San Francisco Safety Data (Данные о безопасности в Сан Франциско)
Вызовы пожарной службы и обращения в службу 311 в Сан-Франциско.
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.
Данные об обращениях в пожарную службу включают все отклики пожарных бригад. Каждая запись содержит номер вызова, номер инцидента, адрес, идентификатор бригады, тип вызова и расположение. Кроме того, включены все соответствующие интервалы времени. Так как этот набор данных основан на откликах, а для большинства вызовов задействуется несколько бригад, каждому номеру вызова соответствует несколько записей. Адреса связываются с номером квартала, перекрестком или телефонным автоматом, а не конкретным домом.
Обращения в службу 311 включают инциденты, связанные с определенным местом или объектом (например, парками, улицами или зданиями) и созданные не ранее 1 июля 2008 г. Исключаются все обращения пользователей по собственным вопросам (например, связанным с собственностью или налогообложением, запросами разрешений на стоянку и т. д.). См. дополнительные сведения на странице программы.
Объем данных и их хранение
Этот набор данных хранится в формате Parquet. Он обновляется ежедневно и по состоянию на 2019 год содержит около 6 млн строк (400 МБ).
Этот набор данных содержит архивные записи, собранные с 2015 года по сегодняшний день. Вы можете использовать параметры из нашего пакета SDK, чтобы получить данные за определенный диапазон времени.
Место хранения
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
Столбцы
| Имя. | Тип данных | Уникальный | Значения (пример) | Description |
|---|---|---|---|---|
| address | строка | 280 652 | Не связано с определенным адресом квартала 0 для 6TH ST | Адрес, по которому произошел инцидент (примечание: адрес и данные о местонахождении обобщаются до центрального участка улицы, перекрестка или расположения ближайшего телефонного автомата, чтобы защитить конфиденциальность звонящего). |
| Категория | строка | 108 | Очистка улицы и тротуара с потенциальной угрозой для жизни | Понятное для человека название для информационных заявок или группа тип вызова для пожарных вызовов. |
| dataSubtype | строка | 2 | 911_Fire 311_All | 911_Fire или 311_All. |
| dataType | строка | 1 | Безопасность | “Безопасность” |
| dateTime | TIMESTAMP | 6 496 563 | 2020-10-19 12:28:08 2020-07-28 06:40:26 | Дата и время поступления вызова или регистрации звонка о пожаре. |
| широта | двойной точности | 1 615 369 | 37.777624238929 37.786117211838 | Широта расположения (проекция WGS84). |
| долгота | двойной точности | 1 554 612 | -122.39998111124 -122.419854245692 | Долгота расположения (проекция WGS84). |
| source | строка | 9 | Мобильный телефон/Open311 | Механизм или путь, по которому был получен запрос на обслуживание; обычно "Телефон", "Текст/SMS", "Веб-сайт", "Мобильное приложение", "X" и т. д. но термины могут отличаться по системе. |
| статус | строка | 3 | Закрыто, открыто | Указатель из одного слова для текущего состояния вызова. (Примечание: GeoReport V2 разрешает использовать только состояния "Открыто" и "Закрыто".) |
| подкатегория | строка | 1270 | Объемные запросы, связанные с медицинскими обращениями | Понятное для человека название подтипа вызова для информационных заявок или тип вызова для пожарных вызовов. |
Предварительный просмотр
| dataType | dataSubtype | dateTime | Категория | подкатегория | статус | address | широта | долгота | source | extendedProperties |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Безопасность | 911_Fire | 4/26/2021 2:56:13 AM | Без угрозы для жизни | Медицинской инцидент | null | Квартал 700 GEARY ST | 37.7863607914647 | -122.415616900246 | null | |
| Безопасность | 911_Fire | 4/26/2021 2:56:13 AM | Без угрозы для жизни | Медицинской инцидент | null | Квартал 700 GEARY ST | 37.7863607914647 | -122.415616900246 | null | |
| Безопасность | 911_Fire | 4/26/2021 2:54:03 AM | Без угрозы для жизни | Медицинской инцидент | null | Квартал 0 ESSEX ST | 37.7860048266229 | -122.395077258809 | null | |
| Безопасность | 911_Fire | 4/26/2021 2:54:03 AM | Без угрозы для жизни | Медицинской инцидент | null | Квартал 0 ESSEX ST | 37.7860048266229 | -122.395077258809 | null | |
| Безопасность | 911_Fire | 4/26/2021 2:52:17 AM | Без угрозы для жизни | Медицинской инцидент | null | Квартал 700 29TH AVE | 37.7751770865322 | -122.488604397217 | null | |
| Безопасность | 911_Fire | 4/26/2021 2:50:28 AM | С потенциальной угрозой для жизни | Медицинской инцидент | null | Квартал 1000 GEARY ST | 37.7857350982044 | -122.420555240691 | null | |
| Безопасность | 911_Fire | 4/26/2021 2:50:28 AM | С потенциальной угрозой для жизни | Медицинской инцидент | null | Квартал 1000 GEARY ST | 37.7857350982044 | -122.420555240691 | null | |
| Безопасность | 911_Fire | 4/26/2021 2:33:52 AM | Без угрозы для жизни | Медицинской инцидент | null | Квартал 100 BELVEDERE ST | 37.767791696654 | -122.449332294394 | null | |
| Безопасность | 911_Fire | 4/26/2021 2:33:52 AM | Без угрозы для жизни | Медицинской инцидент | null | Квартал 100 BELVEDERE ST | 37.767791696654 | -122.449332294394 | null | |
| Безопасность | 911_Fire | 4/26/2021 2:33:51 AM | С потенциальной угрозой для жизни | Медицинской инцидент | null | Квартал 100 6TH ST | 37.7807920802756 | -122.408385745499 | null |
Доступ к данным
Записные книжки Azure
# 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 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 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 Synapse
# 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))
Примеры
- См. пример анализа безопасности City на GitHub.
Следующие шаги
Ознакомьтесь с другими наборами в каталоге Открытых наборов данных.