New York City Safety Data
2010 年から現在までのすべてのニューヨーク市 311 サービス要求。
注意
Microsoft は、Azure Open Datasets を "現状有姿" で提供します。 Microsoft は、データセットの使用に関して、明示または黙示を問わず、いかなる保証も行わないものとし、条件を定めることもありません。 現地の法律の下で認められている範囲内で、Microsoft は、データセットの使用に起因する、直接的、派生的、特別、間接的、偶発的、または懲罰的なものを含めたいかなる損害または損失に対しても一切の責任を負わないものとします。
このデータセットは、Microsoft がソース データを受け取った元の条件に基づいて提供されます。 データセットには、Microsoft が提供するデータが含まれている場合があります。
ボリュームとデータ保持期間
このデータセットは Parquet 形式で保存されています。 毎日更新されており、2019 年時点で合計約 1200 万行 (500 MB) が含まれています。
このデータセットには、2010 年から現在までに蓄積された過去の記録が含まれます。 SDK でパラメーター設定を使用して、特定の時間範囲内のデータをフェッチできます。
保存先
このデータセットは、米国東部 Azure リージョンに保存されています。 アフィニティのために、米国東部でコンピューティング リソースを割り当てることをお勧めします。
追加情報
このデータセットはニューヨーク市政府から提供されています。詳細については、ニューヨーク市の Web サイトを参照してください。 このデータセットの利用規約を参照してください。
[列]
| Name | データ型 | 一意 | 値 (サンプル) | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| address | string | 1,536,593 | 655 EAST 230 STREET 78-15 PARSONS BOULEVARD | 提出者から提供されたインシデントの住所の家屋番号。 |
| category | string | 446 | Noise - Residential HEAT/HOT WATER | これは、インシデントまたは状況のトピックを識別する階層の最初のレベルです (苦情の種類)。 対応するサブカテゴリ (記述子) がある場合もあれば、スタンドアロンの場合もあります。 |
| dataSubtype | string | 1 | 311_All | "311_All" |
| dataType | string | 1 | 安全性 | "Safety" |
| dateTime | timestamp | 17,332,609 | 2013-01-24 00:00:00 2015-01-08 00:00:00 | サービス要求が作成された日付。 |
| 緯度 (latitude) | double | 1,513,691 | 40.89187241649303 40.72195913199264 | インシデントの場所の地理ベースの緯度。 |
| 経度 (longitude) | double | 1,513,713 | -73.86016845296459 -73.80969682426189 | インシデントの場所の地理ベースの経度。 |
| status | string | 13 | Closed Pending | 送信されたサービス要求の状態。 |
| subcategory | string | 1,716 | Loud Music/Party ENTIRE BUILDING | これはカテゴリ (苦情の種類) に関連付けられており、インシデントまたは状況の詳細を示します。 値は苦情の種類によって異なり、サービス要求で必ずしも必要とされるわけではありません。 |
プレビュー
| dataType | dataSubtype | dateTime | category | subcategory | status | address | 緯度 (latitude) | 経度 (longitude) | source | extendedProperties |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 安全性 | 311_All | 4/25/2021 2:05:05 AM | Noise - Street/Sidewalk | Loud Music/Party | 進行中 | 2766 BATH AVENUE | 40.5906129741766 | -73.9847949011337 | null | |
| 安全性 | 311_All | 4/25/2021 2:04:33 AM | Noise - Commercial | Loud Music/Party | 進行中 | 1033 WEBSTER AVENUE | 40.8285784533256 | -73.9117746958432 | null | |
| 安全性 | 311_All | 4/25/2021 2:04:27 AM | Noise - Residential | Loud Music/Party | 進行中 | 620 WEST 141 STREET | 40.8241726554395 | -73.9530069547366 | null | |
| 安全性 | 311_All | 4/25/2021 2:04:04 AM | Noise - Residential | Loud Music/Party | 進行中 | 1647 64 STREET | 40.6218907202382 | -73.9931125332078 | null | |
| 安全性 | 311_All | 4/25/2021 2:04:01 AM | Noise - Residential | Loud Music/Party | 進行中 | 30 LENOX AVENUE | 40.7991622274945 | -73.9517496365803 | null | |
| 安全性 | 311_All | 4/25/2021 2:03:40 AM | Illegal Parking | Double Parked Blocking Traffic | 進行中 | 304 WEST 148 STREET | 40.8248229687124 | -73.940696262361 | null | |
| 安全性 | 311_All | 4/25/2021 2:03:31 AM | Noise - Street/Sidewalk | Loud Music/Party | 進行中 | ADEE AVENUE | 40.8708386263454 | -73.8382363208686 | null | |
| 安全性 | 311_All | 4/25/2021 2:03:18 AM | Noise - Residential | Loud Music/Party | 進行中 | 340 EVERGREEN AVENUE | 40.6947512704197 | -73.9248330229197 | null | |
| 安全性 | 311_All | 4/25/2021 2:03:13 AM | Noise - Residential | Banging/Pounding | 進行中 | 25 REMSEN STREET | 40.6948938116483 | -73.9973494607802 | null |
データ アクセス
Azure Notebooks
# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import SanFranciscoSafety
from datetime import datetime
from dateutil import parser
end_date = parser.parse('2016-01-01')
start_date = parser.parse('2015-05-01')
safety = SanFranciscoSafety(start_date=start_date, end_date=end_date)
safety = safety.to_pandas_dataframe()
safety.info()
Azure Databricks
# 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 SanFranciscoSafety
from datetime import datetime
from dateutil import parser
end_date = parser.parse('2016-01-01')
start_date = parser.parse('2015-05-01')
safety = SanFranciscoSafety(start_date=start_date, end_date=end_date)
safety = safety.to_spark_dataframe()
display(safety.limit(5))
Azure Synapse
# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import SanFranciscoSafety
from datetime import datetime
from dateutil import parser
end_date = parser.parse('2016-01-01')
start_date = parser.parse('2015-05-01')
safety = SanFranciscoSafety(start_date=start_date, end_date=end_date)
safety = safety.to_spark_dataframe()
# Display top 5 rows
display(safety.limit(5))
例
- GitHub の都市の安全性分析の例を参照してください。
次のステップ
Open Datasets カタログの残りのデータセットを表示します。