The population density of Santa Fe County, NM was 77 in 2017.

Population Density

Population Density is computed by dividing the total population by Land Area Per Square Mile.

Above charts are based on data from the U.S. Census American Community Survey | ODN Dataset | API - Notes:

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Geographic and Population Datasets Involving Santa Fe County, NM

  • API

    Deer Tick Surveillance: Adults (Oct to Dec) excluding Powassan virus: Beginning 2008

    health.data.ny.gov | Last Updated 2019-05-30T13:01:20.000Z

    This dataset provides the results from collecting and testing adult deer ticks, also known as blacklegged ticks, or by their scientific name <i>Ixodes scapularis</i>. Collection and testing take place across New York State (excluding New York City) from October to December, when adult deer ticks are most commonly seen. Adult deer ticks are individually tested for different bacteria and parasites, which includes the bacteria responsible for Lyme disease. These data should simply be used to educate people that there is a risk of coming in contact with ticks and tick-borne diseases. These data only provide adult tick infections at a precise location and at one point in time. Both measures, tick population density and percentage, of ticks infected with the specified bacteria or parasite can vary greatly within a very small area and within a county. These data should not be used to broadly predict disease risk for a county. Further below on this page you can find links to tick prevention tips, a video on how to safely remove a tick, and more datasets with tick testing results. Interactive charts and maps provide an easier way to view the data.

  • API

    Deer Tick Surveillance: Nymphs (May to Sept) excluding Powassan virus: Beginning 2008

    health.data.ny.gov | Last Updated 2019-05-17T16:48:55.000Z

    This dataset provides the results from collecting and testing nymph deer ticks, also known as blacklegged ticks, or by their scientific name <i>Ixodes scapularis</i>. Collection and testing take place across New York State (excluding New York City) from May to September, when nymph deer ticks are most commonly seen. Nymph deer ticks are individually tested for different bacteria and parasites, which includes the bacteria responsible for Lyme disease. These data should simply be used to educate people that there is a risk of coming in contact with ticks and tick-borne diseases. These data only provide nymph tick infections at a precise location and at one point in time. Both measures, tick population density and percentage, of ticks infected with the specified bacteria or parasite can vary greatly within a very small area and within a county. These data should not be used to broadly predict disease risk for a county. Further below on this page you can find links to tick prevention tips, a video on how to safely remove a tick, and more datasets with tick testing results. Interactive charts and maps provide an easier way to view the data.

  • API

    Deer Tick Surveillance: Adults (Oct to Dec) Powassan Virus Only: Beginning 2009

    health.data.ny.gov | Last Updated 2019-05-17T16:50:14.000Z

    This dataset provides the results from collecting and testing adult deer ticks, also known as blacklegged ticks, or by their scientific name Ixodes scapularis. Collection and testing take place across New York State (excluding New York City) from October to December, when adult deer ticks are most commonly seen. Adult deer ticks are tested in “pools”, or groups of up to ten adult ticks per pool, for the Powassan virus, also known as Deer tick virus. These data should simply be used to educate people that there is a risk of coming in contact with ticks and tick-borne diseases. These data only provide adult tick minimum infection rates at a precise location and at a point in time. Both measures, tick population density and minimum infection percentages, can vary greatly within a very small area and within a county. These data should not be used to broadly predict disease risk for a county. Further below on this page you can find links to tick prevention tips, a video on how to safely remove a tick, and more datasets with tick testing results. Interactive charts and maps provide an easier way to view the data.

  • API

    Deer Tick Surveillance: Nymphs (May to Sept) Powassan Virus Only: Beginning 2009

    health.data.ny.gov | Last Updated 2019-05-17T16:52:57.000Z

    This dataset provides the results from collecting and testing nymph deer ticks, also known as blacklegged ticks, or by their scientific name <i>Ixodes scapularis</i>. Collection and testing take place across New York State (excluding New York City) from May to September, when nymph deer ticks are most commonly seen. Nymph deer ticks are tested in “pools”, or groups of up to ten adult ticks per pool, for the Powassan virus, also known as Deer tick virus. These data should simply be used to educate people that there is a risk of coming in contact with ticks and tick-borne diseases. These data only provide nymph tick minimum infection rates at a precise location and at one point in time. Both measures, tick population density and minimum infection percentages, can vary greatly within a very small area and within a county. These data should not be used to broadly predict disease risk for a county. Further below on this page you can find links to tick prevention tips, a video on how to safely remove a tick, and more datasets with tick testing results. Interactive charts and maps provide an easier way to view the data.

  • API

    Real Property Assessment Equity Statistics By Municipality: Beginning 2004

    data.ny.gov | Last Updated 2019-06-10T18:01:01.000Z

    The Department of Taxation and Finance annually produces a report documenting the results of the Market Value Survey pertaining to property assessment. The report contains the staff findings regarding assessment equity by municipality in New York State, that is, the degree to which assessments are at a uniform percentage of their market value. Equity is measured primarily by two statistics — the coefficient of dispersion (COD) and the price-related differential (PRD). For more information please go to: http://www.tax.ny.gov/research/property/default.htm

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    QHP Landscape NM Individual Market Dental

    data.healthcare.gov | Last Updated 2014-08-20T21:48:13.000Z

    QHP Landscape NM Individual Market Dental - New Mexico For instructions on how to read and use this data, please view the documentation available under the ‘About’ tab on this page.

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    F-TWITTER-ESPAÑOL (parte 1 de 8): Frecuencias de palabras en español en Twitter para 333 ciudades de Latinoamérica, España y los Estados Unidos

    www.datos.gov.co | Last Updated 2017-11-28T00:52:38.000Z

    <b>DESCRIPCION</b> F-TWITTER-ESPAÑOL contiene las frecuencias (conteos) de todas las palabras en un corpus de aproximadamente de 218 millones de tuits en español geolocalizados en 333 ubicaciones correspondientes a ciudades de más de 100,000 habitantes en Latinoamérica, España y los Estados Unidos. Para cada una de las más de 9 millones de palabras que conforma el vocabulario, reportamos sus conteos de ocurrencias en diferentes tipos de combinaciones de mayúsculas/minúsculas, así como los conteos en cada una de las 333 ciudades. El conjunto de datos total contiene aproximadamente 9’300.000 filas y 339 columnas. Debido a su gran tamaño y para facilitar su manejo, lo hemos dividido en 8 partes cada una con 1’160.500 filas. Las filas del conjunto de datos están ordenadas de manera descendente por la frecuencia total de cada palabra en el corpus. Así, las primeras filas contienen las palabras más frecuentes. Este orden aplica también para las 8 divisiones. Entonces, la primera parte de 8, contiene palabras más frecuentes que la segunda parte, y así sucesivamente. Para su conveniencia, proveemos una versión del conjunto de datos completo en un solo archivo comprimido, el cual se encuentra en la sección “Elementos Adjuntos” en la primera parte: “F-TWITTER-SPANISH_part_X_of_8_RANK_XXXXXXX.zip”. Se provee además, el archivo F-Twitter-Espanol-metadata-ciudades.csv el cual contiene metadatos adicionales para cada una de las 333 ciudades, cuyo enlace para descarga se encuentra más abajo en esta página web en la sección “Elementos Adjuntos”. Cada una de las filas de este archivo de metadatos contiene la siguiente información: #RANK# orden secuencial de las palabras de la más frecuente a la menos frecuente #COUNTRY# nombre del país. #CITY# nombre de la ciudad. #TOTAL_WORDS# número total de palabras en los tuits de la ciudad. #TWEETS# número total de tuits en la ciudad. #VOCABULARY# número de palabras del vocabulario de la ciudad. #USERS# número de tuiteros en que produjeron los tuits. #LATITUDE# latitud de las coordenadas de la ciudad. #LONGITUDE# longitud de las coordenadas de la ciudad. Los tuits obtenidos para cada ciudad corresponden a un subconjunto de los tuits publicados aproximadamente desde Enero 1 del 2009 hasta Diciembre 31 de 2016. Cada una de las 333 localizaciones corresponde a un círculo de radio 15 millas con centro en las coordenadas de la ciudad reportadas en el archivo adjunto de metadatos.

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    F-TWITTER-ESPAÑOL (parte 4 de 8): Frecuencias de palabras en español en Twitter para 333 ciudades de Latinoamérica, España y los Estados Unidos

    www.datos.gov.co | Last Updated 2017-11-28T00:57:01.000Z

    <b>DESCRIPCION</b> F-TWITTER-ESPAÑOL contiene las frecuencias (conteos) de todas las palabras en un corpus de aproximadamente de 218 millones de tuits en español geolocalizados en 333 ubicaciones correspondientes a ciudades de más de 100,000 habitantes en Latinoamérica, España y los Estados Unidos. Para cada una de las más de 9 millones de palabras que conforma el vocabulario, reportamos sus conteos de ocurrencias en diferentes tipos de combinaciones de mayúsculas/minúsculas, así como los conteos en cada una de las 333 ciudades. El conjunto de datos total contiene aproximadamente 9’300.000 filas y 339 columnas. Debido a su gran tamaño y para facilitar su manejo, lo hemos dividido en 8 partes cada una con 1’160.500 filas. Las filas del conjunto de datos están ordenadas de manera descendente por la frecuencia total de cada palabra en el corpus. Así, las primeras filas contienen las palabras más frecuentes. Este orden aplica también para las 8 divisiones. Entonces, la primera parte de 8, contiene palabras más frecuentes que la segunda parte, y así sucesivamente. Para su conveniencia, proveemos una versión del conjunto de datos completo en un solo archivo comprimido, el cual se encuentra en la sección “Elementos Adjuntos” en la primera parte: “F-TWITTER-SPANISH_part_X_of_8_RANK_XXXXXXX.zip”. Se provee además, el archivo F-Twitter-Espanol-metadata-ciudades.csv el cual contiene metadatos adicionales para cada una de las 333 ciudades, cuyo enlace para descarga se encuentra más abajo en esta página web en la sección “Elementos Adjuntos”. Cada una de las filas de este archivo de metadatos contiene la siguiente información: #RANK# orden secuencial de las palabras de la más frecuente a la menos frecuente #COUNTRY# nombre del país. #CITY# nombre de la ciudad. #TOTAL_WORDS# número total de palabras en los tuits de la ciudad. #TWEETS# número total de tuits en la ciudad. #VOCABULARY# número de palabras del vocabulario de la ciudad. #USERS# número de tuiteros en que produjeron los tuits. #LATITUDE# latitud de las coordenadas de la ciudad. #LONGITUDE# longitud de las coordenadas de la ciudad. Los tuits obtenidos para cada ciudad corresponden a un subconjunto de los tuits publicados aproximadamente desde Enero 1 del 2009 hasta Diciembre 31 de 2016. Cada una de las 333 localizaciones corresponde a un círculo de radio 15 millas con centro en las coordenadas de la ciudad reportadas en el archivo adjunto de metadatos.

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    F-TWITTER-ESPAÑOL (parte 2 de 8): Frecuencias de palabras en español en Twitter para 333 ciudades de Latinoamérica, España y los Estados Unidos

    www.datos.gov.co | Last Updated 2017-11-28T00:53:50.000Z

    <b>DESCRIPCION</b> F-TWITTER-ESPAÑOL contiene las frecuencias (conteos) de todas las palabras en un corpus de aproximadamente de 218 millones de tuits en español geolocalizados en 333 ubicaciones correspondientes a ciudades de más de 100,000 habitantes en Latinoamérica, España y los Estados Unidos. Para cada una de las más de 9 millones de palabras que conforma el vocabulario, reportamos sus conteos de ocurrencias en diferentes tipos de combinaciones de mayúsculas/minúsculas, así como los conteos en cada una de las 333 ciudades. El conjunto de datos total contiene aproximadamente 9’300.000 filas y 339 columnas. Debido a su gran tamaño y para facilitar su manejo, lo hemos dividido en 8 partes cada una con 1’160.500 filas. Las filas del conjunto de datos están ordenadas de manera descendente por la frecuencia total de cada palabra en el corpus. Así, las primeras filas contienen las palabras más frecuentes. Este orden aplica también para las 8 divisiones. Entonces, la primera parte de 8, contiene palabras más frecuentes que la segunda parte, y así sucesivamente. Para su conveniencia, proveemos una versión del conjunto de datos completo en un solo archivo comprimido, el cual se encuentra en la sección “Elementos Adjuntos” en la primera parte: “F-TWITTER-SPANISH_part_X_of_8_RANK_XXXXXXX.zip”. Se provee además, el archivo F-Twitter-Espanol-metadata-ciudades.csv el cual contiene metadatos adicionales para cada una de las 333 ciudades, cuyo enlace para descarga se encuentra más abajo en esta página web en la sección “Elementos Adjuntos”. Cada una de las filas de este archivo de metadatos contiene la siguiente información: #RANK# orden secuencial de las palabras de la más frecuente a la menos frecuente #COUNTRY# nombre del país. #CITY# nombre de la ciudad. #TOTAL_WORDS# número total de palabras en los tuits de la ciudad. #TWEETS# número total de tuits en la ciudad. #VOCABULARY# número de palabras del vocabulario de la ciudad. #USERS# número de tuiteros en que produjeron los tuits. #LATITUDE# latitud de las coordenadas de la ciudad. #LONGITUDE# longitud de las coordenadas de la ciudad. Los tuits obtenidos para cada ciudad corresponden a un subconjunto de los tuits publicados aproximadamente desde Enero 1 del 2009 hasta Diciembre 31 de 2016. Cada una de las 333 localizaciones corresponde a un círculo de radio 15 millas con centro en las coordenadas de la ciudad reportadas en el archivo adjunto de metadatos.

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    F-TWITTER-ESPAÑOL (parte 3 de 8): Frecuencias de palabras en español en Twitter para 333 ciudades de Latinoamérica, España y los Estados Unidos

    www.datos.gov.co | Last Updated 2017-11-28T00:54:54.000Z

    <b>DESCRIPCION</b> F-TWITTER-ESPAÑOL contiene las frecuencias (conteos) de todas las palabras en un corpus de aproximadamente de 218 millones de tuits en español geolocalizados en 333 ubicaciones correspondientes a ciudades de más de 100,000 habitantes en Latinoamérica, España y los Estados Unidos. Para cada una de las más de 9 millones de palabras que conforma el vocabulario, reportamos sus conteos de ocurrencias en diferentes tipos de combinaciones de mayúsculas/minúsculas, así como los conteos en cada una de las 333 ciudades. El conjunto de datos total contiene aproximadamente 9’300.000 filas y 339 columnas. Debido a su gran tamaño y para facilitar su manejo, lo hemos dividido en 8 partes cada una con 1’160.500 filas. Las filas del conjunto de datos están ordenadas de manera descendente por la frecuencia total de cada palabra en el corpus. Así, las primeras filas contienen las palabras más frecuentes. Este orden aplica también para las 8 divisiones. Entonces, la primera parte de 8, contiene palabras más frecuentes que la segunda parte, y así sucesivamente. Para su conveniencia, proveemos una versión del conjunto de datos completo en un solo archivo comprimido, el cual se encuentra en la sección “Elementos Adjuntos” en la primera parte: “F-TWITTER-SPANISH_part_X_of_8_RANK_XXXXXXX.zip”. Se provee además, el archivo F-Twitter-Espanol-metadata-ciudades.csv el cual contiene metadatos adicionales para cada una de las 333 ciudades, cuyo enlace para descarga se encuentra más abajo en esta página web en la sección “Elementos Adjuntos”. Cada una de las filas de este archivo de metadatos contiene la siguiente información: #RANK# orden secuencial de las palabras de la más frecuente a la menos frecuente #COUNTRY# nombre del país. #CITY# nombre de la ciudad. #TOTAL_WORDS# número total de palabras en los tuits de la ciudad. #TWEETS# número total de tuits en la ciudad. #VOCABULARY# número de palabras del vocabulario de la ciudad. #USERS# número de tuiteros en que produjeron los tuits. #LATITUDE# latitud de las coordenadas de la ciudad. #LONGITUDE# longitud de las coordenadas de la ciudad. Los tuits obtenidos para cada ciudad corresponden a un subconjunto de los tuits publicados aproximadamente desde Enero 1 del 2009 hasta Diciembre 31 de 2016. Cada una de las 333 localizaciones corresponde a un círculo de radio 15 millas con centro en las coordenadas de la ciudad reportadas en el archivo adjunto de metadatos.