Gezintiyi Atla

NYC Taxi & Limousine Commission - yellow taxi trip records

NYC TLC Taxi yellow

Sarı taksi yolculuk kayıtları yolcu alma ve bırakma tarihlerini/saatlerini, yolcu alma ve bırakma konumlarını, yolculuk mesafelerini, ayrıntılı tarifeleri, fiyat türlerini, ödeme türlerini ve sürücü tarafından bildirilen yolcu sayılarını yakalayan alanları içerir.

Hacim ve Saklama

Bu veri kümesi Parquet biçiminde depolanır. 2018 itibarıyla toplamda yaklaşık 1.500 satır (50 GB) mevcuttur.

Bu veri kümesi 2009 ile 2018 arasında birikmiş geçmiş kayıtları içermektedir. 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’deki işlem kaynaklarının ayrılması önerilir.

Ek Bilgiler

NYC Taksi ve Limuzin Komisyonu (TLC):

Veriler Taksi ve Kiralık Taksi Yolcu Geliştirme Programları (TPEP/LPEP) kapsamında yetkilendirilmiş teknoloji sağlayıcıları tarafından toplanıp NYC Taksi ve Limuzin Komisyonu’na (TLC) sunulmuştur. Yolculuk veirleri TLC tarafından oluşturulmamıştır ve TLC bu verilerin doğruluğu hakkında bir taahhütte bulunmaz.

TLC Yolculuk Kayıt Verileri hakkında ek bilgiler burada ve burada bulunabilir.

Bildirimler

MICROSOFT, AZURE AÇIK VERİ KÜMELERİNİ “OLDUĞU GİBİ” SAĞLAR. MICROSOFT, VERİ KÜMELERİNİ KULLANMANIZLA İLGİLİ AÇIK VEYA ÖRTÜLÜ HİÇBİR GARANTİ VEYA TAAHHÜTTE BULUNMAZ. YEREL KANUNLARINIZIN İZİN VERDİĞİ ÖLÇÜDE, MICROSOFT DOĞRUDAN, BAĞLI, ÖZEL, DOLAYLI, TESADÜFİ VEYA CEZA GEREKTİRENLER DE DAHİL OLMAK ÜZERE HERHANGİ BİR HASAR YA DA KAYIPLA İLGİLİ HİÇBİR SORUMLULUK KABUL ETMEZ.

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

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

vendorID tpepPickupDateTime tpepDropoffDateTime passengerCount tripDistance puLocationId doLocationId rateCodeId storeAndFwdFlag paymentType fareAmount extra mtaTax improvementSurcharge tipAmount tollsAmount totalAmount puYear puMonth
2 1/24/2088 12:25:39 AM 1/24/2088 7:28:25 AM 1 4.05 24 162 1 N 2 14.5 0 0.5 0.3 0 0 15.3 2088 1
2 1/24/2088 12:15:42 AM 1/24/2088 12:19:46 AM 1 0.63 41 166 1 N 2 4.5 0 0.5 0.3 0 0 5.3 2088 1
2 11/4/2084 12:32:24 PM 11/4/2084 12:47:41 PM 1 1.34 238 236 1 N 2 10 0 0.5 0.3 0 0 10.8 2084 11
2 11/4/2084 12:25:53 PM 11/4/2084 12:29:00 PM 1 0.32 238 238 1 N 2 4 0 0.5 0.3 0 0 4.8 2084 11
2 11/4/2084 12:08:33 PM 11/4/2084 12:22:24 PM 1 1.85 236 238 1 N 2 10 0 0.5 0.3 0 0 10.8 2084 11
2 11/4/2084 11:41:35 AM 11/4/2084 11:59:41 AM 1 1.65 68 237 1 N 2 12.5 0 0.5 0.3 0 0 13.3 2084 11
2 11/4/2084 11:27:28 AM 11/4/2084 11:39:52 AM 1 1.07 170 68 1 N 2 9 0 0.5 0.3 0 0 9.8 2084 11
2 11/4/2084 11:19:06 AM 11/4/2084 11:26:44 AM 1 1.3 107 170 1 N 2 7.5 0 0.5 0.3 0 0 8.3 2084 11
2 11/4/2084 11:02:59 AM 11/4/2084 11:15:51 AM 1 1.85 113 137 1 N 2 10 0 0.5 0.3 0 0 10.8 2084 11
2 11/4/2084 10:46:05 AM 11/4/2084 10:50:09 AM 1 0.62 231 231 1 N 2 4.5 0 0.5 0.3 0 0 5.3 2084 11
Name Data type Unique Values (sample) Description
doLocationId string 265 161
236

Taksimetrenin devre dışı olduğu TLC Taksi Bölgesi.

endLat double 961,994 41.366138
40.75
endLon double 1,144,935 -73.137393
-73.9824
extra double 877 0.5
1.0

Çeşitli ekstralar ve ek ücretler. Şu anda buna yalnızca 0,50 ABD doları ve 1 ABD doları yoğun saat ve gecelik ücretler dahildir.

fareAmount double 18,935 6.5
4.5

Ölçüm cihazı tarafından hesaplanan saat-mesafe tarifesi.

improvementSurcharge string 60 0.3
0

Bayrak indirildiği zaman yolculuklarda değerlendirilen 0,30 ABD doları iyileştirme ek ücreti. İyileştirme ek ücreti 2015 yılında toplanmaya başlamıştır.

mtaTax double 360 0.5
-0.5

Kullanımdaki tarifeli fiyata göre otomatik olarak tetiklenen 0,50 ABD doları MTA vergisi.

passengerCount int 64 1
2

Araçtaki yolcu sayısı. Bu değer sürücü tarafından girilir.

paymentType string 6,282 CSH
CRD

Yolcunun seyahat ücretini nasıl ödediğini belirten sayısal kod.

1= Kredi kartı;

2= Nakit;

3= Ücretsiz;

4= Anlaşmazlık;

5= Bilinmiyor;

6= Yolculuk iptal edildi.

puLocationId string 266 237
161

Taksimetrenin devreye girdiği TLC Taksi Bölgesi.

puMonth int 12 3
5
puYear int 29 2012
2011
rateCodeId int 56 1
2

Yolculuğun sonunda geçerli olan son fiyat kodu.

1= Standart fiyat;

2= JFK;

3= Newark;

4= Nassau veya Westchester;

5= Anlaşılan tarife;

6= Grup fiyatı.

startLat double 833,016 41.366138
40.7741
startLon double 957,428 -73.137393
-73.9821
storeAndFwdFlag string 8 N
0

Bu bayrak, yolculuk kaydının satıcıya gönderilmeden önce araç belleğinde tutulup tutulmadığını, yani aracın sunucuyla bağlantısı olmadığı için “depola ve ilet” işleminin yapılıp yapılmadığını gösterir.

E= depola ve ilet yolculuğu;

H= depola ve ilet yolculuğu değil.

tipAmount double 12,121 1.0
2.0

Kredi kartı bahşişleri için bu alan otomatik olarak doldurulur. Nakit bahşişler dahil değildir.

tollsAmount double 6,634 5.33
4.8

Yolculukta ödenen tüm ücretlerin toplam tutarı.

totalAmount double 39,707 7.0
7.8

Yolculardan alınan toplam ücret. Nakit bahşişler dahil değildir.

tpepDropoffDateTime timestamp 290,185,010 2013-11-03 01:33:00
2012-04-24 20:14:00

Ölçümün devre dışı olduğu tarih ve saat.

tpepPickupDateTime timestamp 289,948,585 2009-11-01 01:28:00
2009-11-01 01:15:00

Ölçümün devreye girdiği tarih ve saat.

tripDistance double 14,003 1.0
0.9

Taksimetrenin mil cinsinden bildirdiği geçen yolculuk mesafesi.

vendorID string 7 VTS
CMT

Kaydı oluşturan TPEP sağlayıcısını gösteren kod.

1= Creative Mobile Technologies, LLC;

2= VeriFone Inc.

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 NycTlcYellow

from datetime import datetime
from dateutil import parser


end_date = parser.parse('2018-06-06')
start_date = parser.parse('2018-05-01')
nyc_tlc = NycTlcYellow(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 yellow/puYear=2018/puMonth=5/part-00087-tid-4962944523873006564-6d1b261c-5f96-4819-ba4d-a034cf2bc6ec-12005.c000.snappy.parquet under container nyctlc Reading yellow/puYear=2018/puMonth=6/part-00171-tid-4962944523873006564-6d1b261c-5f96-4819-ba4d-a034cf2bc6ec-12089.c000.snappy.parquet under container nyctlc Done. ActivityCompleted: Activity=to_pandas_dataframe_in_worker, HowEnded=Success, Duration=137433.5 [ms] ActivityCompleted: Activity=to_pandas_dataframe, HowEnded=Success, Duration=137510.05 [ms]
In [2]:
nyc_tlc_df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 10695823 entries, 189 to 5673232 Data columns (total 21 columns): vendorID object tpepPickupDateTime datetime64[ns] tpepDropoffDateTime datetime64[ns] passengerCount int32 tripDistance float64 puLocationId object doLocationId object startLon float64 startLat float64 endLon float64 endLat float64 rateCodeId int32 storeAndFwdFlag object paymentType object fareAmount float64 extra float64 mtaTax float64 improvementSurcharge object tipAmount float64 tollsAmount float64 totalAmount float64 dtypes: datetime64[ns](2), float64(11), int32(2), object(6) memory usage: 1.7+ 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 = "yellow"
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 NycTlcYellow

from datetime import datetime
from dateutil import parser


end_date = parser.parse('2018-06-06')
start_date = parser.parse('2018-05-01')
nyc_tlc = NycTlcYellow(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=91957.61 [ms] ActivityCompleted: Activity=to_spark_dataframe, HowEnded=Success, Duration=91961.14 [ms]
In [2]:
display(nyc_tlc_df.limit(5))
vendorIDtpepPickupDateTimetpepDropoffDateTimepassengerCounttripDistancepuLocationIddoLocationIdstartLonstartLatendLonendLatrateCodeIdstoreAndFwdFlagpaymentTypefareAmountextramtaTaximprovementSurchargetipAmounttollsAmounttotalAmountpuYearpuMonth
22018-06-05T23:37:15.000+00002018-06-06T00:15:57.000+0000121.65132142nullnullnullnull2N152.00.00.50.38.05.7666.5620186
22018-05-31T18:04:19.000+00002018-06-01T17:56:15.000+000019.95230138nullnullnullnull1N135.01.00.50.38.515.7651.0720186
22018-05-31T18:58:20.000+00002018-06-01T18:55:28.000+000021.9148239nullnullnullnull1N212.01.00.50.30.00.013.820186
22018-05-31T16:45:53.000+00002018-06-01T16:06:26.000+000062.79230125nullnullnullnull1N214.01.00.50.30.00.015.820186
22018-05-31T15:08:53.000+00002018-06-01T14:21:29.000+000011.723674nullnullnullnull1N110.01.00.50.32.360.014.1620186
In [1]:
# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "nyctlc"
blob_relative_path = "yellow"
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 [31]:
# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import NycTlcYellow

from datetime import datetime
from dateutil import parser


end_date = parser.parse('2018-06-06')
start_date = parser.parse('2018-05-01')
nyc_tlc = NycTlcYellow(start_date=start_date, end_date=end_date)
nyc_tlc_df = nyc_tlc.to_spark_dataframe()
In [32]:
# Display top 5 rows
display(nyc_tlc_df.limit(5))
Out[32]:
In [1]:
# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "nyctlc"
blob_relative_path = "yellow"
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'))