Datos de seguridad de San Francisco

Llamadas de servicio a los bomberos y casos del número 311 en San Francisco.

Nota

Microsoft proporciona Azure Open Datasets "tal cual". Microsoft no ofrece ninguna garantía, expresa o implícita, ni condición con respecto al uso que usted haga de los conjuntos de datos. En la medida en la que lo permita su legislación local, Microsoft declina toda responsabilidad por posibles daños o pérdidas, incluidos los daños directos, consecuenciales, especiales, indirectos, incidentales o punitivos, que resulten de su uso de los conjuntos de datos.

Este conjunto de datos se proporciona bajo los términos originales con los que Microsoft recibió los datos de origen. El conjunto de datos puede incluir datos procedentes de Microsoft.

Las llamadas de servicio a los bomberos incluyen todas las respuestas de una unidad de bomberos a las llamadas. Cada registro incluye el número de llamada, el número de incidente, la dirección, el identificador de la unidad, el tipo de llamada y la disposición. Todos los intervalos de tiempo relacionados están incluidos también. Puesto que este conjunto de datos se basa en respuestas y la mayoría de las llamadas implicaron a varias unidades, hay varios registros por cada número de llamada. Las direcciones están asociadas con un número de manzana, un cruce o un teléfono público, no una dirección específica.

En los casos del número 311 se incluyen los que están asociados con un lugar o una cosa (por ejemplo, parques, calles o edificios) y que se han creado después del 1 de julio de 2008. Se excluyen los casos registrados por un usuario sobre sus propias necesidades. Por ejemplo, preguntas fiscales sobre propiedades o negocios, solicitudes de permiso de aparcamiento, etc. Para obtener más información, vea vínculo del programa.

Volumen y retención

Este conjunto de datos se almacena en formato Parquet. Se actualiza a diario y tiene alrededor de 6 millones de filas (400 MB) desde 2019.

Este conjunto de datos contiene registros históricos acumulados desde 2015 hasta la actualidad. Puede usar la configuración de parámetros de nuestro SDK para recuperar los datos de un intervalo de tiempo específico.

Ubicación de almacenamiento

Este conjunto de datos se almacena en la región Este de EE. UU. de Azure. Se recomienda asignar recursos de proceso de la misma región por afinidad.

Conjuntos de datos relacionados

• Llamadas a los bomberos
• Casos del 311

Columnas

Nombre	Tipo de datos	Único	Valores (ejemplo)	Descripción
address	string	280,652	Not associated with a specific address 0 Block of 6TH ST	Dirección del incidente. (Nota: La dirección y la ubicación se han generalizado a la manzana de la calle, un cruce o el lugar del teléfono público más próximo con el fin de proteger la privacidad de la persona que ha llamado).
category	string	108	Street and Sidewalk Cleaning Potentially Life-Threatening	Nombre legible del tipo de solicitud de servicio en el número 311 o del grupo de tipos de llamada para los avisos de incendio en el número 911.
dataSubtype	string	2	911_Fire 311_All	"911_Fire" o "311_All".
dataType	string	1	Seguridad	“Safety”
dateTime	timestamp	6,496,563	2020-10-19 12:28:08 2020-07-28 06:40:26	Fecha y hora de la solicitud de servicio o del aviso de incendio.
latitude	double	1,615,369	37.777624238929 37.786117211838	Latitud de la ubicación, usando la proyección WGS84.
longitude	double	1,554,612	-122.39998111124 -122.419854245692	Longitud de la ubicación, usando la proyección WGS84.
source	string	9	Phone Mobile/Open311	Mecanismo o vía por la que se recibió la solicitud de servicio. Normalmente, "Teléfono", "Texto/SMS", "Sitio web", "Aplicación móvil", "X", etc., pero los términos podrían variar de unos sistemas a otros.
status	string	3	Closed Open	Indicador de una sola palabra del estado actual de la solicitud de servicio. (Observación: GeoReport V2 solo admite "open" (abierta) y "closed" (cerrada))
subcategory	string	1270	Medical Incident Bulky Items	Nombre legible del subtipo de solicitud de servicio para los casos del número 311 o del tipo de llamada para los avisos de incendio en el número 911.

Vista previa

dataType	dataSubtype	dateTime	category	subcategory	status	address	latitude	longitude	source	extendedProperties
Seguridad	911_Fire	4/26/2021 2:56:13 AM	No potencialmente letal	Incidente médico	null	700 Block of GEARY ST	37.7863607914647	-122.415616900246	null
Seguridad	911_Fire	4/26/2021 2:56:13 AM	No potencialmente letal	Incidente médico	null	700 Block of GEARY ST	37.7863607914647	-122.415616900246	null
Seguridad	911_Fire	4/26/2021 2:54:03 AM	No potencialmente letal	Incidente médico	null	0 Block of ESSEX ST	37.7860048266229	-122.395077258809	null
Seguridad	911_Fire	4/26/2021 2:54:03 AM	No potencialmente letal	Incidente médico	null	0 Block of ESSEX ST	37.7860048266229	-122.395077258809	null
Seguridad	911_Fire	4/26/2021 2:52:17 AM	No potencialmente letal	Incidente médico	null	700 Block of 29TH AVE	37.7751770865322	-122.488604397217	null
Seguridad	911_Fire	4/26/2021 2:50:28 AM	Potencialmente letal	Incidente médico	null	1000 Block of GEARY ST	37.7857350982044	-122.420555240691	null
Seguridad	911_Fire	4/26/2021 2:50:28 AM	Potencialmente letal	Incidente médico	null	1000 Block of GEARY ST	37.7857350982044	-122.420555240691	null
Seguridad	911_Fire	4/26/2021 2:33:52 AM	No potencialmente letal	Incidente médico	null	100 Block of BELVEDERE ST	37.767791696654	-122.449332294394	null
Seguridad	911_Fire	4/26/2021 2:33:52 AM	No potencialmente letal	Incidente médico	null	100 Block of BELVEDERE ST	37.767791696654	-122.449332294394	null
Seguridad	911_Fire	4/26/2021 2:33:51 AM	Potencialmente letal	Incidente médico	null	100 Block of 6TH ST	37.7807920802756	-122.408385745499	null

Acceso a datos

Azure Notebooks

azureml-opendatasets

# 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-storage

# Pip install packages
import os, sys

!{sys.executable} -m pip install azure-storage-blob
!{sys.executable} -m pip install pyarrow
!{sys.executable} -m pip install pandas

# Azure storage access info
azure_storage_account_name = "azureopendatastorage"
azure_storage_sas_token = r""
container_name = "citydatacontainer"
folder_name = "Safety/Release/city=NewYorkCity"

from azure.storage.blob import BlockBlobServicefrom azure.storage.blob import BlobServiceClient, BlobClient, ContainerClient

if azure_storage_account_name is None or azure_storage_sas_token is None:
    raise Exception(
        "Provide your specific name and key for your Azure Storage account--see the Prerequisites section earlier.")

print('Looking for the first parquet under the folder ' +
      folder_name + ' in container "' + container_name + '"...')
container_url = f"https://{azure_storage_account_name}.blob.core.windows.net/"
blob_service_client = BlobServiceClient(
    container_url, azure_storage_sas_token if azure_storage_sas_token else None)

container_client = blob_service_client.get_container_client(container_name)
blobs = container_client.list_blobs(folder_name)
sorted_blobs = sorted(list(blobs), key=lambda e: e.name, reverse=True)
targetBlobName = ''
for blob in sorted_blobs:
    if blob.name.startswith(folder_name) and blob.name.endswith('.parquet'):
        targetBlobName = blob.name
        break

print('Target blob to download: ' + targetBlobName)
_, filename = os.path.split(targetBlobName)
blob_client = container_client.get_blob_client(targetBlobName)
with open(filename, 'wb') as local_file:
    blob_client.download_blob().download_to_stream(local_file)

# Read the parquet file into Pandas data frame
import pandas as pd

print('Reading the parquet file into Pandas data frame')
df = pd.read_parquet(filename)

# you can add your filter at below
print('Loaded as a Pandas data frame: ')
df

pyspark

Ejemplo no disponible para esta combinación de plataforma y paquete.

Azure Databricks

azureml-opendatasets

# 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-storage

Ejemplo no disponible para esta combinación de plataforma y paquete.

pyspark

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "citydatacontainer"
blob_relative_path = "Safety/Release/city=NewYorkCity"
blob_sas_token = r""

# Allow SPARK to read from Blob remotely
wasbs_path = 'wasbs://%s@%s.blob.core.windows.net/%s' % (blob_container_name, blob_account_name, blob_relative_path)
spark.conf.set(
  'fs.azure.sas.%s.%s.blob.core.windows.net' % (blob_container_name, blob_account_name),
  blob_sas_token)
print('Remote blob path: ' + wasbs_path)

# SPARK read parquet, note that it won't load any data yet by now
df = spark.read.parquet(wasbs_path)
print('Register the DataFrame as a SQL temporary view: source')
df.createOrReplaceTempView('source')

# Display top 10 rows
print('Displaying top 10 rows: ')
display(spark.sql('SELECT * FROM source LIMIT 10'))

Azure Synapse

azureml-opendatasets

# 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))

azure-storage

Ejemplo no disponible para esta combinación de plataforma y paquete.

pyspark

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "citydatacontainer"
blob_relative_path = "Safety/Release/city=NewYorkCity"
blob_sas_token = r""

# Allow SPARK to read from Blob remotely
wasbs_path = 'wasbs://%s@%s.blob.core.windows.net/%s' % (blob_container_name, blob_account_name, blob_relative_path)
spark.conf.set(
  'fs.azure.sas.%s.%s.blob.core.windows.net' % (blob_container_name, blob_account_name),
  blob_sas_token)
print('Remote blob path: ' + wasbs_path)

# SPARK read parquet, note that it won't load any data yet by now
df = spark.read.parquet(wasbs_path)
print('Register the DataFrame as a SQL temporary view: source')
df.createOrReplaceTempView('source')

# Display top 10 rows
print('Displaying top 10 rows: ')
display(spark.sql('SELECT * FROM source LIMIT 10'))

Ejemplos

• Consulte el ejemplo City Safety Analytics en GitHub.

Pasos siguientes

Consulte el resto de los conjuntos de datos en el catálogo de Open Datasets.