Change Vs. One Year Ago
0	Airport Passengers	integer	Jul-2004	4257745.0	Monthly	4,257,745	NaN	NaN	NaN	NaN
1	Airport Passengers	integer	Aug-2004	4200675.0	Monthly	4,200,675	4,257,745	NaN	-1%	NaN
2	Airport Passengers	integer	Sep-2004	3892548.0	Monthly	3,892,548	4,200,675	NaN	-7%	NaN
3	Airport Passengers	integer	Oct-2004	4148764.0	Monthly	4,148,764	3,892,548	NaN	7%	NaN
4	Airport Passengers	integer	Nov-2004	3843258.0	Monthly	3,843,258	4,148,764	NaN	-7%	NaN

	Name	DataType	Date	Data	Period	Current - Latest Period	Current - Prior Period	Current - One Year Ago	Current - Change Vs. Prior Period	Current - Change Vs. One Year Ago
154	Airport Passengers	integer	May-2017	4560853.0	Monthly	4,560,853	4,400,012	4,471,129	4%	2%
155	Airport Passengers	integer	Jun-2017	4595597.0	Monthly	4,595,597	4,560,853	4,502,348	1%	2%
156	Airport Passengers	integer	Jul-2017	4759389.0	Monthly	4,759,389	4,595,597	4,557,434	4%	4%
157	Airport Passengers	integer	Aug-2017	4672230.0	Monthly	4,672,230	4,759,389	4,477,838	-2%	4%
158	Airport Passengers	integer	Sep-2017	4452317.0	Monthly	4,452,317	4,672,230	4,413,895	-5%	1%

	Name	DataType	Date	Data	Period	Current - Latest Period	Current - Prior Period	Current - One Year Ago	Current - Change Vs. Prior Period	Current - Change Vs. One Year Ago
0	Visitor Volume	integer	Oct-1996	3686143.0	Monthly	3,686,143	NaN	NaN	NaN	NaN
1	Visitor Volume	integer	Nov-1996	3302097.0	Monthly	3,302,097	3,686,143	NaN	-10%	NaN
2	Visitor Volume	integer	Dec-1996	3056143.0	Monthly	3,056,143	3,302,097	NaN	-7%	NaN
3	Visitor Volume	integer	Jan-1997	3377731.0	Monthly	3,377,731	3,056,143	NaN	11%	NaN
4	Visitor Volume	integer	Feb-1997	3340058.0	Monthly	3,340,058	3,377,731	NaN	-1%	NaN

	Name	DataType	Date	Data	Period	Current - Latest Period	Current - Prior Period	Current - One Year Ago	Current - Change Vs. Prior Period	Current - Change Vs. One Year Ago
count	255	255	255	2.530000e+02	255	255	252	243	252	243
unique	1	1	255	NaN	1	254	252	243	37	32
top	Visitor Volume	integer	Dec-2013	NaN	Monthly	n.a.	4,076,789	4,076,789	1%	1%
freq	255	255	1	NaN	255	2	1	1	20	30
mean	NaN	NaN	NaN	4.224980e+06	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
std	NaN	NaN	NaN	4.277735e+05	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
min	NaN	NaN	NaN	3.056143e+06	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
25%	NaN	NaN	NaN	3.899251e+06	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
50%	NaN	NaN	NaN	4.260492e+06	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
75%	NaN	NaN	NaN	4.549456e+06	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
max	NaN	NaN	NaN	5.240708e+06	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

	Name	DataType	Date	Data	Period	Current - Latest Period	Current - Prior Period	Current - One Year Ago	Current - Change Vs. Prior Period	Current - Change Vs. One Year Ago
0	Gross Casino Gaming Revenue	currency	Apr-1983	241286383.0	Monthly	$241,286,383	NaN	NaN	NaN	NaN
1	Gross Casino Gaming Revenue	currency	May-1983	243923340.0	Monthly	$243,923,340	$241,286,383	NaN	1%	NaN
2	Gross Casino Gaming Revenue	currency	Jun-1983	238944420.0	Monthly	$238,944,420	$243,923,340	NaN	-2%	NaN
3	Gross Casino Gaming Revenue	currency	Jul-1983	277215594.0	Monthly	$277,215,594	$238,944,420	NaN	16%	NaN
4	Gross Casino Gaming Revenue	currency	Aug-1983	252093854.0	Monthly	$252,093,854	$277,215,594	NaN	-9%	NaN

	Name	DataType	Date	Data	Period	Current - Latest Period	Current - Prior Period	Current - One Year Ago	Current - Change Vs. Prior Period	Current - Change Vs. One Year Ago
count	422	422	422	4.220000e+02	422	422	421	410	421	410
unique	1	1	422	NaN	1	422	421	410	45	44
top	Gross Casino Gaming Revenue	currency	Dec-2013	NaN	Monthly	$371,380,445	$371,380,445	$371,380,445	-3%	4%
freq	422	422	1	NaN	422	1	1	1	26	25
mean	NaN	NaN	NaN	7.020014e+08	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
std	NaN	NaN	NaN	2.524294e+08	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
min	NaN	NaN	NaN	2.178806e+08	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
25%	NaN	NaN	NaN	4.784285e+08	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
50%	NaN	NaN	NaN	7.666464e+08	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
75%	NaN	NaN	NaN	9.102001e+08	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
max	NaN	NaN	NaN	1.165203e+09	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

Nevada Governor's Office of Development Economic Performance Data

Examine all of the data

Import population data for Nevada:

Visualize the population data

Import Personal Income Data for Nevada

Import Airport Passenger Data

Import Visitor Volume Data

Import Nevada Gaming Revenue