Chicago Safety Data (Данные о безопасности в Чикаго)

Архив обращений в службу 311 города Чикаго, включающий жалобы на несоблюдение санитарных норм, дорожные выбоины и проблемы с уличным освещением

Все актуальные жалобы на несоблюдение санитарных норм, отправленные в службу 311, и все заявки, выполненные с 1 января 2011 г. Департамент улиц и санитарных норм изучает и устраняет заявленные нарушения санитарных норм Чикаго. Жители могут отправлять заявки на устранение таких нарушений, как переполненные мусорные баки и мусор на тротуаре. Иногда служба 311 получает повторяющиеся жалобы на несоблюдение санитарных норм. Заявки, отмеченные как повторения, относятся к той же географической области, что и предыдущая заявка, и были введены в систему сбора запросов в службу 311 примерно в то же время. Повторяющиеся жалобы отмечаются в поле состояния как "Открыта — дубл." или "Выполненная — дубл.".

Примечание.

Корпорация Майкрософт предоставляет Открытые наборы данных Azure как есть. Корпорация Майкрософт не предоставляет никаких гарантий (явных или подразумеваемых) и не определяет никаких условий в связи с использованием этих наборов данных. В рамках, допускаемых местным законодательством, корпорация Майкрософт отказывается от ответственности за ущерб и убытки (в том числе прямые, косвенные, специальные, опосредованные, случайные и штрафные), понесенные в результате использования вами этих наборов данных.

Этот набор данных предоставляется на тех же условиях, на которых корпорация Майкрософт получила исходные данные. Этот набор может включать данные, полученные от корпорации Майкрософт.

Министерство транспорта Чикаго (CDOT) заведует ремонтом дорожного покрытия более чем 6500 км магистральных и жилых улиц Чикаго. CDOT получает сообщения о выбоинах через операторский центр службы 311 и использует систему сопоставления и отслеживания, чтобы находить расположения выбоин и эффективно координировать работу ремонтных бригад.

Одно обращение в службу 311 может привести к устранению нескольких выбоин. Когда бригада прибывает на аварийный участок, она также ремонтирует все остальные выбоины в квартале. Ремонт дорог завершается в течение семи дней с момента подачи первой заявки о выбоине в службу 311. На продолжительность ремонта влияют погодные условия, низкие температуры и осадки. В те дни, когда погодные условия благоприятны, а осадки отсутствуют, бригады могут ремонтировать по несколько тысяч выбоин.

Если в пределах четырех домов уже открыта заявка, то новой назначается состояние "Дублированная (открытая)". Например, если уже получен запрос на обслуживание по адресу 6535 N Western и поступает новая заявка для адреса 6531 N Western (в пределах четырех домов от первоначального запроса), то новой заявке назначается состояние "Дублированная (открытая)". Когда улица отремонтирована, состояние первоначальной заявки изменится на "Выполнена", а состояние повторений — на "Дублированная (закрыта)". Заявке на обслуживание также назначается состояние "Выполнена", если выбоины по заявленному адресу не обнаружены или уже заполнены. Если на улице обнаружена другая проблема, например обрушение или незавершенное разрытие для ремонта подземных коммуникаций, она передается соответствующему департаменту или подрядчику.

Все открытые заявки типа "Уличные фонари — все отключены" (отключение трех фонарей или более), поданные в службу 311, и все заявки, выполненные с 1 января 2011 г. Министерство транспорта Чикаго (CDOT) заведует примерно 250 000 уличных фонарей, которые освещают магистральные и жилые улицы Чикаго. CDOT выполняет ремонт фонарей и замену ламп в соответствии с заявками жителей о перебоях освещения. Когда CDOT получает заявку типа "Все отключены", электрик, которому поручен ремонт, осматривает фонари в цепи (каждая цепь состоит из 8–16 фонарей), чтобы убедиться в их надлежащей работе. Если в течение четырех календарных дней после первоначального запроса будет подана вторая заявка об отключении фонарей в той же цепи, ей будет автоматически назначено состояние "Дублированная (открытая)". Электрик CDOT осмотрит фонари в цепи и убедится в их работоспособности, поэтому каждая заявка типа "Дублированная (открытая)" будет автоматически изучена и выполнена. Когда уличные фонари будут отремонтированы, состояние первоначальной заявки изменится на "Выполнена", а состояние повторений — на "Дублированная (закрыта)". Заявке на обслуживание также назначается состояние "Выполнена", если соответствующие фонари были осмотрены и оказались исправны, заявленный адрес не существует или этими фонарями заведует подрядчик. Данные обновляются ежедневно.

Объем данных и их хранение

Этот набор данных хранится в формате Parquet. Он ежедневно обновляется и по состоянию на 2018 г. содержит около 1 млн строк (80 МБ).

Этот набор данных содержит архивные записи, собранные за 2011–2018 годы. Вы можете использовать параметры из нашего пакета SDK, чтобы получить данные за определенный диапазон времени.

Расположение хранилища

Этот набор данных хранится в регионе Azure "Восточная часть США". Для обеспечения приближенности рекомендуется выделять вычислительные ресурсы в регионе "Восточная часть США".

Связанные наборы данных

• Очистка улиц в Чикаго
• Дорожные выбоины в Чикаго
• Уличное освещение в Чикаго

Дополнительная информация:

Этот набор данных получен исключительно от администрации города Чикаго.

Здесь представлены условия использования этого набора данных. Если у вас есть вопросы об источнике данных, напишите на адрес dataportal@cityofchicago.org.

Столбцы

Имя.	Тип данных	Уникальный	Значения (пример)	Description
address	строка	140 612	" " 1 City Hall Plz Boston MA 02108	Location.
Категория	строка	54	Street Cleaning Sanitation (Уборка и очистка улицы)	Причина вызова.
dataSubtype	строка	1	311_All	“311_All”
dataType	строка	1	Безопасность	“Безопасность”
dateTime	TIMESTAMP	1 529 075	23.07.2015 10:51:00 23.07.2015 10:47:00	Дата и время открытия запроса на обслуживание.
широта	двойной точности	1622	42,3594 42,3603	Это значение широты. Линии широты располагаются параллельно экватору.
долгота	двойной точности	1806	–71,0587 –71,0583	Это значение долготы. Линии долготы параллельны линиям широты и проходят через оба полюса.
source	строка	7	Constituent Call Citizens Connect App (Вызов от через приложение Citizens Connect App)	Источник заявки.
статус	строка	2	Закрыто, открыто	Состояние заявки.
подкатегория	строка	209	Parking Enforcement Requests for Street Cleaning (Обращения по поводу эвакуации припаркованных автомобилей для уборки улицы)	Тип вызова.

Предварительная версия

dataType	dataSubtype	dateTime	Категория	подкатегория	статус	address	широта	долгота	source	extendedProperties
Безопасность	311_All	4/25/2021 11:55:04 PM	Street Light Out Complaint (Жалоба о неработающем уличном освещении)	null	При открытии	4800 W WASHINGTON BLVD	41,882148426	–87,74556256	null
Безопасность	311_All	25.04.2021 23:54:31	311 INFORMATION ONLY CALL (Обращение в службу 311 только для получения сведений)	null	Завершен	2111 W Lexington ST			null
Безопасность	311_All	25.04.2021 23:52:11	311 INFORMATION ONLY CALL (Обращение в службу 311 только для получения сведений)	null	Завершен	2111 W Lexington ST			null
Безопасность	311_All	25.04.2021 23:49:56	311 INFORMATION ONLY CALL (Обращение в службу 311 только для получения сведений)	null	Завершен	2111 W Lexington ST			null
Безопасность	311_All	25.04.2021 23:48:53	Garbage Cart Maintenance (Обслуживание мусорной корзины)	null	При открытии	3409 E 106TH ST	41,702545562	–87,540917602	null
Безопасность	311_All	25.04.2021 23:46:01	311 INFORMATION ONLY CALL (Обращение в службу 311 только для получения сведений)	null	Завершен	2111 W Lexington ST			null
Безопасность	311_All	25.04.2021 23:45:46	Aircraft Noise Complaint (Жалоба на шум самолетов)	null	Завершен	10510 W ZEMKE RD			null
Безопасность	311_All	25.04.2021 23:45:02	311 INFORMATION ONLY CALL (Обращение в службу 311 только для получения сведений)	null	Завершен	2111 W Lexington ST			null
Безопасность	311_All	25.04.2021 23:44:24	Sewer Cave-In Inspection Request (Запрос на осмотр обвала в канализации)	null	При открытии	7246 W THORNDALE AVE	41,987984339	–87,808702917	null

Доступ к данным

Записные книжки Azure

azureml-opendatasets

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

from datetime import datetime
from dateutil import parser


end_date = parser.parse('2016-01-01')
start_date = parser.parse('2015-05-01')
safety = ChicagoSafety(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=Chicago"

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

Образец для комбинации платформа/пакет недоступен.

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 ChicagoSafety

from datetime import datetime
from dateutil import parser


end_date = parser.parse('2016-01-01')
start_date = parser.parse('2015-05-01')
safety = ChicagoSafety(start_date=start_date, end_date=end_date)
safety = safety.to_spark_dataframe()

display(safety.limit(5))

azure-storage

Образец для комбинации платформа/пакет недоступен.

pyspark

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "citydatacontainer"
blob_relative_path = "Safety/Release/city=Chicago"
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 ChicagoSafety

from datetime import datetime
from dateutil import parser

end_date = parser.parse('2016-01-01')
start_date = parser.parse('2015-05-01')
safety = ChicagoSafety(start_date=start_date, end_date=end_date)
safety = safety.to_spark_dataframe()

# Display top 5 rows
display(safety.limit(5))

# Display data statistic information
display(safety, summary = True)

azure-storage

Образец для комбинации платформа/пакет недоступен.

pyspark

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "citydatacontainer"
blob_relative_path = "Safety/Release/city=Chicago"
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'))

Примеры

• См. пример анализа безопасности City на GitHub.

Следующие шаги

Ознакомьтесь с другими наборами в каталоге Открытых наборов данных.