NYC Taxi & Limousine Commission - yellow taxi trip records

Artigo
09/03/2024

Los registros de carreras de taxis amarillos incluyen campos que recopilan la fecha, la hora y el lugar donde se recoge y se deja a los pasajeros, las distancias de las carreras, las tarifas desglosadas, los tipos de tarifa, los tipos de pago y los recuentos de pasajeros notificados por el conductor.

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.

Volumen y retención

Este conjunto de datos se almacena en formato Parquet. Hay alrededor de 1500 millones de filas (50 GB) en total desde 2018.

Este conjunto de datos contiene registros históricos acumulados desde 2009 hasta 2018. 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.

Información adicional

NYC Taxi and Limousine Commission (TLC):

Proveedores de tecnología autorizados por los programas TPEP (Taxicab Passenger Enhancement Program) y LPEP (Livery Passenger Enhancement Program) recopilaron y proporcionaron los datos a NYC Taxi and Limousine Commission (TLC). TLC no creó los datos de las carreras y no hace ninguna declaración respecto a la exactitud de estos datos.

Vea la ubicación original del conjunto de datos y los términos originales de uso.

Columnas

Nombre	Tipo de datos	Único	Valores (ejemplo)	Descripción
doLocationId	string	265	161 236	Parada de taxi de TLC donde se desconectó el taxímetro.
endLat	double	961 994	41.366138 40.75
endLon	double	1 144 935	-73.137393 -73.9824
extra	double	877	0.5 1.0	Diversos extras y suplementos. Actualmente, solo se incluyen los cargos de 0,50 USD y 1 USD por hora punta y tarifa nocturna.
fareAmount	double	18 935	6.5 4.5	Tarifa que calcula el taxímetro en función del tiempo y la distancia.
improvementSurcharge	string	60	0.3 0	Suplemento de 0,30 USD por mejoras del servicio que se aplica a la carrera al bajar la bandera. El suplemento por mejoras se comenzó a cobrar en 2015.
mtaTax	double	360	0.5 -0.5	Impuesto MTA de 0,50 USD que se aplica automáticamente en función de la tarifa utilizada.
passengerCount	int	64	1 2	Número de pasajeros en el vehículo. Este valor lo proporciona el conductor.
paymentType	string	6282	CSH CRD	Código numérico que indica cómo pagó el pasajero la carrera. 1= Tarjeta de crédito 2= Efectivo 3= Gratis 4= Conflicto 5= Desconocido 6= Carrera anulada
puLocationId	string	266	237 161	Parada de taxi de TLC donde se conectó el taxímetro.
puMonth	int	12	3 5
puYear	int	29	2012 2011
rateCodeID	int	56	1 2	Código de la tarifa final en vigor cuando termina la carrera. 1= Tarifa estándar 2= JFK 3= Newark 4= Nassau o Westchester 5= tarifa negociada 6= Carrera en grupo
startLat	double	833 016	41.366138 40.7741
startLon	double	957 428	-73.137393 -73.9821
storeAndFwdFlag	string	8	N 0	Esta marca indica si el registro de la carrera se mantuvo en la memoria del vehículo antes de enviarlo al proveedor, lo que se conoce también como “almacenar y reenviar”, porque el vehículo no tenía conexión con el servidor. Y= almacenar y reenviar carrera N= no almacenar ni reenviar carrera
tipAmount	double	12 121	1.0 2.0	Este campo se rellena automáticamente para las propinas mediante tarjeta de crédito. No se incluyen las propinas en efectivo.
tollsAmount	double	6 634	5.33 4.8	Importe total de todos los peajes pagados durante la carrera.
totalAmount	double	39 707	7.0 7.8	Importe total que se cobra a los pasajeros. No incluye las propinas en efectivo.
tpepDropoffDateTime	timestamp	290 185 010	2010-11-07 01:29:00 2013-11-03 01:22:00	Fecha y hora de la desconexión del taxímetro.
tpepPickupDateTime	timestamp	289 948 585	2010-11-07 01:00:00 2009-11-01 01:05:00	Fecha y hora de la conexión del taxímetro.
tripDistance	double	14 003	1.0 0.9	Distancia recorrida de la carrera (en millas) que indica el taxímetro.
vendorID	string	7	VTS CMT	Código que indica el proveedor del programa TPEP que proporcionó el registro. 1= Creative Mobile Technologies, LLC; 2= VeriFone Inc.
vendorID	int	2	2 1	Código que indica el proveedor del programa LPEP que proporcionó el registro. 1= Creative Mobile Technologies, LLC; 2= VeriFone Inc.

Vista previa

vendorID	tpepPickupDateTime	tpepDropoffDateTime	passengerCount	tripDistance	puLocationId	doLocationId	rateCodeID	storeAndFwdFlag	paymentType	fareAmount	mtaTax	improvementSurcharge	totalAmount	puYear	puMonth
2	1/24/2088 12:25:39 AM	1/24/2088 7:28:25 AM	1	4.05	24	162	1	No	2	14.5	0,5	0,3	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	No	2	4.5.	0,5	0,3	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	No	2	10	0,5	0,3	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	No	2	4	0,5	0,3	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	No	2	10	0,5	0,3	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	No	2	12.5	0,5	0,3	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	No	2	9	0,5	0,3	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	No	2	7.5	0,5	0,3	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	No	2	10	0,5	0,3	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	No	2	4.5.	0,5	0,3	5.3	2084	11

Acceso a datos

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()

# 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 = "nyctlc"
folder_name = "yellow"

from 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

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 storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "nyctlc"
blob_relative_path = "yellow"
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

# 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))

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "nyctlc"
blob_relative_path = "yellow"
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'))

Pasos siguientes

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

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