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San Francisco Safety Data

San Francisco 911 Fire 311 Public Safety
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Chamadas de serviço ao corpo de bombeiros e casos do 311 em São Francisco.

As chamadas ao serviço de bombeiros incluem todas as respostas das unidades de incêndio às chamadas. Cada registro inclui o número da chamada, o número do incidente, o endereço, o identificador da unidade, o tipo de chamada e a disposição. Todos os intervalos de tempo relevantes também são incluídos. Como este conjunto de dados se baseia nas respostas e como a maioria das chamadas envolve várias unidades, há diversos registros para cada número de chamada. Os endereços são associados a um número de quarteirão, intersecção ou cabine telefônica, e não a um endereço específico.

Os casos do 311 geralmente estão associados a um local ou objeto (por exemplo, parques, ruas ou edifícios) criados em 1º de julho de 2008 ou posteriormente. Geralmente, os casos registrados por um usuário sobre suas próprias necessidades (por exemplo, perguntas sobre impostos sobre propriedades ou negócios, solicitações de permissão de estacionamento) não são incluídos. Confira o link do programa para obter mais informações.

Volume e retenção

Este conjunto de dados está armazenado no formato Parquet. É atualizado diariamente com cerca de 6 milhões de linhas (400 MB) desde 2019.

Este conjunto de dados contém registros históricos acumulados de 2015 até o presente. Você pode usar as configurações de parâmetro no nosso SDK para buscar dados em um intervalo de tempo específico.

Local de armazenamento

Este conjunto de dados está armazenado na região Leste dos EUA do Azure. É recomendável alocar recursos de computação no Leste dos EUA para afinidade.

Informações adicionais

Este conjunto de dados é originado do governo da cidade de São Francisco. Veja mais detalhes nestes links: Chamadas ao corpo de bombeiros, casos do 311.

Consulte aqui para ver os termos de uso deste conjunto de dados.

Avisos

A MICROSOFT FORNECE O AZURE OPEN DATASETS NO ESTADO EM QUE SE ENCONTRA. A MICROSOFT NÃO OFERECE GARANTIAS OU COBERTURAS, EXPRESSAS OU IMPLÍCITAS, EM RELAÇÃO AO USO DOS CONJUNTOS DE DADOS. ATÉ O LIMITE PERMITIDO PELA LEGISLAÇÃO LOCAL, A MICROSOFT SE EXIME DE TODA A RESPONSABILIDADE POR DANOS OU PERDAS, INCLUSIVE DIRETOS, CONSEQUENTES, ESPECIAIS, INDIRETOS, ACIDENTAIS OU PUNITIVOS, RESULTANTES DO USO DOS CONJUNTOS DE DADOS.

Esse conjunto de dados é fornecido de acordo com os termos originais com que a Microsoft recebeu os dados de origem. O conjunto de dados pode incluir dados originados da Microsoft.

Access

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Azure Notebooks

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

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

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dataType dataSubtype dateTime category subcategory status address source extendedProperties
Safety 911_Fire 1/21/2021 2:59:53 AM Non Life-threatening Medical Incident null 900 Block of HYDE ST null
Safety 911_Fire 1/21/2021 2:55:16 AM Alarm Other null 17TH ST/CLAYTON ST null
Safety 911_Fire 1/21/2021 2:48:02 AM Potentially Life-Threatening Medical Incident null 6TH ST/STEVENSON ST null
Safety 911_Fire 1/21/2021 2:31:55 AM Potentially Life-Threatening Medical Incident null 17TH ST/ROOSEVELT WY null
Safety 911_Fire 1/21/2021 2:28:05 AM null Alarms null 500 Block of CHURCH ST null
Safety 911_Fire 1/21/2021 2:28:05 AM null Alarms null 500 Block of CHURCH ST null
Safety 911_Fire 1/21/2021 2:28:05 AM null Alarms null 500 Block of CHURCH ST null
Safety 911_Fire 1/21/2021 2:20:34 AM Alarm Other null 400 Block of PARNASSUS AVE null
Safety 911_Fire 1/21/2021 2:20:34 AM Alarm Other null 400 Block of PARNASSUS AVE null
Safety 911_Fire 1/21/2021 2:20:34 AM Alarm Other null 400 Block of PARNASSUS AVE null
Name Data type Unique Values (sample) Description
address string 270,913 Not associated with a specific address
0 Block of 6TH ST

Endereço do incidente (observação, endereço e localização generalizados para metade do quarteirão da rua, intersecção ou cabine telefônica mais próxima, para proteger a privacidade do autor da chamada).
category string 108 Street and Sidewalk Cleaning
Potentially Life-Threatening

O nome legível por humanos do tipo da solicitação de serviço do 311 ou o grupo de tipos de chamadas à central de emergência para casos de incêndio.
dataSubtype string 2 911_Fire
311_All

“911_Fire” ou “311_All”.
dataType string 1 Safety

“Segurança”
dateTime timestamp 6,330,062 2020-10-19 12:28:08
2020-07-28 06:40:26

A data e a hora em que a solicitação de serviço foi feita ou quando a chamada aos bombeiros foi recebida.
latitude double 1,518,478 37.777624238929
37.786117211838

Latitude da localização, usando a projeção WGS84.
longitude double 1,461,242 -122.39998111124
-122.419854245692

Longitude da localização, usando a projeção WGS84.
source string 9 Phone
Mobile/Open311

Mecanismo ou caminho pelo qual a solicitação de serviço foi recebida. Normalmente, “Telefone”, “Mensagem de Texto/SMS”, “Site”, “Aplicativo Móvel”, “Twitter” etc., mas os termos podem variar de acordo com o sistema.
status string 3 Closed
Open

Indicador de única palavra do estado atual da solicitação de serviço. (Observação: o GeoReport V2 permite somente “aberto” e “fechado”)
subcategory string 1,270 Medical Incident
Bulky Items

O nome legível por humanos do subtipo da solicitação de serviço para casos do 311 ou tipo de chamada ao 911 para casos de incêndio.

Select your preferred service:

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Azure Notebooks

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

from datetime import datetime
from dateutil import parser


end_date = parser.parse('2016-01-01')
start_date = parser.parse('2015-05-01')
safety = SanFranciscoSafety(start_date=start_date, end_date=end_date)
safety = safety.to_pandas_dataframe()
ActivityStarted, to_pandas_dataframe Looking for parquet files... Reading them into Pandas dataframe... Reading Safety/Release/city=SanFrancisco/part-00125-tid-8598556649077331715-e7875271-3301-48fe-88c1-a6ce35841072-136781.c000.snappy.parquet under container citydatacontainer Done. ActivityCompleted: Activity=to_pandas_dataframe, HowEnded=Success, Duration=58673.14 [ms]
In [2]:
safety.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 361411 entries, 10 to 5821034 Data columns (total 11 columns): dataType 361411 non-null object dataSubtype 361411 non-null object dateTime 361411 non-null datetime64[ns] category 361409 non-null object subcategory 361411 non-null object status 231935 non-null object address 361411 non-null object latitude 361411 non-null float64 longitude 361411 non-null float64 source 231935 non-null object extendedProperties 117871 non-null object dtypes: datetime64[ns](1), float64(2), object(8) memory usage: 33.1+ MB
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 = "citydatacontainer"
folder_name = "Safety/Release/city=SanFrancisco"
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
Download Notebook Download Notebook
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 SanFranciscoSafety

from datetime import datetime
from dateutil import parser


end_date = parser.parse('2016-01-01')
start_date = parser.parse('2015-05-01')
safety = SanFranciscoSafety(start_date=start_date, end_date=end_date)
safety = safety.to_spark_dataframe()
ActivityStarted, to_spark_dataframe ActivityStarted, to_spark_dataframe_in_worker ActivityCompleted: Activity=to_spark_dataframe_in_worker, HowEnded=Success, Duration=3754.51 [ms] ActivityCompleted: Activity=to_spark_dataframe, HowEnded=Success, Duration=3757.76 [ms]
In [2]:
display(safety.limit(5))
dataTypedataSubtypedateTimecategorysubcategorystatusaddresslatitudelongitudesourceextendedProperties
Safety911_Fire2015-11-07T19:49:04.000+0000Potentially Life-ThreateningMedical IncidentnullMISSION ST/23RD ST37.753836588542-122.418593946321nullnull
Safety911_Fire2015-08-06T05:23:02.000+0000AlarmAlarmsnull200 Block of 10TH ST37.773466489733-122.413546904215nullnull
Safety911_Fire2015-07-28T13:34:52.000+0000Potentially Life-ThreateningMedical IncidentnullHOWARD ST/MAIN ST37.790612669554-122.393407939021nullnull
Safety911_Fire2015-06-24T10:39:57.000+0000Non Life-threateningMedical Incidentnull200 Block of BRIDGEVIEW DR37.734209339882-122.397590096788nullnull
Safety911_Fire2015-06-22T15:58:28.000+0000AlarmAlarmsnull100 Block of POST ST37.788796325286-122.403991276137nullnull
In [1]:
# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "citydatacontainer"
blob_relative_path = "Safety/Release/city=SanFrancisco"
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
Download Notebook Download Notebook
In [18]:
# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import SanFranciscoSafety

from datetime import datetime
from dateutil import parser


end_date = parser.parse('2016-01-01')
start_date = parser.parse('2015-05-01')
safety = SanFranciscoSafety(start_date=start_date, end_date=end_date)
safety = safety.to_spark_dataframe()
In [19]:
# Display top 5 rows
display(safety.limit(5))
Out[19]:
In [1]:
# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "citydatacontainer"
blob_relative_path = "Safety/Release/city=SanFrancisco"
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'))

City Safety

From the Urban Innovation Initiative at Microsoft Research, databricks notebook for analytics with safety data (311 and 911 call data) from major U.S. cities. Analyses show frequency distributions and geographic clustering of safety issues within cities.

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