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Commission des taxis et limousines de la ville de New York : enregistrements de trajets en taxi jaune

Les enregistrements de trajets en taxi jaune incluent des champs indiquant les dates et heures de début et fin de trajet, les lieux de départ et d’arrivée, la distance des trajets, les tarifs détaillés, les types de tarifs, les types de paiement et le nombre de passagers signalé par le conducteur.

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 y a environ 1,5 milliard de lignes (50 Go) au total en 2018.

Ce jeu de données contient les enregistrements historiques accumulés de 2009 à 2018. 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

Commission des services de taxis et de limousines de la ville de New York (en anglais)

Les données ont été collectées et fournies à la Commission des services de taxis et de limousines de la ville de New York (TLC) par des fournisseurs de technologie agréés dans le cadre du programme d’amélioration du trafic passagers et taxis (TPEP/LPEP). Les données sur les trajets n’ont pas été créées par la TLC et celle-ci ne fait aucune déclaration quant à l’exactitude de ces données.

Affichez l’emplacement du jeu de données d’origine et les conditions d’utilisation d’origine.

Colonnes

Nom Type de données Unique Valeurs (exemple) Description
doLocationId string 265 161 236 Zone de taxi TLC où le compteur a été arrêté.
endLat double 961 994 41,366138 40,75
endLon double 1 144 935 -73,137393 -73,9824
extra double 877 0,5 1,0 Frais et suppléments divers. Actuellement, cela n’inclut que les frais de 0,50 $ et de 1 $ pour les heure de pointe et de nuit.
fareAmount double 18 935 6,5 4,5 Tarif temps-distance calculé par le compteur.
improvementSurcharge string 60 0,3 0 Supplément pour l’amélioration de 0,30 $ évalué sur les trajets hélés à une station. Le supplément pour amélioration a commencé à être perçu en 2015.
mtaTax double 360 0,5 -0,5 Taxe de 0,50 USD MTA déclenchée automatiquement en fonction du tarif affiché au compteur.
passengerCount int 64 1 2 Nombre de passagers dans le véhicule. Cette valeur est entrée par le conducteur.
paymentType string 6 282 CSH CRD Code numérique indiquant comment le passager a payé le trajet. 1 = Carte de crédit ; 2 = Argent liquide ; 3 = Aucuns frais ; 4 = Litige ; 5 = Inconnu ; 6 = Voyage annulé.
puLocationId string 266 237 161 Zone de taxi TLC où le compteur a été lancé.
puMonth int 12 3 5
puYear int 29 2012 2011
rateCodeId int 56 1 2 Code tarifaire final en vigueur à la fin du trajet. 1 = Taux standard ; 2 = JFK ; 3 = Newark ; 4 = Nassau ou Westchester ; 5 = Prix négocié ; 6 = Voyage en groupe.
startLat double 833 016 41,366138 40,7741
startLon double 957 428 -73,137393 -73,9821
storeAndFwdFlag string 8 N 0 Cet indicateur indique si l’enregistrement de trajet a été conservé dans la mémoire du véhicule avant son envoi au fournisseur (ce qui s’appelle « stockage et transmission »), car le véhicule n’était pas connecté au serveur. Y = Trajet stockage et transmission ; N = Pas un trajet stockage et transmission.
tipAmount double 12 121 1,0 2,0 Ce champ est automatiquement renseigné pour les pourboires en carte bancaire. Les pourboires en espèces ne sont pas inclus.
tollsAmount double 6 634 5,33 4,8 Montant total de tous les péages payés lors du trajet.
totalAmount double 39 707 7 7,8 Montant total facturé aux passagers. N’inclut pas les pourboires.
tpepDropoffDateTime timestamp 290 185 010 2010-11-07 01:29:00 2013-11-03 01:22:00 Date et heure auxquelles le compteur a été arrêté.
tpepPickupDateTime timestamp 289 948 585 2010-11-07 01:00:00 2009-11-01 01:05:00 Date et heure auxquelles le compteur a été lancé.
tripDistance double 14 003 1 0,9 Distance parcourue en miles indiquée par le compteur.
vendorID string 7 VTS CMT Code indiquant le fournisseur TPEP qui a fourni l’enregistrement. 1 = Creative Mobile Technologies, LLC ; 2 = VeriFone Inc.
vendorID int 2 2 1 Code indiquant le fournisseur LPEP qui a fourni l’enregistrement. 1 = Creative Mobile Technologies, LLC ; 2 = VeriFone Inc.

Préversion

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

Accès aux données

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))

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