Seattle Safety Data
シアトル消防局 (911) からの派遣。
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 年には約 800,000 行 (20 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、米国東部に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シアトル市政府から提供されています。 詳細については、シアトル市の 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については、ライセンスと帰属に関するページを参照してください。 データ ソースについてご不明な点があれば、open.data@seattle.gov までメールでお問い合わせください。
[列]
Name | データ型 | 一意 | 値 (サンプル) | 説明 |
---|---|---|---|---|
address | string | 196,965 | 517 3rd Av 318 2nd Av Et S | インシデントの場所。 |
category | string | 232 | Aid Response (救援対応) Medic Response (医療対応) | 応答の種類。 |
dataSubtype | string | 1 | 911_Fire | "911_Fire" |
dataType | string | 1 | 安全性 | "Safety" |
dateTime | timestamp | 1,533,401 | 2020-11-04 06:49:00 2019-06-19 13:49:00 | 通報の日時。 |
緯度 (latitude) | double | 94,332 | 47.602172 47.600194 | これは緯度値です。 緯線は赤道に平行です。 |
経度 (longitude) | double | 79,492 | -122.330863 -122.330541 | これは経度値です。 経線は緯線に垂直に走り、すべて両極を通ります。 |
プレビュー
dataType | dataSubtype | dateTime | category | subcategory | status | address | 緯度 (latitude) | 経度 (longitude) | source | extendedProperties |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
安全性 | 911_Fire | 4/28/2021 5:22:00 AM | Rubbish Fire (小規模火災) | null | null | 200 University St | 47.607299 | -122.337087 | null | |
安全性 | 911_Fire | 4/28/2021 5:15:00 AM | Triaged Incident (トリアージ インシデント) | null | null | 6th Ave / Olive Way | 47.61313 | -122.336282 | null | |
安全性 | 911_Fire | 4/28/2021 5:12:00 AM | Aid Response (救援対応) | null | null | 4th Ave S / Seattle Blvd S | 47.596486 | -122.329046 | null | |
安全性 | 911_Fire | 4/28/2021 5:09:00 AM | Rubbish Fire (小規模火災) | null | null | 3rd Ave / University St | 47.607763 | -122.335976 | null | |
安全性 | 911_Fire | 4/28/2021 4:57:00 AM | Low Acuity Response (緊急度の低い対応) | null | null | 533 3rd Ave W | 47.623717 | -122.360635 | null | |
安全性 | 911_Fire | 4/28/2021 4:57:00 AM | Trans to AMR (AMR に転送) | null | null | 4638 S Austin St | 47.534702 | -122.274812 | null | |
安全性 | 911_Fire | 4/28/2021 4:55:00 AM | Triaged Incident (トリアージ インシデント) | null | null | 8th Ave N / Harrison St | 47.622051 | -122.341066 | null |
データ アクセス
Azure Notebooks
# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import SeattleSafety
from datetime import datetime
from dateutil import parser
end_date = parser.parse('2016-01-01')
start_date = parser.parse('2015-05-01')
safety = SeattleSafety(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 SeattleSafety
from datetime import datetime
from dateutil import parser
end_date = parser.parse('2016-01-01')
start_date = parser.parse('2015-05-01')
safety = SeattleSafety(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 SeattleSafety
from datetime import datetime
from dateutil import parser
end_date = parser.parse('2016-01-01')
start_date = parser.parse('2015-05-01')
safety = SeattleSafety(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。