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NYC Taxi & Limousine Commission – Fahrtenaufzeichnungen für „Yellow Taxi“

Datensätze zu Fahrten mit gelben Taxis enthalten Felder mit Datum/Uhrzeit für Abholung und Ankunft, Start- und Zielort, Fahrtentfernungen, Einzelkosten, Tarifarten, Zahlungsarten und vom Fahrer gemeldeten Fahrgastzahlen.

Hinweis

Microsoft stellt Datasets der Plattform Azure Open Datasets auf einer „As is“-Basis (d. h. ohne Mängelgewähr) zur Verfügung. Microsoft übernimmt weder ausdrücklich noch stillschweigend die Gewährleistung für Ihre Nutzung der Datasets und sichert keinerlei Garantien oder Bedingungen zu. Soweit nach örtlich anwendbarem Recht zulässig, lehnt Microsoft jegliche Haftung für Schäden oder Verluste ab. Dies schließt direkte, indirekte, besondere oder zufällige Schäden oder Verluste sowie Folge- und Strafschäden und damit verbundene Verluste ein, die sich aus Ihrer Nutzung der Datasets ergeben.

Dieses Dataset wird unter den ursprünglichen Bedingungen bereitgestellt, unter denen Microsoft Quelldaten empfangen hat. Das Dataset kann Daten enthalten, die von Microsoft stammen.

Volume und Aufbewahrung

Dieses Dataset wird im Parquet-Format gespeichert. Aktuell (Stand: 2018) gibt es etwa 1,5 Milliarden Zeilen (50 GB). Ab 2019 werden umfangreiche Reisedatensätze separat aufgezeichnet.

Dieses Dataset enthält historische Datensätze, die von 2009 bis 2025 gesammelt wurden. Verwenden Sie Parametereinstellungen im SDK, um Daten innerhalb eines bestimmten Zeitbereichs abzurufen.

Speicherort

Dieses Dataset wird in der Azure-Region „USA, Osten“ gespeichert. Aus Gründen der Affinität wird die Zuweisung von Computeressourcen in der Region „USA, Osten“ empfohlen.

Zusätzliche Informationen

NYC Taxi and Limousine Commission (TLC):

Die Daten wurden von Technologieanbietern, die im Rahmen des Taxicab Livery Passenger Enhancement Programs (TPEP/LPEP) zugelassen sind, gesammelt und der NYC Taxi and Limousine Commission (TLC) zur Verfügung gestellt. Die Fahrtdaten wurden nicht von der TLC erstellt, und die TLC übernimmt keine Garantie für die Genauigkeit dieser Daten.

Zeigen Sie den ursprünglichen Speicherort des Datasets und die ursprünglichen Nutzungsbedingungen an.

Spalten

Name Datentyp Eindeutig Werte (Beispiel) BESCHREIBUNG
doLocationId Zeichenfolge 265 161 236 TLC-Taxizone, in der das Taxameter abgeschaltet wurde.
endLat double 961,994 41.366138 40.75
endLon double 1,144,935 -73.137393 -73.9824
extra double 877 0,5 1,0 Verschiedene Extras und Zusatzkosten. Derzeit umfasst dies nur die Berufsverkehrs- und Nachtzuschläge in Höhe von 0,50 USD und 1 USD.
fareAmount double 18,935 6.5 4.5 Die vom Taxameter anhand der Zeit und Strecke berechneten Kosten.
improvementSurcharge Zeichenfolge 60 0,3 0 Aufschlag in Höhe von 0,30 USD für kurze Distanzen. Dieser Aufschlag wurde im Jahr 2015 eingeführt.
mtaTax double 360 0,5 -0,5 MTA-Steuer von 0,50 USD, die automatisch anhand der berechneten Kosten ausgelöst wird.
passengerCount INT 64 1 2 Die Anzahl der Mitfahrer im Fahrzeug. Dieser Wert wird vom Fahrer eingegeben.
paymentType Zeichenfolge 6.282 CSH CRD Ein numerischer Code, der angibt, wie der Kunde für die Fahrt bezahlt hat. 1 = Kreditkarte; 2 = Bargeld; 3 = Keine Gebühr; 4 = Konflikt; 5 = Unbekannt; 6 = Ungültige Fahrt.
puLocationId Zeichenfolge 266 237 161 TLC-Taxizone, in der das Taxameter eingeschaltet wurde.
puMonth INT 12 3 5
puYear INT 29 2012 2011
rateCodeId INT 56 1 2 Der zuletzt geltende Tarifode am Ende der Fahrt. 1 = Standardpreis; 2 = JFK; 3 = Newark; 4 = Nassau oder Westchester; 5 = Ausgehandelter Fahrpreis; 6 = Gruppenfahrt.
startLat double 833,016 41.366138 40.7741
startLon double 957,428 -73.137393 -73.9821
storeAndFwdFlag Zeichenfolge 8 N 0 Diese Kennzeichnung gibt an, ob der Reisedatensatz im Fahrzeugspeicher gehalten wurde, bevor er an den Lieferanten gesendet wurde, auch bekannt als "Laden und Weiterleiten", da das Fahrzeug keine Verbindung mit dem Server hatte. Y = Fahrt mit Speicherung und Weiterleitung; N = Keine Fahrt mit Speicherung und Weiterleitung.
tipAmount double 12,121 1,0 2,0 Dieses Feld wird für Trinkgelder per Kreditkarte automatisch aufgefüllt. Trinkgelder in bar sind nicht enthalten.
tollsAmount double 6,634 5.33 4.8 Summe der gezahlten Mautgebühren für die Fahrt.
totalAmount double 39,707 7.0 7.8 Der Gesamtbetrag, der Passagieren in Rechnung gestellt wird. Umfasst keine Trinkgelder in bar.
tpepDropoffDateTime timestamp 290,185,010 2010-11-07 01:29:00 2013-11-03 01:22:00 Datum und Uhrzeit der Abschaltung des Taxameters.
tpepPickupDateTime timestamp 289,948,585 2010-11-07 01:00:00 2009-11-01 01:05:00 Datum und Uhrzeit der Einschaltung des Taxameters.
tripDistance double 14,003 1.0 0.9 Die zurückgelegte Strecke in Meilen entsprechend dem Taxameter.
vendorID Zeichenfolge 7 VTS CMT Ein Code, der den TPEP-Anbieter angibt, der den Datensatz bereitgestellt hat. 1 = Creative Mobile Technologies, LLC; 2 = VeriFone Inc.
vendorID INT 2 2 1 Ein Code, der den LPEP-Anbieter angibt, der den Datensatz bereitgestellt hat. 1 = Creative Mobile Technologies, LLC; 2 = VeriFone Inc.

Vorschau

vendorID tpepPickupDateTime tpepDropoffDateTime passengerCount tripDistance puLocationId doLocationId rateCodeId storeAndFwdFlag paymentType fareAmount extra mtaTax improvementSurcharge tipAmount tollsAmount totalAmount puYear puMonth
2 24.01.2088 12:25:39 Uhr 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 24.01.2088 12:15:42 Uhr 24.01.2088 12:19:46 Uhr 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 2.084 11
2 11/4/2084 12:25:53 Pm 11.4.2084 12:29:00 Uhr 1 0,32 238 238 1 N 2 4 0 0.5 0,3 0 0 4.8 2.084 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 2.084 11
2 11.4.2084 11:41:35 Uhr 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 2.084 11
2 11.4.2084 11:27:28 Uhr 11.4.2084 11:39:52 Uhr 1 1,07 170 68 1 N 2 9 0 0.5 0,3 0 0 9,8 2.084 11
2 11.4.2084 11:19:06 Uhr 11.4.2084 11:26:44 Uhr 1 1.3 107 170 1 N 2 7,5 0 0.5 0,3 0 0 8.3 2.084 11
2 11.4.2084 11:02:59 Uhr 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 2.084 11
2 11.4.2084 10:46:05 Uhr 11.4.2084 10:50:09 Uhr 1 0.62 231 231 1 N 2 4,5 0 0.5 0,3 0 0 5.3 2.084 11

Datenzugriff

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))

Nächste Schritte

Machen Sie sich mit den restlichen Datasets im Open Datasets-Katalog vertraut.

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