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Données de sûreté de San Francisco

Appel au pompiers et incidents 311 à San Francisco.

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.

Les appels aux pompiers incluent toutes les réponses des unités de pompiers aux appels. Chaque enregistrement inclut le numéro d’appel, le numéro d’incident, l’adresse, l’identifiant de l’unité, le type d’appel et la disposition. Tous les intervalles de temps pertinents sont également inclus. Étant donné que ce jeu de données est basé sur les réponses et que la plupart des appels impliquent plusieurs unités, il existe plusieurs enregistrements pour chaque numéro d’appel. Les adresses sont associées à un numéro de bloc, à une intersection ou à une cabine téléphonique, et non à une adresse spécifique.

Le jeu « 311 Cases » comprend des cas associés à un endroit ou à une chose (par exemple parcs, rues et bâtiments) et créés après le 1er juillet 2008. Les cas qui sont enregistrés par un utilisateur concernant leurs propres besoins sont exclus. Par exemple, les questions de propriété ou d’impôt professionnel, les demandes d’autorisation de stationnement, etc. Pour plus d’informations, consultez Program Link.

Volume et conservation

Ce jeu de données est stocké au format Parquet. Il est mis à jour quotidiennement avec environ 6 millions de lignes (400 Mo) en 2019.

Ce jeu de données contient les enregistrements historiques accumulés de 2015 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.

Colonnes

Nom Type de données Unique Valeurs (exemple) Description
address string 280,652 Non associé à une adresse spécifique « 0 Block of 6TH ST » Adresse de l’incident (remarque : adresse et emplacement généralisés au milieu de la rue, à l’intersection ou à la cabine téléphonique la plus proche pour protéger la confidentialité de l’appelant).
catégorie string 108 Nettoyage de la rue et du trottoir Risque vital potentiel Nom lisible par l’homme du type de demande de service 311 ou du groupe de types d’appel pour les appels 911 pour signaler un incendie.
dataSubtype string 2 911_Fire 311_All « 911_Fire » ou « 311_All ».
dataType string 1 Sûreté Sécurité
dateTime timestamp 6,496,563 2020-10-19 12:28:08 2020-07-28 06:40:26 Date et heure auxquelles la demande de service a été effectué ou l’appel signalant un incendie a été reçu.
latitude double 1,615,369 37.777624238929 37.786117211838 Latitude du lieu, à l’aide de la projection WGS84.
longitude double 1,554,612 -122.39998111124 -122.419854245692 Longitude du lieu, à l’aide de la projection WGS84.
source string 9 Téléphone portable/Open311 Mécanisme ou chemin de réception de la demande de service ; généralement, « Téléphone », « Message/SMS », « Site web », « Application mobile », « X », etc., mais les termes peuvent varier selon le système.
statut string 3 Fermé Ouvert Indicateur en un seul mot de l’état actuel de la demande de service. (Remarque : GeoReport v2 autorise uniquement les états « open » et « closed »)
subcategory string 1 270 Medical Incident Bulky Items Nom lisible par l’homme du sous-type de demande de service pour les incidents 311 ou type d’appel pour les appels au 911 pour signaler un incendie.

Préversion

dataType dataSubtype dateTime catégorie subcategory status address latitude longitude source extendedProperties
Sûreté 911_Fire 26/04/2021 2:56:13 AM Pas de risque vital Incident médical null 700 Block of GEARY ST 37.7863607914647 -122.415616900246 null
Sûreté 911_Fire 26/04/2021 2:56:13 AM Pas de risque vital Incident médical null 700 Block of GEARY ST 37.7863607914647 -122.415616900246 null
Sûreté 911_Fire 26/04/2021 2:54:03 AM Pas de risque vital Incident médical null 0 Block of ESSEX ST 37.7860048266229 -122.395077258809 null
Sûreté 911_Fire 26/04/2021 2:54:03 AM Pas de risque vital Incident médical null 0 Block of ESSEX ST 37.7860048266229 -122.395077258809 null
Sûreté 911_Fire 26/04/2021 2:52:17 AM Pas de risque vital Incident médical null 700 Block of 29TH AVE 37.7751770865322 -122.488604397217 null
Sûreté 911_Fire 26/04/2021 2:50:28 AM Pronostic vital engagé Incident médical null 1000 Block of GEARY ST 37.7857350982044 -122.420555240691 null
Sûreté 911_Fire 26/04/2021 2:50:28 AM Pronostic vital engagé Incident médical null 1000 Block of GEARY ST 37.7857350982044 -122.420555240691 null
Sûreté 911_Fire 26/04/2021 2:33:52 AM Pas de risque vital Incident médical null 100 Block of BELVEDERE ST 37.767791696654 -122.449332294394 null
Sûreté 911_Fire 26/04/2021 2:33:52 AM Pas de risque vital Incident médical null 100 Block of BELVEDERE ST 37.767791696654 -122.449332294394 null
Sûreté 911_Fire 26/04/2021 2:33:51 AM Pronostic vital engagé Incident médical null 100 Block of 6TH ST 37.7807920802756 -122.408385745499 null

Accès aux données

Azure Notebooks

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

from datetime import datetime
from dateutil import parser


end_date = parser.parse('2016-01-01')
start_date = parser.parse('2015-05-01')
safety = NycSafety(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 NycSafety

from datetime import datetime
from dateutil import parser


end_date = parser.parse('2016-01-01')
start_date = parser.parse('2015-05-01')
safety = NycSafety(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 NycSafety

from datetime import datetime
from dateutil import parser

end_date = parser.parse('2016-01-01')
start_date = parser.parse('2015-05-01')
safety = NycSafety(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.