NYC Taxi & Limousine Kommissionen - grön taxi resa poster

Den gröna taxins färdposter innehåller fält som visar datum och tid för upphämtning och avlämning, plats för upphämtning och avlämning, körsträcka, specificerade priser, tarifftyper, betalningssätt och förarrapporterade passagerarantal.

Kommentar

Microsoft tillhandahåller Azure Open Datasets i befintligt fall. Microsoft ger inga garantier, uttryckliga eller underförstådda garantier eller villkor för din användning av datauppsättningarna. I den utsträckning som tillåts enligt din lokala lag frånsäger sig Microsoft allt ansvar för eventuella skador eller förluster, inklusive direkt, följdriktig, särskild, indirekt, tillfällig eller straffbar, till följd av din användning av datauppsättningarna.

Datamängden tillhandahålls enligt de ursprungliga villkor som gällde när Microsoft tog emot källdatan. Datamängden kan innehålla data från Microsoft.

Volym och kvarhållning

Datamängden lagras i Parquet-format. Det finns cirka 80 miljoner rader (2 GB) totalt från och med 2018.

Datamängden innehåller historiska poster som ackumulerats från 2009 till 2018. Du kan använda parameterinställningar i vår SDK till att hämta data inom ett specifikt tidsintervall.

Lagringsplats

Datamängden lagras i Azure-regionen Östra USA. Vi rekommenderar att beräkningsresurser tilldelas i Östra USA av tillhörighetsskäl.

Ytterligare information

NYC Taxi and Limousine Commission (TLC):

Datan samlades in och överlämnades till NYC Taxi and Limousine Commission (TLC) av teknikleverantörer som är godkända av Taxicab & Livery Passenger Enhancement Programs (TPEP/LPEP). Färddatan skapades inte av TLC och TLC garanterar inte korrektheten i dessa data.

Visa den ursprungliga datamängdens plats och de ursprungliga användningsvillkoren.

Kolumner

Name Datatyp Unik Värden (exempel) beskrivning
doLocationId sträng 264 74 42 DOLocationID för den TLC-taxizon där taxametern kopplades från.
dropoffLatitude dubbel 109,721 40.7743034362793 40.77431869506836 Inaktuellt från och med 2016.07
dropoffLongitude dubbel 75,502 -73.95272827148438 -73.95274353027344 Inaktuellt från och med 2016.07
Extra dubbel 202 0.5 1.0 Övriga tilläggsavgifter. Detta inkluderar för närvarande endast avgifter på $0,50 och $1 vid rusningstrafik och på natten.
fareAmount dubbel 10,367 6.0 5.5 Taxan för tid och avstånd som beräknas av mätaren.
improvementSurcharge sträng 92 0.3 0 $0,30 i förbättringsavgift för utvärderade gatuanropade resor vid flaggan. Förbättringsavgiften började användas 2015.
lpepDropoffDatetime timestamp 58,100,713 2016-05-22 00:00:00 2016-05-09 00:00:00 Datum och tid då mätaren kopplades från.
lpepPickupDatetime timestamp 58,157,349 2013-10-22 12:40:36 2014-08-09 15:54:25 Datum och tid då mätaren användes.
mtaTax dubbel 34 0.5 -0.5 $0,50 i MTA-skatt tillämpas automatiskt baserat på den mätartaxa som används.
passengerCount heltal 10 1 2 Antal passagerare i fordonet. Detta är ett värde som anges av föraren.
paymentType heltal 5 2 1 En numerisk kod som visar hur passageraren betalade för resan. 1= Kreditkort 2= Kontant 3= Avgift 4= Tvist 5= Okänd 6= Annullerad resa
pickupLatitude dubbel 95,110 40.721351623535156 40.721336364746094 Inaktuellt från och med 2016.07
pickupLongitude dubbel 55,722 -73.84429931640625 -73.84429168701172 Inaktuellt från och med 2016.07
puLocationId sträng 264 74 41 TLC-taxizon där taxametern användes.
puMonth heltal 12 3 5
puYear heltal 14 2015 2016
rateCodeID heltal 7 1 5 Den slutliga kodtaxa som används när resan avslutats. 1= Standardpris 2= JFK 3= Newark 4= Nassau eller Westchester 5= Förhandlad biljett 6= Gruppresa
storeAndFwdFlag sträng 2 N Y Den här flaggan anger om reseposten hölls i fordonets minne innan den skickades till leverantören, även känd som "lagra och vidarebefordra", eftersom fordonet inte hade någon anslutning till servern. Y = butik och framåt resa N = inte en butik och framåt resa
tipAmount dubbel 6,206 1.0 2.0 Dricksbelopp – Det här fältet fylls i automatiskt med kreditkortsdricks. Kontantdricks visas inte.
tollsAmount dubbel 2,150 5.54 5.76 Sammanlagt belopp för alla tullavgifter som betalats under resan.
totalAmount dubbel 20,188 7.8 6.8 Det totala belopp som debiteras passagerarna. Kontantdricks ingår inte.
tripDistance dubbel 7,060 0.9 1.0 Den utförda resans längd i miles enligt taxametern.
tripType heltal 3 1 2 En kod visar om taxin anropades på gatan eller var en beställning som automatiskt tilldelas, baserat på den mätartaxa som användes men som kan ändras av föraren. 1= Street-hail 2= Dispatch
vendorID heltal 2 2 1 En kod som visar den LPEP-leverantör som tillhandahöll registret. 1= Creative Mobile Technologies, LLC; 2= VeriFone Inc.

Förhandsgranska

vendorID lpepPickupDatetime lpepDropoffDatetime passengerCount tripDistance puLocationId doLocationId rateCodeID storeAndFwdFlag paymentType fareAmount Extra mtaTax improvementSurcharge tipAmount tollsAmount totalAmount tripType puYear puMonth
2 2081-06-24 17:40:37 2081-06-24 18:42:47 1 16.95 93 117 1 N 1 52 1 0,5 0,3 0 2.16 55.96 1 2081 6
2 2030-01-28 12:19:29 2030-01-28 12:25:37 1 1,08 42 247 1 N 2 6.5 0 0,5 0,3 0 0 7.3 1 2030 11
2 2030-01-28 12:14:50 2030-01-28 12:14:54 1 0.03 42 42 5 N 2 5 0 0 0 0 0 5 2 2030 11
2 2020-11-14 11:38:07 2020-11-14 11:42:22 1 0.63 129 129 1 N 2 4,5 1 0,5 0,3 0 0 6.3 1 2020 11
2 2020-01-14 09:55:36 2020-11-14 10:04:54 1 3,8 82 138 1 N 2 12.5 1 0,5 0,3 0 0 14,3 1 2020 11
2 2019-08-26 16:18:37 2019-08-26 16:19:35 1 0 264 264 1 N 2 1 0 0,5 0,3 0 0 1.8 1 2019 8
2 2019-07-1 08:28:33 2019-07-1 08:32:33 1 0.71 7 7 1 N 1 5 0 0,5 0,3 1.74 0 7.54 1 2019 7
2 2019-07-1 12:04:53 2019-07-1 12:21:56 1 2.71 223 145 1 N 2 13 0,5 0,5 0,3 0 0 14,3 1 2019 7
2 2019-07-1 12:04:11 2019-07-1 12:21:15 1 3.14 166 142 1 N 2 14,5 0,5 0,5 0,3 0 0 18.55 1 2019 7
2 2019-07-1 12:03:37 2019-07-1 12:09:27 1 -0,78 74 74 1 N 1 6 0,5 0,5 0,3 1,46 0 8.76 1 2019 7

Dataåtkomst

Azure Notebooks

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

from datetime import datetime
from dateutil import parser


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

nyc_tlc_df.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 NycTlcGreen

from datetime import datetime
from dateutil import parser


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

display(nyc_tlc_df.limit(5))

Azure Synapse

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

from datetime import datetime
from dateutil import parser


end_date = parser.parse('2018-06-06')
start_date = parser.parse('2018-05-01')
nyc_tlc = NycTlcGreen(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))

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

Nästa steg

Visa resten av datauppsättningarna i katalogen Öppna datamängder.