Dati sulla sicurezza San Francisco

Richieste di assistenza ai vigili del fuoco e casi del servizio 311 di San Francisco.

Nota

Microsoft fornisce i set di dati aperti di Azure così come sono e non fornisce né garanzie, esplicite o implicite, né specifica alcuna condizione in relazione all'uso dei set di dati. Nella misura consentita dalla legge locale, Microsoft declina tutte le responsabilità per eventuali danni o perdite, incluse dirette, consequenziali, speciali, indirette, accidentali o irreversibili, risultanti dall'uso dei set di dati.

Questo set di dati viene fornito in conformità con le condizioni originali in base alle quali Microsoft ha ricevuto i dati di origine. Il set di dati potrebbe includere dati provenienti da Microsoft.

Le richieste di assistenza ai vigili del fuoco includono tutte le risposte dell'unità dei vigili del fuoco alle chiamate. Ogni record include il numero di chiamata, il numero dell'evento, l'indirizzo, l'identificatore dell'unità, il tipo di chiamata e la disposizione. Sono inclusi anche tutti gli intervalli di tempo pertinenti. Poiché questo set di dati è basato sulle risposte e dal momento che la maggior parte delle chiamate ha coinvolto più unità, per ogni numero di chiamata sono presenti più record. Gli indirizzi sono associati a un numero di isolato, a un incrocio o a una casella di chiamata, non a un indirizzo specifico.

311 Casi includono i casi associati a un luogo o a una cosa (ad esempio parchi, strade o edifici) e creati dopo il 1° luglio 2008. Sono esclusi i casi registrati da un utente in merito alle proprie esigenze. Ad esempio, domande relative all'imposta sulla proprietà o sull'attività commerciale, richieste di permessi di parcheggio e così via. Per altre informazioni, vedere il collegamento del programma.

Volume e conservazione

Il set di dati viene archiviato nel formato Parquet. Viene aggiornato ogni giorno con circa 6M di righe (400 MB) a partire dal 2019.

Questo set di dati include record cronologici accumulati dal 2015 a oggi. Puoi usare le impostazioni dei parametri nell'SDK per recuperare i dati entro un intervallo di tempo specifico.

Posizione di archiviazione

Questo set di dati è archiviato nell'area Stati Uniti orientali di Azure. L'allocazione delle risorse di calcolo nell'area Stati Uniti orientali è consigliata per motivi di affinità.

Set di dati correlati

• Chiamate ai Vigili del Fuoco
• 311 casi

Colonne

Nome	Tipo di dati	Unica	Valori (esempio)	Descrizione
address	string	280,652	Non associato ad un indirizzo specifico 0 isolato di 6TH ST	Indirizzo dell'incidente (nota: l'indirizzo e la posizione sono generalizzati alla metà dell'isolato della strada, all'incrocio o alla posizione della cabina di chiamata più vicina, per proteggere la privacy di chi chiama).
category	string	108	Pulizia di strade e marciapiedi potenzialmente pericolosa per la vita	Nome leggibile del tipo della richiesta di assistenza per i casi relativi al numero 311 o al gruppo del tipo di chiamata per le chiamate al numero 911 in caso di incendio.
dataSubtype	string	2	911_Fire 311_All	“911_Fire” or “311_All”.
dataType	string	1	Sicurezza	"Sicurezza"
dateTime	timestamp	6,496,563	19-10-2020 12:28:08 28-07-2020 06:40:26	Data e ora in cui la richiesta di assistenza è stata creata o quando è stata ricevuta la telefonata relativa all'incendio.
latitude	double	1,615,369	37.777624238929 37.786117211838	Latitudine della posizione, con la proiezione WGS84.
longitude	double	1,554,612	-122.39998111124 -122.419854245692	Longitudine della posizione, con la proiezione WGS84.
source	string	9	Telefono cellulare/Open311	Meccanismo o percorso in base al quale è stata ricevuta la richiesta di servizio; in "genere telefono", "testo/SMS", "sito Web", "app per dispositivi mobili", "X" e così via, ma i termini possono variare in base al sistema.
stato	string	3	Chiusura Apertura	Indicatore a parola singola dello stato corrente della richiesta di assistenza. (Nota: GeoReport V2 consente solo la “apertura” e la “chiusura”)
sottocategoria	string	1,270	Articoli in blocco degli incidenti medici	Nome leggibile da esseri umani del sottotipo della richiesta di assistenza per i casi relativi al numero 311 o al tipo di chiamata per le chiamate al numero 911 in caso di incendio.

Anteprima

dataType	dataSubtype	dateTime	category	sottocategoria	stato	address	latitude	longitude	source	extendedProperties
Sicurezza	911_Fire	26/04/2021 2:56:13	Non pericoloso per la vita	Incidente medico	Null	700 isolato di GEARY ST	37.7863607914647	-122.415616900246	Null
Sicurezza	911_Fire	26/04/2021 2:56:13	Non pericoloso per la vita	Incidente medico	Null	700 isolato di GEARY ST	37.7863607914647	-122.415616900246	Null
Sicurezza	911_Fire	26/04/2021 2:54:03	Non pericoloso per la vita	Incidente medico	Null	0 isolato di ESSEX ST	37.7860048266229	-122.395077258809	Null
Sicurezza	911_Fire	26/04/2021 2:54:03	Non pericoloso per la vita	Incidente medico	Null	0 isolato di ESSEX ST	37.7860048266229	-122.395077258809	Null
Sicurezza	911_Fire	26/04/2021 2:52:17	Non pericoloso per la vita	Incidente medico	Null	700 isolato di 29TH AVE	37.7751770865322	-122.488604397217	Null
Sicurezza	911_Fire	26/04/2021 2:50:28	Potenzialmente pericoloso per la vita	Incidente medico	Null	1000 isolato di GEARY ST	37.7857350982044	-122.420555240691	Null
Sicurezza	911_Fire	26/04/2021 2:50:28	Potenzialmente pericoloso per la vita	Incidente medico	Null	1000 isolato di GEARY ST	37.7857350982044	-122.420555240691	Null
Sicurezza	911_Fire	26/04/2021 2:33:52	Non pericoloso per la vita	Incidente medico	Null	100 isolato di BELVEDERE ST	37.767791696654	-122.449332294394	Null
Sicurezza	911_Fire	26/04/2021 2:33:52	Non pericoloso per la vita	Incidente medico	Null	100 isolato di BELVEDERE ST	37.767791696654	-122.449332294394	Null
Sicurezza	911_Fire	26/04/2021 2:33:51	Potenzialmente pericoloso per la vita	Incidente medico	Null	100 isolato di 6TH ST	37.7807920802756	-122.408385745499	Null

Accesso ai dati

Azure Notebooks

azureml-opendatasets

# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import NycSafety

from datetime import datetime
from dateutil import parser


end_date = parser.parse('2016-01-01')
start_date = parser.parse('2015-05-01')
safety = NycSafety(start_date=start_date, end_date=end_date)
safety = safety.to_pandas_dataframe()

safety.info()

azure-storage

# Pip install packages
import os, sys

!{sys.executable} -m pip install azure-storage-blob
!{sys.executable} -m pip install pyarrow
!{sys.executable} -m pip install pandas

# Azure storage access info
azure_storage_account_name = "azureopendatastorage"
azure_storage_sas_token = r""
container_name = "citydatacontainer"
folder_name = "Safety/Release/city=NewYorkCity"

from azure.storage.blob import BlockBlobServicefrom azure.storage.blob import BlobServiceClient, BlobClient, ContainerClient

if azure_storage_account_name is None or azure_storage_sas_token is None:
    raise Exception(
        "Provide your specific name and key for your Azure Storage account--see the Prerequisites section earlier.")

print('Looking for the first parquet under the folder ' +
      folder_name + ' in container "' + container_name + '"...')
container_url = f"https://{azure_storage_account_name}.blob.core.windows.net/"
blob_service_client = BlobServiceClient(
    container_url, azure_storage_sas_token if azure_storage_sas_token else None)

container_client = blob_service_client.get_container_client(container_name)
blobs = container_client.list_blobs(folder_name)
sorted_blobs = sorted(list(blobs), key=lambda e: e.name, reverse=True)
targetBlobName = ''
for blob in sorted_blobs:
    if blob.name.startswith(folder_name) and blob.name.endswith('.parquet'):
        targetBlobName = blob.name
        break

print('Target blob to download: ' + targetBlobName)
_, filename = os.path.split(targetBlobName)
blob_client = container_client.get_blob_client(targetBlobName)
with open(filename, 'wb') as local_file:
    blob_client.download_blob().download_to_stream(local_file)

# Read the parquet file into Pandas data frame
import pandas as pd

print('Reading the parquet file into Pandas data frame')
df = pd.read_parquet(filename)

# you can add your filter at below
print('Loaded as a Pandas data frame: ')
df

pyspark

Campione non disponibile per questa combinazione di piattaforma/pacchetto.

Azure Databricks

azureml-opendatasets

# This is a package in preview.
# You need to pip install azureml-opendatasets in Databricks cluster. https://learn.microsoft.com/azure/data-explorer/connect-from-databricks#install-the-python-library-on-your-azure-databricks-cluster
from azureml.opendatasets import NycSafety

from datetime import datetime
from dateutil import parser


end_date = parser.parse('2016-01-01')
start_date = parser.parse('2015-05-01')
safety = NycSafety(start_date=start_date, end_date=end_date)
safety = safety.to_spark_dataframe()

display(safety.limit(5))

azure-storage

Campione non disponibile per questa combinazione di piattaforma/pacchetto.

pyspark

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "citydatacontainer"
blob_relative_path = "Safety/Release/city=NewYorkCity"
blob_sas_token = r""

# Allow SPARK to read from Blob remotely
wasbs_path = 'wasbs://%s@%s.blob.core.windows.net/%s' % (blob_container_name, blob_account_name, blob_relative_path)
spark.conf.set(
  'fs.azure.sas.%s.%s.blob.core.windows.net' % (blob_container_name, blob_account_name),
  blob_sas_token)
print('Remote blob path: ' + wasbs_path)

# SPARK read parquet, note that it won't load any data yet by now
df = spark.read.parquet(wasbs_path)
print('Register the DataFrame as a SQL temporary view: source')
df.createOrReplaceTempView('source')

# Display top 10 rows
print('Displaying top 10 rows: ')
display(spark.sql('SELECT * FROM source LIMIT 10'))

Azure Synapse

azureml-opendatasets

# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import NycSafety

from datetime import datetime
from dateutil import parser

end_date = parser.parse('2016-01-01')
start_date = parser.parse('2015-05-01')
safety = NycSafety(start_date=start_date, end_date=end_date)
safety = safety.to_spark_dataframe()

# Display top 5 rows
display(safety.limit(5))

azure-storage

Campione non disponibile per questa combinazione di piattaforma/pacchetto.

pyspark

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "citydatacontainer"
blob_relative_path = "Safety/Release/city=NewYorkCity"
blob_sas_token = r""

# Allow SPARK to read from Blob remotely
wasbs_path = 'wasbs://%s@%s.blob.core.windows.net/%s' % (blob_container_name, blob_account_name, blob_relative_path)
spark.conf.set(
  'fs.azure.sas.%s.%s.blob.core.windows.net' % (blob_container_name, blob_account_name),
  blob_sas_token)
print('Remote blob path: ' + wasbs_path)

# SPARK read parquet, note that it won't load any data yet by now
df = spark.read.parquet(wasbs_path)
print('Register the DataFrame as a SQL temporary view: source')
df.createOrReplaceTempView('source')

# Display top 10 rows
print('Displaying top 10 rows: ')
display(spark.sql('SELECT * FROM source LIMIT 10'))

Esempi

• Vedere l'esempio City Safety Analytics su GitHub.

Passaggi successivi

Visualizzare il resto dei set di dati nel catalogo dei set di dati aperti.