Navigáció kihagyása

NYC Taxi & Limousine Commission - For-Hire Vehicle (FHV) trip records

NYC TLC Taxi FHV

A For-Hire Vehicle („FHV”) utazás rekordjai a központi rendszámot, az utasfelvétel dátumát és idejét, valamint a taxizóna helyazonosítóját tartalmazzák (lásd a lenti fájlt). Ezeket a rekordokat a központok készítették az FHV utazás rekordjai alapján.

Mennyiség és megőrzés

Az adatkészlet Parketta formátumban van tárolva. 2018-ban körülbelül 500 millió sort tartalmaz (5 GB).

Az adatkészlet 2009. és 2018. között összegyűjtött adatokat tartalmaz. Adott időtartomány adatainak beolvasásához az általunk biztosított SDK paraméterbeállításait használhatja.

Tárolási hely

Az adatkészlet tárolási helye a Kelet-USA Azure-régió. Az affinitás érdekében a Kelet-USA régión belüli számítási erőforrások lefoglalását javasoljuk.

További információ

NYC Taxi and Limousine Commission (TLC):

Az adatokat a Taxicab & Livery Passenger Enhancement Programs (TPEP/LPEP) keretében technológiai szolgáltatók szolgáltatták az NYC Taxi and Limousine Commission (TLC) számára. Az utazások adatait nem a TLC hozta létre, amely így nem is vállal felelősséget ezek pontosságáért.

A TLC utazási rekordjainak adatairól további információt itt és itt találhat.

Értesítések

A MICROSOFT JELEN ÁLLAPOTUKBAN SZOLGÁLTATJA AZ AZURE NYÍLT ADATKÉSZLETEIT. A MICROSOFT NEM VÁLLAL SEMMINEMŰ KIFEJEZETT VAGY HALLGATÓLAGOS JÓTÁLLÁST AZ ADATKÉSZLETEK HASZNÁLATÁRA VONATKOZÓAN. A HELYI TÖRVÉNYEK ÁLTAL ENGEDETT MÉRTÉKBEN A MICROSOFT ELHÁRÍT MINDEN FELELŐSSÉGET AZ ADATKÉSZLETEK HASZNÁLATÁBÓL ADÓDÓ ESETLEGES KÁROKÉRT VAGY VESZTESÉGEKÉRT, BELEÉRTVE A KÖZVETLEN, KÖVETKEZMÉNYES, KÜLÖNLEGES, KÖZVETETT, VÉLETLEN VAGY BÜNTETÉSBŐL EREDŐ KÁROKAT.

Az adatkészletet a Microsoft forrásadataihoz tartozó eredeti feltételek szerint szolgáltatjuk. A készlet tartalmazhat Microsofttól származó adatokat.

Access

Available inWhen to use
Azure Notebooks

Quickly explore the dataset with Jupyter notebooks hosted on Azure or your local machine.

Azure Databricks

Use this when you need the scale of an Azure managed Spark cluster to process the dataset.

Azure Synapse

Use this when you need the scale of an Azure managed Spark cluster to process the dataset.

Preview

dispatchBaseNum pickupDateTime dropOffDateTime puLocationId doLocationId srFlag puYear puMonth
B03157 6/30/2019 11:59:57 PM 7/1/2019 12:07:21 AM 264 null null 2019 6
B01667 6/30/2019 11:59:56 PM 7/1/2019 12:28:06 AM 264 null null 2019 6
B02849 6/30/2019 11:59:55 PM 7/1/2019 12:14:10 AM 264 null null 2019 6
B02249 6/30/2019 11:59:53 PM 7/1/2019 12:15:53 AM 264 null null 2019 6
B00887 6/30/2019 11:59:48 PM 7/1/2019 12:29:29 AM 264 null null 2019 6
B01626 6/30/2019 11:59:45 PM 7/1/2019 12:18:20 AM 264 null null 2019 6
B01259 6/30/2019 11:59:44 PM 7/1/2019 12:03:15 AM 264 null null 2019 6
B01145 6/30/2019 11:59:43 PM 7/1/2019 12:11:15 AM 264 null null 2019 6
B00887 6/30/2019 11:59:42 PM 7/1/2019 12:34:21 AM 264 null null 2019 6
B00821 6/30/2019 11:59:40 PM 7/1/2019 12:02:57 AM 264 null null 2019 6
Name Data type Unique Values (sample) Description
dispatchBaseNum string 1,144 B02510
B02764

Az utazást kiosztó taxiállomás TLC-bázisengedélyszáma

doLocationId string 267 265
132

A TLC-taxizóna amelyben az utazás véget ért.

dropOffDateTime timestamp 57,110,352 2017-07-31 23:59:00
2017-10-15 00:44:34

A leszállás dátuma és ideje.

pickupDateTime timestamp 111,270,396 2016-08-16 00:00:00
2016-08-17 00:00:00

Az utasfelvétel dátuma és ideje.

puLocationId string 266 79
161

Az út kiindulópontjának TLC taxizónája.

puMonth int 12 1
12
puYear int 5 2018
2017
srFlag string 44 1
2

Jelzi, ha az út egy nagy volumenű járműmegosztási szolgáltatáson keresztül (pl. Uber Pool, Lyft Line) valósult meg. Megosztott utak esetén az érték 1. Nem megosztott utak esetén ez a mező null.

MEGJEGYZÉS: A legtöbb nagy volumenű utazásmegosztó személyszállító szolgáltatás esetében csak az igényelt ÉS az út során egy másik kérelemmel összekötött utak vannak megjelölve. A Lyft azonban (alaprendszámok: B02510 + B02844) azokat az utakat is megjelöli, amelyeknél a megosztott út igénylése megtörtént, de nem sikerült másik utast rendelni hozzá – tehát az említett két rendszámkészletből származó SR_Flag=1 megjelölésű utak VAGY az első utat jelzik egy megosztott láncon belül, VAGY egy igényelt, de másik úttal nem összekötött utat. A felhasználók arra számíthatnak, hogy a rendszer több, Lyft által teljesített megosztott utat jelenít meg.

Select your preferred service:

Azure Notebooks

Azure Databricks

Azure Synapse

Azure Notebooks

Package: Language: Python Python
In [1]:
# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import NycTlcFhv

from datetime import datetime
from dateutil import parser


end_date = parser.parse('2018-06-06')
start_date = parser.parse('2018-05-01')
nyc_tlc = NycTlcFhv(start_date=start_date, end_date=end_date)
nyc_tlc_df = nyc_tlc.to_pandas_dataframe()
ActivityStarted, to_pandas_dataframe ActivityStarted, to_pandas_dataframe_in_worker Target paths: ['/puYear=2018/puMonth=5/', '/puYear=2018/puMonth=6/'] Looking for parquet files... Reading them into Pandas dataframe... Reading fhv/puYear=2018/puMonth=5/part-00087-tid-3759768514304694104-985150ea-1bd1-4f3d-b368-27cbe0c377b0-12952.c000.snappy.parquet under container nyctlc Reading fhv/puYear=2018/puMonth=6/part-00171-tid-3759768514304694104-985150ea-1bd1-4f3d-b368-27cbe0c377b0-13036.c000.snappy.parquet under container nyctlc Done. ActivityCompleted: Activity=to_pandas_dataframe_in_worker, HowEnded=Success, Duration=737522.49 [ms] ActivityCompleted: Activity=to_pandas_dataframe, HowEnded=Success, Duration=737620.1 [ms]
In [2]:
nyc_tlc_df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 25142904 entries, 0 to 21089615 Data columns (total 6 columns): dispatchBaseNum object pickupDateTime datetime64[ns] dropOffDateTime datetime64[ns] puLocationId object doLocationId object srFlag object dtypes: datetime64[ns](2), object(4) memory usage: 1.3+ GB
In [1]:
# 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
In [2]:
# Azure storage access info
azure_storage_account_name = "azureopendatastorage"
azure_storage_sas_token = r""
container_name = "nyctlc"
folder_name = "fhv"
In [3]:
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)
In [4]:
# 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)
In [5]:
# you can add your filter at below
print('Loaded as a Pandas data frame: ')
df
In [6]:
 

Azure Databricks

Package: Language: Python Python
In [1]:
# This is a package in preview.
# You need to pip install azureml-opendatasets in Databricks cluster. https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/connect-from-databricks#install-the-python-library-on-your-azure-databricks-cluster
from azureml.opendatasets import NycTlcFhv

from datetime import datetime
from dateutil import parser


end_date = parser.parse('2018-06-06')
start_date = parser.parse('2018-05-01')
nyc_tlc = NycTlcFhv(start_date=start_date, end_date=end_date)
nyc_tlc_df = nyc_tlc.to_spark_dataframe()
ActivityStarted, to_spark_dataframe ActivityStarted, to_spark_dataframe_in_worker ActivityCompleted: Activity=to_spark_dataframe_in_worker, HowEnded=Success, Duration=27284.71 [ms] ActivityCompleted: Activity=to_spark_dataframe, HowEnded=Success, Duration=27288.78 [ms]
In [2]:
display(nyc_tlc_df.limit(5))
dispatchBaseNumpickupDateTimedropOffDateTimepuLocationIddoLocationIdsrFlagpuYearpuMonth
B028002018-05-08T13:31:30.000+00002018-05-08T13:57:23.000+000042237120185
B028002018-05-08T13:31:30.000+00002018-05-08T13:48:36.000+000033261null20185
B028002018-05-08T13:31:38.000+00002018-05-08T13:59:23.000+000016497120185
B028002018-05-08T13:31:41.000+00002018-05-08T13:38:35.000+0000144211120185
B028002018-05-08T13:31:43.000+00002018-05-08T13:44:23.000+000018648120185
In [1]:
# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "nyctlc"
blob_relative_path = "fhv"
blob_sas_token = r""
In [2]:
# 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)
In [3]:
# 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')
In [4]:
# Display top 10 rows
print('Displaying top 10 rows: ')
display(spark.sql('SELECT * FROM source LIMIT 10'))

Azure Synapse

Package: Language: Python Python
In [29]:
# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import NycTlcFhv

from datetime import datetime
from dateutil import parser


end_date = parser.parse('2018-06-06')
start_date = parser.parse('2018-05-01')
nyc_tlc = NycTlcFhv(start_date=start_date, end_date=end_date)
nyc_tlc_df = nyc_tlc.to_spark_dataframe()
In [30]:
# Display top 5 rows
display(nyc_tlc_df.limit(5))
Out[30]:
In [1]:
# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "nyctlc"
blob_relative_path = "fhv"
blob_sas_token = r""
In [2]:
# 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)
In [3]:
# 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')
In [4]:
# Display top 10 rows
print('Displaying top 10 rows: ')
display(spark.sql('SELECT * FROM source LIMIT 10'))