{"columns":[{"name":"year","type":"int64"},{"name":"age_dependency_ratio_urban","type":"int64"},{"name":"youth_dependency_ratio_urban","type":"int64"},{"name":"old_age_dependency_ratio_urban","type":"int64"},{"name":"unit_name","type":"string"}],"n_rows":23,"rows_kept":23,"cut":false,"text_format":"parquet-jsonl-2026-10-02","bounds":{"document_bytes":16777216,"package_text_limit_bytes":33554432,"package_text_slack_bytes":1024,"rows_first":2000,"rows_last":500,"rows_between":2000,"halvings":0,"cell_chars":16384,"cell_head_chars":4096,"vector_min":64,"vector_head_fixed":16,"vector_head_variable":64,"kv_value_chars":1048576,"nesting_max":64,"binary_text":true},"cells_cut":0,"cells_bad_utf8":0,"cells_raw":0,"cells_binary":0,"cells_binary_text":0,"cells_vector":0,"n_row_groups":1,"reader":"pyarrow 23.0.1, python 3.13","created_by":"parquet-cpp-arrow version 23.0.1","schema":{"fields":[{"name":"year","type":"int64","nullable":true,"metadata":null,"children":null},{"name":"age_dependency_ratio_urban","type":"int64","nullable":true,"metadata":null,"children":null},{"name":"youth_dependency_ratio_urban","type":"int64","nullable":true,"metadata":null,"children":null},{"name":"old_age_dependency_ratio_urban","type":"int64","nullable":true,"metadata":null,"children":null},{"name":"unit_name","type":"string","nullable":true,"metadata":null,"children":null}],"parquet":"required group field_id=-1 schema {\n  optional int64 field_id=-1 year;\n  optional int64 field_id=-1 age_dependency_ratio_urban;\n  optional int64 field_id=-1 youth_dependency_ratio_urban;\n  optional int64 field_id=-1 old_age_dependency_ratio_urban;\n  optional binary field_id=-1 unit_name (String);\n}\n"},"kv_metadata":[["ARROW:schema",{"$cut":{"chars":1740,"head":""}}],["pandas","{\"index_columns\": [], \"column_indexes\": [], \"columns\": [{\"name\": \"year\", \"field_name\": \"year\", \"pandas_type\": \"int64\", \"numpy_type\": \"Int64\", \"metadata\": null}, {\"name\": \"age_dependency_ratio_urban\", \"field_name\": \"age_dependency_ratio_urban\", \"pandas_type\": \"int64\", \"numpy_type\": \"Int64\", \"metadata\": null}, {\"name\": \"youth_dependency_ratio_urban\", \"field_name\": \"youth_dependency_ratio_urban\", \"pandas_type\": \"int64\", \"numpy_type\": \"Int64\", \"metadata\": null}, {\"name\": \"old_age_dependency_ratio_urban\", \"field_name\": \"old_age_dependency_ratio_urban\", \"pandas_type\": \"int64\", \"numpy_type\": \"Int64\", \"metadata\": null}, {\"name\": \"unit_name\", \"field_name\": \"unit_name\", \"pandas_type\": \"unicode\", \"numpy_type\": \"string\", \"metadata\": null}], \"attributes\": {}, \"creator\": {\"library\": \"pyarrow\", \"version\": \"23.0.1\"}, \"pandas_version\": \"2.3.1\"}"]]}
[2024,707,309,398,"на 1000 лиц трудоспособного возраста приходится нетрудоспособных"]
[2025,709,305,404,"на 1000 лиц трудоспособного возраста приходится нетрудоспособных"]
[2026,677,295,382,"на 1000 лиц трудоспособного возраста приходится нетрудоспособных"]
[2027,674,289,385,"на 1000 лиц трудоспособного возраста приходится нетрудоспособных"]
[2028,641,277,364,"на 1000 лиц трудоспособного возраста приходится нетрудоспособных"]
[2029,635,269,366,"на 1000 лиц трудоспособного возраста приходится нетрудоспособных"]
[2030,629,261,368,"на 1000 лиц трудоспособного возраста приходится нетрудоспособных"]
[2031,624,253,371,"на 1000 лиц трудоспособного возраста приходится нетрудоспособных"]
[2032,614,243,371,"на 1000 лиц трудоспособного возраста приходится нетрудоспособных"]
[2033,607,235,372,"на 1000 лиц трудоспособного возраста приходится нетрудоспособных"]
[2034,604,230,374,"на 1000 лиц трудоспособного возраста приходится нетрудоспособных"]
[2035,603,226,377,"на 1000 лиц трудоспособного возраста приходится нетрудоспособных"]
[2036,608,225,383,"на 1000 лиц трудоспособного возраста приходится нетрудоспособных"]
[2037,612,225,387,"на 1000 лиц трудоспособного возраста приходится нетрудоспособных"]
[2038,617,225,392,"на 1000 лиц трудоспособного возраста приходится нетрудоспособных"]
[2039,624,227,397,"на 1000 лиц трудоспособного возраста приходится нетрудоспособных"]
[2040,633,230,403,"на 1000 лиц трудоспособного возраста приходится нетрудоспособных"]
[2041,647,235,412,"на 1000 лиц трудоспособного возраста приходится нетрудоспособных"]
[2042,660,240,420,"на 1000 лиц трудоспособного возраста приходится нетрудоспособных"]
[2043,674,246,428,"на 1000 лиц трудоспособного возраста приходится нетрудоспособных"]
[2044,690,252,438,"на 1000 лиц трудоспособного возраста приходится нетрудоспособных"]
[2045,705,258,447,"на 1000 лиц трудоспособного возраста приходится нетрудоспособных"]
[2046,724,264,460,"на 1000 лиц трудоспособного возраста приходится нетрудоспособных"]