NYC タクシー & リムジン協会 - イエロー タクシー運行記録
イエロー 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 15 億行 (50 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 | 265 | 161 236 | タクシーメーターが解除された TLC タクシー ゾーン。 |
| endLat | double | 961,994 | 41.366138 40.75 | |
| endLon | double | 1,144,935 | -73.137393 -73.9824 | |
| extra | double | 877 | 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 | 18,935 | 6.5 4.5 | メーターによって計算された時間距離併用運賃。 |
| improvementSurcharge | string | 60 | 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。 |
| mtaTax | double | 360 | 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 | 64 | 1 2 | 乗車人数。 これは運転手が入力した値です。 |
| paymentType | string | 6,282 | CSH CRD | 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 |
| puLocationId | string | 266 | 237 161 | 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 | 29 | 2012 2011 | |
| rateCodeId | INT | 56 | 1 2 | 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= ニューアーク 4= ナッソーまたはウエストチェスター 5= ネゴシエート料金 6= グループ乗車 |
| startLat | double | 833,016 | 41.366138 40.7741 | |
| startLon | double | 957,428 | -73.137393 -73.9821 | |
| storeAndFwdFlag | string | 8 | N 0 | 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 | 12,121 | 1.0 2.0 | 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 | 6,634 | 5.33 4.8 | 乗車中に支払われたすべての通行料金の合計金額。 |
| totalAmount | double | 39,707 | 7.0 7.8 | 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。 |
| tpepDropoffDateTime | timestamp | 290,185,010 | 2010-11-07 01:29:00 2013-11-03 01:22:00 | メーターが解除された日時。 |
| tpepPickupDateTime | timestamp | 289,948,585 | 2010-11-07 01:00:00 2009-11-01 01:05:00 | メーターが作動し始めた日時。 |
| tripDistance | double | 14,003 | 1.0 0.9 | 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)。 |
| vendorID | string | 7 | VTS CMT | レコードを提供した TPEP プロバイダーを示すコード。 1= Creative Mobile Technologies, LLC、2= VeriFone Inc. |
| 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 | tpepPickupDateTime | tpepDropoffDateTime | passengerCount | tripDistance | puLocationId | doLocationId | rateCodeId | storeAndFwdFlag | paymentType | fareAmount | extra | mtaTax | improvementSurcharge | tipAmount | tollsAmount | totalAmount | puYear | puMonth |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2 | 1/24/2088 12:25:39 AM | 1/24/2088 7:28:25 AM | 1 | 4.05 | 24 | 162 | 1 | N | 2 | 14.5 | 0 | 0.5 | 0.3 | 0 | 0 | 15.3 | 2088 | 1 |
| 2 | 1/24/2088 12:15:42 AM | 1/24/2088 12:19:46 AM | 1 | 0.63 | 41 | 166 | 1 | N | 2 | 4.5 | 0 | 0.5 | 0.3 | 0 | 0 | 5.3 | 2088 | 1 |
| 2 | 11/4/2084 12:32:24 PM | 11/4/2084 12:47:41 PM | 1 | 1.34 | 238 | 236 | 1 | N | 2 | 10 | 0 | 0.5 | 0.3 | 0 | 0 | 10.8 | 2084 | 11 |
| 2 | 11/4/2084 12:25:53 PM | 11/4/2084 12:29:00 PM | 1 | 0.32 | 238 | 238 | 1 | N | 2 | 4 | 0 | 0.5 | 0.3 | 0 | 0 | 4.8 | 2084 | 11 |
| 2 | 11/4/2084 12:08:33 PM | 11/4/2084 12:22:24 PM | 1 | 1.85 | 236 | 238 | 1 | N | 2 | 10 | 0 | 0.5 | 0.3 | 0 | 0 | 10.8 | 2084 | 11 |
| 2 | 11/4/2084 11:41:35 AM | 11/4/2084 11:59:41 AM | 1 | 1.65 | 68 | 237 | 1 | N | 2 | 12.5 | 0 | 0.5 | 0.3 | 0 | 0 | 13.3 | 2084 | 11 |
| 2 | 11/4/2084 11:27:28 AM | 11/4/2084 11:39:52 AM | 1 | 1.07 | 170 | 68 | 1 | N | 2 | 9 | 0 | 0.5 | 0.3 | 0 | 0 | 9.8 | 2084 | 11 |
| 2 | 11/4/2084 11:19:06 AM | 11/4/2084 11:26:44 AM | 1 | 1.3 | 107 | 170 | 1 | N | 2 | 7.5 | 0 | 0.5 | 0.3 | 0 | 0 | 8.3 | 2084 | 11 |
| 2 | 11/4/2084 11:02:59 AM | 11/4/2084 11:15:51 AM | 1 | 1.85 | 113 | 137 | 1 | N | 2 | 10 | 0 | 0.5 | 0.3 | 0 | 0 | 10.8 | 2084 | 11 |
| 2 | 11/4/2084 10:46:05 AM | 11/4/2084 10:50:09 AM | 1 | 0.62 | 231 | 231 | 1 | N | 2 | 4.5 | 0 | 0.5 | 0.3 | 0 | 0 | 5.3 | 2084 | 11 |
データ アクセス
Azure Notebooks
# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import NycTlcYellow
from datetime import datetime
from dateutil import parser
end_date = parser.parse('2018-06-06')
start_date = parser.parse('2018-05-01')
nyc_tlc = NycTlcYellow(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 NycTlcYellow
from datetime import datetime
from dateutil import parser
end_date = parser.parse('2018-06-06')
start_date = parser.parse('2018-05-01')
nyc_tlc = NycTlcYellow(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 NycTlcYellow
from datetime import datetime
from dateutil import parser
end_date = parser.parse('2018-06-06')
start_date = parser.parse('2018-05-01')
nyc_tlc = NycTlcYellow(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))
次のステップ
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