次の方法で共有

NYC タクシー & リムジン協会 - グリーン タクシー運行記録

  • [アーティクル]

グリーン タクシー乗車記録には、乗車と降車の日時、乗車と降車の場所、移動距離、料金明細、料金の種類、支払いの種類、運転手から報告された乗車人数が入力されたフィールドが含まれています。

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。 2018 年時点で合計約 8,000 万行 (2 GB) あります。

このデータセットには、2009 年から 2018 年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

ニューヨーク市タクシー & リムジン委員会 (TLC):

データは、Taxicab & Livery Passenger Enhancement Programs (TPEP/LPEP) の下で承認されたテクノロジ プロバイダーによって収集され、ニューヨーク市タクシー & リムジン委員会 (TLC) に提供されました。 乗車データは TLC によって作成されたものではなく、TLC はこれらのデータの正確性に関して一切の表明を行いません。

元のデータセットの場所と元の使用条件を表示します。

[列]

Name データ型 一意 値 (サンプル) 説明
doLocationId string 264 74 42 タクシーメーターが解除された DOLocationID TLC タクシー ゾーン。
dropoffLatitude double 109,721 40.7743034362793 40.77431869506836 2016 年 7 月以降は非推奨
dropoffLongitude double 75,502 -73.95272827148438 -73.95274353027344 2016 年 7 月以降は非推奨
extra double 202 0.5 1.0 その他の割増料金と追加料金。 現在、これには 0.50 ドルおよび 1 ドルのラッシュアワー料金と夜間料金のみが含まれます。
fareAmount double 10,367 6.0 5.5 メーターによって計算された時間距離併用運賃。
improvementSurcharge string 92 0.3 0 初乗り運賃での乗車に課される 0.30 ドルの改善追加料金。 改善追加料金は 2015 年に徴収が開始されました。
lpepDropoffDatetime timestamp 58,100,713 2016-05-22 00:00:00 2016-05-09 00:00:00 メーターが解除された日時。
lpepPickupDatetime timestamp 58,157,349 2013-10-22 12:40:36 2014-08-09 15:54:25 メーターが作動し始めた日時。
mtaTax double 34 0.5 -0.5 使用中のメーター制料金に基づいて自動的にトリガーされる 0.50 ドルの MTA 税。
passengerCount INT 10 1 2 乗車人数。 これは運転手が入力した値です。
paymentType INT 5 2 1 乗客が乗車料金をどのように支払ったかを示す数値コード。 1= クレジット カード 2= 現金 3= 無料 4= 争議 5= 不明 6= 無効な乗車
pickupLatitude double 95,110 40.721351623535156 40.721336364746094 2016 年 7 月以降は非推奨
pickupLongitude double 55,722 -73.84429931640625 -73.84429168701172 2016 年 7 月以降は非推奨
puLocationId string 264 74 41 タクシーメーターが作動し始めた TLC タクシー ゾーン。
puMonth INT 12 3 5
puYear INT 14 2015 2016
rateCodeID INT 7 1 5 乗車終了時に適用される最終的な料金コード。 1= 標準料金 2= JFK 3= Newark 4= Nassau または Westchester 5= ネゴシエート料金 6= グループ乗車
storeAndFwdFlag string 2 N Y このフラグは、車両がサーバーに接続されていないため、乗車記録がベンダーに送信される前に車両のメモリに保持されていたどうか ("ストア アンド フォワード" とも呼ばれます) を示します。 Y= ストア アンド フォワード乗車 N= ストア アンド フォワード乗車ではない
tipAmount double 6,206 1.0 2.0 チップの金額 - このフィールドは、クレジット カードのチップの場合に自動的に入力されます。 現金のチップは含まれません。
tollsAmount double 2,150 5.54 5.76 乗車中に支払われたすべての通行料金の合計金額。
totalAmount double 20,188 7.8 6.8 乗客に請求される合計金額。 現金のチップは含まれません。
tripDistance double 7,060 0.9 1.0 タクシーメーターによって報告された走行距離 (マイル単位)。
tripType INT 3 1 2 乗車が乗客の呼び止めと配車のどちらであるかを示すコード。配車は、使用中のメーター料金に基づいて自動的に割り当てられますが、運転手が変更できます。 1= 通りで拾う 2= 配車
vendorID INT 2 2 1 レコードを提供した LPEP プロバイダーを示すコード。 1= Creative Mobile Technologies, LLC、2= VeriFone Inc.

プレビュー

vendorID lpepPickupDatetime lpepDropoffDatetime passengerCount tripDistance puLocationId doLocationId rateCodeID storeAndFwdFlag paymentType fareAmount extra mtaTax improvementSurcharge tipAmount tollsAmount totalAmount tripType puYear puMonth
2 2081/6/24 午後 5:40:37 2081/6/24 午後 6:42:47 1 16.95 93 117 1 N 1 52 1 0.5 0.3 0 2.16 55.96 1 2081 6
2 2030/11/28 午前 12:19:29 2030/11/28 午前 12:25:37 1 1.08 42 247 1 N 2 6.5 0 0.5 0.3 0 0 7.3 1 2030 11
2 2030/11/28 午前 12:14:50 2030/11/28 午前 12:14:54 1 0.03 42 42 5 N 2 5 0 0 0 0 0 5 2 2030 11
2 2020/11/14 午前 11:38:07 2020/11/14 午前 11:42:22 1 0.63 129 129 1 N 2 4.5 1 0.5 0.3 0 0 6.3 1 2020 11
2 2020/11/14 午前 9:55:36 2020/11/14 午前 10:04:54 1 3.8 82 138 1 N 2 12.5 1 0.5 0.3 0 0 14.3 1 2020 11
2 2019/8/26 午後 4:18:37 2019/8/26 午後 4:19:35 1 0 264 264 1 N 2 1 0 0.5 0.3 0 0 1.8 1 2019 8
2 2019/7/1 午前 8:28:33 2019/7/1 午前 8:32:33 1 0.71 7 7 1 N 1 5 0 0.5 0.3 1.74 0 7.54 1 2019 7
2 2019/7/1 午前 12:04:53 2019/7/1 午前 12:21:56 1 2.71 223 145 1 N 2 13 0.5 0.5 0.3 0 0 14.3 1 2019 7
2 2019/7/1 午前 12:04:11 2019/7/1 午前 12:21:15 1 3.14 166 142 1 N 2 14.5 0.5 0.5 0.3 0 0 18.55 1 2019 7
2 2019/7/1 午前 12:03:37 2019/7/1 午前 12:09:27 1 0.78 74 74 1 N 1 6 0.5 0.5 0.3 1.46 0 8.76 1 2019 7

データ アクセス

Azure Notebooks

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

from datetime import datetime
from dateutil import parser


end_date = parser.parse('2018-06-06')
start_date = parser.parse('2018-05-01')
nyc_tlc = NycTlcGreen(start_date=start_date, end_date=end_date)
nyc_tlc_df = nyc_tlc.to_pandas_dataframe()

nyc_tlc_df.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 NycTlcGreen

from datetime import datetime
from dateutil import parser


end_date = parser.parse('2018-06-06')
start_date = parser.parse('2018-05-01')
nyc_tlc = NycTlcGreen(start_date=start_date, end_date=end_date)
nyc_tlc_df = nyc_tlc.to_spark_dataframe()

display(nyc_tlc_df.limit(5))

Azure Synapse

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

from datetime import datetime
from dateutil import parser


end_date = parser.parse('2018-06-06')
start_date = parser.parse('2018-05-01')
nyc_tlc = NycTlcGreen(start_date=start_date, end_date=end_date)
nyc_tlc_df = nyc_tlc.to_spark_dataframe()

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

# Display data statistic information
display(nyc_tlc_df, summary = True)

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。