NycTlcFhv Classe

Representa o conjunto de dados público da Comissão de Táxis de NYC & Limousine.

Este conjunto de dados contém For-Hire registos de viagem vechicle (FHV), que incluem campos que capturam o número de licença base de distribuição e a data de recolha, hora e ID de localização da zona de táxi (ficheiro de forma abaixo). Estes registos são gerados a partir das submissões de Registos de Corridas de FHV realizadas pelas centrais. Para obter mais informações sobre este conjunto de dados, incluindo descrições de colunas, formas diferentes de aceder ao conjunto de dados e exemplos, veja Nyc Taxi & Limousine Commission - For-Hire Vehicle (FHV) trip records in the Microsoft Azure Open Datasets catalog (Nyc Taxi & Limousine Commission - For-Hire Vehicle (FHV) no catálogo microsoft Azure Open Datasets.

Inicializar campos de filtragem.

Herança

azureml.opendatasets._nyc_taxi_base.NycTaxiBase

NycTlcFhv

Construtor

NycTlcFhv(start_date: datetime = datetime.datetime(2015, 1, 1, 0, 0), end_date: datetime = datetime.datetime(2024, 5, 1, 0, 0), cols: List[str] | None = None, limit: int | None = -1, enable_telemetry: bool = True)

Parâmetros

Name	Description
start_date	datetime A data em que começar a carregar dados, inclusive. Se Não, o default_start_date é utilizado. valor predefinido: 2015-01-01 00:00:00
end_date	datetime A data em que os dados são carregados, inclusive. Se Não, o default_end_date é utilizado. valor predefinido: 2024-05-01 00:00:00
cols	list[str] Uma lista de nomes de colunas a carregar a partir do conjunto de dados. Se Não, todas as colunas são carregadas. Para obter informações sobre as colunas disponíveis neste conjunto de dados, consulte NYC Taxi & Limousine Commission - For-Hire Vehicle (FHV) trip records. valor predefinido: None
limit	int Um valor que indica o número de dias de dados a carregar com to_pandas_dataframe(). Se não for especificado, a predefinição de -1 significa que não existe limite para dias carregados. valor predefinido: -1
enable_telemetry	bool Se pretende ativar a telemetria neste conjunto de dados. valor predefinido: True
start_date Necessário	datetime A data de início que pretende consultar de forma inclusiva.
end_date Necessário	datetime A data de fim que pretende consultar de forma inclusiva.
cols Necessário	Optional[List[str]] Uma lista de nomes de coluna que gostaria de obter. Nenhuma obterá todas as colunas.
limit Necessário	int to_pandas_dataframe() carregará apenas meses "limite" de dados. -1 significa que não há limite.
enable_telemetry Necessário	bool Indica se pretende enviar telemetria.

Observações

O exemplo abaixo mostra como aceder ao conjunto de dados.

   from azureml.opendatasets import NycTlcFhv
   from dateutil import parser

   end_date = parser.parse('2018-06-06')
   start_date = parser.parse('2018-05-01')
   nyc_tlc = NycTlcFhv(start_date=start_date, end_date=end_date)
   nyc_tlc_df = nyc_tlc.to_pandas_dataframe()