Boston Safety Verileri

Makale
09/01/2024

Boston 311 arama verileri, Boston 311 çağrı sistemine yapılan 311 acil durum aramasını kapsar. Daha fazla bilgi için BOS:311 kaynağını ziyaret edin.

Not

Microsoft, Azure Open Datasets'i "olduğu gibi" sağlar. Microsoft, veri kümelerini kullanımınızla ilgili olarak açık veya zımni hiçbir garanti veya koşul sağlamaz. Yerel yasalarınız kapsamında izin verilen ölçüde, Microsoft veri kümelerini kullanımınızdan kaynaklanan doğrudan, sonuçsal, özel, dolaylı, arızi veya cezai dahil olmak üzere tüm zarar veya kayıplar için tüm sorumluluğu kabul etmez.

Bu veri kümesi Microsoft’un kaynak verileri aldığı orijinal hükümler kapsamında sağlanır. Veri kümesi Microsoft’tan alınan verileri içerebilir.

Birim ve saklama

Bu veri kümesi Parquet biçiminde depolanır. 2011'den itibaren Boston, 311 verilerini farklı dosyalarda, her farklı yıl için bir dosya kaynağı olarak sunmaktadır. Veriler günlük olarak güncelleştirilir. 2023 veri kümesi hakkında günlük güncelleştirmeleri alır ve 2019 itibarıyla toplamda yaklaşık 313-K satır (179 MB) içerir. Belirli bir zaman aralığı içindeki verileri getirmek için SDK’mızdaki parametre ayarlarını kullanabilirsiniz.

Depolama konumu

Bu veri kümesi Doğu ABD Azure bölgesinde depolanır. Benzeşim için Doğu ABD bölgesindeki işlem kaynaklarını ayırmanızı öneririz.

Ek bilgi

Bu veri kümesi Boston şehri hükümetinden alınmaktadır. Daha fazla bilgi için Boston veri kümesi sitesini ziyaret edin. Veri kümesi lisanslama bilgileri için Open Data Commons Genel Etki Alanı Adanmışlığı ve Lisansı (ODC PDDL) kaynağını ziyaret edin.

Sütunlar

Veri Akışı Adı	Veri türü	Benzersiz	Değerler (örnek)	Açıklama
adres	Dize	140,612	" " 1 Belediye Binası lütfen Boston MA 02108	Konum.
kategori	Dize	54	Sokak Temizliği Temizlik	Hizmet isteğinin nedeni.
dataSubtype	Dize	1	311_All	"311_All"
Datatype	Dize	1	Güvenlik	"Güvenlik"
tarih saat	timestamp	1,529,075	2015-07-23 10:51:00 2015-07-23 10:47:00	Hizmet isteğinin açılış tarihi ve saati.
latitude	çift	1,622	42.3594 42.3603	Enlem değeridir. Enlem çizgileri ekvatora paraleldir.
boylam	çift	1,806	-71.0587 -71.0583	Boylam değeridir. Boylam çizgileri enlem çizgilerine dik iner ve her iki kutuptan geçer.
kaynak	Dize	7	Kurucu Çağrı Vatandaşlar Connect Uygulaması	Olayın orijinal kaynağı.
durum	Dize	2	Kapalı Açık	Olay durumu.
Alt kategori	Dize	209	Sokak Temizliği için Park Uygulama İstekleri	Hizmet isteğinin türü.

Önizle

ataType	dataSubtype	tarih saat	category	Alt kategori	durum	adres	latitude	boylam	kaynak
Güvenlik	311_All	27.04.2021 23:45:49	Zorlama ve Terk Edilmiş Araçlar	Park Uygulaması	Açılış	51 Gardner St Allston MA 02134	42.3535	-71.1285	Citizens Connect Uygulaması
Güvenlik	311_All	27.04.2021 11:43:43	Sanitasyon	Atlanan Çöp/Geri Dönüşüm/Bahçe Atıkları/Toplu Ürün	Açılış	4 Putnam Pl Roxbury MA 02119	42.3298	-71.0883	Self Servis
Güvenlik	311_All	27.04.2021 11:37:19	Zorlama ve Terk Edilmiş Araçlar	Park Uygulaması	Açılış	36 Raven St Dorchester MA 02125	42.3177	-71.0546	Citizens Connect Uygulaması
Güvenlik	311_All	27.04.2021 23:30:00	Sanitasyon	Atlanan Çöp/Geri Dönüşüm/Bahçe Atıkları/Toplu Ürün	Açılış	58 Bicknell St Dorchester MA 02121	42.2984	-71.0834	Kurucu Arama
Güvenlik	311_All	27.04.2021 11:10:20	Zorlama ve Terk Edilmiş Araçlar	Park Uygulaması	Açılış	2000 Commonwealth Ave Brighton MA 02135	42.3394	-71.1585	Citizens Connect Uygulaması
Güvenlik	311_All	27.04.2021 23:06:00	Gürültü Rahatsızlığı	Sesli Partiler/Müzik/Kişiler	Açılış	Lewis St & North St Boston MA'nın KESIŞIMI	42.3594	-71.0587	Kurucu Arama
Güvenlik	311_All	27.04.2021 23:05:00	Zorlama ve Terk Edilmiş Araçlar	Park Uygulaması	Açılış	1 Nassau St Boston MA 02111	42.3486	-71.0629	Kurucu Arama
Güvenlik	311_All	27.04.2021 23:00:55	Kod Zorlama	Kötü Özellik Koşulları	Açılış	17 Mercer St Güney Boston MA 02127	42.3332	-71.0492	Citizens Connect Uygulaması

Veri erişimi - Azure Notebooks

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

from datetime import datetime
from dateutil import parser

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

safety.info()

# 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=Boston"

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

Veri erişimi - Azure Databricks

# This is a package in preview.
# You need to pip install azureml-opendatasets in a 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 BostonSafety

from datetime import datetime
from dateutil import parser

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

display(safety)

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

Veri erişimi - Azure Synapse

from azureml.opendatasets import BostonSafety

from datetime import datetime
from dateutil import parser

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

display(safety)

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

Örnekler

GitHub'da bulunan City Safety Analytics kaynağını ziyaret edin.

Sonraki adımlar

Açık Veri Kümeleri kataloğundaki diğer veri kümelerini görüntüleyin.

Aracılığıyla paylaş