Данные по безопасности в Сиэтле

Отправка по вызовам 911 в управлении пожарной охраны Сиэтла.

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.

Объем данных и их хранение

Этот набор данных хранится в формате Parquet. Он обновляется ежедневно и содержит около 800000 строк (20 МБ) в 2019 году.

Этот набор данных содержит архивные записи, собранные с 2010 года по сегодняшний день. Вы можете использовать параметры из нашего пакета SDK, чтобы получить данные за определенный диапазон времени.

Расположение хранения

Этот набор данных хранится в регионе Azure "Восточная часть США". Мы рекомендуем размещать вычислительные ресурсы в восточной части США для соответствия.

Дополнительные сведения

Этот набор данных получен от администрации города Сиэтл. Для получения дополнительной информации посетите веб-сайт города Сиэтл. Ознакомьтесь с условиями использования этого набора данных Лицензирование и авторство. Если у вас есть вопросы об источнике данных, напишите на адрес open.data@seattle.gov.

Столбцы

Имя Тип данных Уникальная идентификация Значения (пример) Описание
address строка 196,965 517 3rd Av 318 2nd Av Et S Место происшествия.
категория строка 232 Реагирование на помощь Медицинское реагирование Тип ответа.
dataSubtype строка 1 911_Fire “911_Fire”
dataType строка 1 Безопасность “Безопасность”
dateTime TIMESTAMP 1,533,401 2020-11-04 06:49:00 2019-06-19 13:49:00 Дата и время звонка.
широта double 94,332 47.602172 47.600194 Это значение широты. Линии широты располагаются параллельно экватору.
долгота double 79,492 -122.330863 -122.330541 Это значение долготы. Линии долготы параллельны линиям широты и проходят через оба полюса.

Предварительный просмотр

dataType dataSubtype dateTime категория подкатегория status address широта долгота source extendedProperties
Безопасность 911_Fire 4/28/2021 5:22:00 AM Мусор Огонь null null 200 University St 47.607299 -122.337087 null
Безопасность 911_Fire 4/28/2021 5:15:00 AM Инцидент с рассмотренными событиями null null 6th Ave / Olive Way 47.61313 -122.336282 null
Безопасность 911_Fire 4/28/2021 5:12:00 AM Помощь в ответе null null 4th Ave S / Seattle Blvd S 47.596486 -122.329046 null
Безопасность 911_Fire 4/28/2021 5:09:00 AM Мусор Огонь null null 3rd Ave / University St 47.607763 -122.335976 null
Безопасность 911_Fire 4/28/2021 4:57:00 AM Низкий отклик реакции null null 533 3rd Ave W 47.623717 -122.360635 null
Безопасность 911_Fire 4/28/2021 4:57:00 AM Перевод в AMR null null 4638 S Austin St 47.534702 -122.274812 null
Безопасность 911_Fire 4/28/2021 4:55:00 AM Инцидент с рассмотренными событиями null null 8th Ave N / Harrison St 47.622051 -122.341066 null

Доступ к данным

Записные книжки Azure

Совет

Содержимое DownloadNotebook?serviceType=AzureNotebooks&package=azureml-opendatasets&registryId=city_safety_seattle. Открыть в GitHub .

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

from datetime import datetime
from dateutil import parser


end_date = parser.parse('2016-01-01')
start_date = parser.parse('2015-05-01')
safety = SeattleSafety(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 SeattleSafety

from datetime import datetime
from dateutil import parser


end_date = parser.parse('2016-01-01')
start_date = parser.parse('2015-05-01')
safety = SeattleSafety(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 SeattleSafety

from datetime import datetime
from dateutil import parser


end_date = parser.parse('2016-01-01')
start_date = parser.parse('2015-05-01')
safety = SeattleSafety(start_date=start_date, end_date=end_date)
safety = safety.to_spark_dataframe()
# Display top 5 rows
display(safety.limit(5))

Примеры

Дальнейшие действия

Ознакомьтесь с другими наборами в каталоге Открытых наборов данных.