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Données de sûreté de New York City

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Toutes les demandes de service 311 à New York de 2010 à nos jours.

Notes

Microsoft fournit Azure Open Datasets « en l’état ». Microsoft n’offre aucune garantie, expresse ou implicite, ni de conditions relatives à votre utilisation des jeux de données. Dans la mesure autorisée par votre droit local, Microsoft décline toute responsabilité pour les dommages ou pertes, y compris directs, consécutifs, spéciaux, indirects ou punitifs, résultant de votre utilisation des jeux de données.

Ce jeu de données est fourni selon les conditions initiales par lesquelles Microsoft a reçu les données sources. Le jeu de données peut inclure des données provenant de Microsoft.

Volume et conservation

Ce jeu de données est stocké au format Parquet. Il est mis à jour quotidiennement et contient environ 12 millions de lignes (500 Mo) au total à partir de 2019.

Ce jeu de données contient les enregistrements historiques accumulés de 2010 à aujourd’hui. Vous pouvez utiliser les paramètres de paramétrage de notre SDK pour récupérer les données dans un intervalle de temps spécifique.

Emplacement de stockage

Ce jeu de données est stocké dans la région Azure USA Est. L’allocation de ressources de calcul dans la région USA Est est recommandée à des fins d’affinité.

Informations supplémentaires

Ce jeu de données provient de New York City Government. Pour plus d’informations, consultez le site de la ville de New York. Consultez les conditions de l’utilisation de ce jeu de données.

Colonnes

Nom Type de données Unique Valeurs (exemple) Description
address string 1,536,593 655 EAST 230 STREET 78-15 PARSONS BOULEVARD Numéro de rue de l’adresse de l’incident fourni par le demandeur.
catégorie string 446 Bruit - CHAUFFE/eau chaude Il s’agit du premier niveau d’une hiérarchie identifiant le sujet de l’incident ou de la condition (type de plainte). Il peut avoir une sous-catégorie correspondante (descripteur) ou peut être autonome.
dataSubtype string 1 311_All “311_All”
dataType string 1 Sûreté Sécurité
dateTime timestamp 17,332,609 2013-01-24 00:00:00 2015-01-08 00:00:00 Date de création de la demande de service.
latitude double 1,513,691 40.89187241649303 40.72195913199264 Latitude de la zone géographique du lieu de l’incident.
longitude double 1,513,713 -73.86016845296459 -73.80969682426189 Longitude de la zone géographique du lieu de l’incident.
status string 13 Fermé En attente Statut de la demande de service envoyée.
subcategory string 1,716 Musique forte/fête DANS TOUT LE BÂTIMENT Ceci est associé à la catégorie (type de plainte) et fournit des détails supplémentaires sur l’incident ou la condition. Ses valeurs dépendent du type de plainte et ne sont pas toujours requises dans la demande de service.

Préversion

dataType dataSubtype dateTime catégorie subcategory status address latitude longitude source extendedProperties
Sûreté 311_All 25/04/2021 2:05:05 Bruit - Rue/trottoir Musique forte/fête En cours 2766 BATH AVENUE 40.5906129741766 -73.9847949011337 null
Sûreté 311_All 25/04/2021 2:04:33 Bruit - Commercial Musique forte/fête En cours 1033 WEBSTER AVENUE 40.8285784533256 -73.9117746958432 null
Sûreté 311_All 25/04/2021 2:04:27 Bruit - Résidentiel Musique forte/fête En cours 620 WEST 141 STREET 40.8241726554395 -73.9530069547366 null
Sûreté 311_All 25/04/2021 2:04:04 Bruit - Résidentiel Musique forte/fête En cours 1647 64 STREET 40.6218907202382 -73.9931125332078 null
Sûreté 311_All 25/04/2021 2:04:01 Bruit - Résidentiel Musique forte/fête En cours 30 LENOX AVENUE 40.7991622274945 -73.9517496365803 null
Sûreté 311_All 25/04/2021 2:03:40 Stationnement illégal Stationnement en double file bloquant la circulation En cours 304 WEST 148 STREET 40.8248229687124 -73.940696262361 null
Sûreté 311_All 25/04/2021 2:03:31 Bruit - Rue/trottoir Musique forte/fête En cours ADEE AVENUE 40.8708386263454 -73.8382363208686 null
Sûreté 311_All 25/04/2021 2:03:18 Bruit - Résidentiel Musique forte/fête En cours 340 EVERGREEN AVENUE 40.6947512704197 -73.9248330229197 null
Sûreté 311_All 25/04/2021 2:03:13 Bruit - Résidentiel Travaux/Martelage En cours 25 REMSEN STREET 40.6948938116483 -73.9973494607802 null

Accès aux données

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))

Exemples

Étapes suivantes

Consultez les autres jeux de données du catalogue Open Datasets.