NycTlcFhv Classe
Rappresenta il set di dati pubblico nyc Taxi & Lim Commission.
Questo set di dati contiene For-Hire record di viaggio di Vechicle (FHV), che includono i campi che acquisisce il numero di licenza di base di invio e l'ID della posizione della zona di pick-up, ora e taxi (file di forma riportato di seguito). Questi record sono generati dagli invii dei record delle corse FHV effettuati dalle basi. Per altre informazioni su questo set di dati, incluse le descrizioni delle colonne, diversi modi per accedere al set di dati ed esempi, vedere Nyc Taxi & Lim Commission - For-Hire Vehicle (FHV) trip records nel catalogo di Microsoft Azure Open Datasets.
Inizializzare i campi di filtro.
- Ereditarietà
-
azureml.opendatasets._nyc_taxi_base.NycTaxiBaseNycTlcFhv
Costruttore
NycTlcFhv(start_date: datetime = datetime.datetime(2015, 1, 1, 0, 0), end_date: datetime = datetime.datetime(2024, 2, 7, 0, 0), cols: List[str] | None = None, limit: int | None = -1, enable_telemetry: bool = True)
Parametri
- start_date
- datetime
Data in cui iniziare il caricamento dei dati, inclusi. Se Nessuno, viene utilizzato .default_start_date
- end_date
- datetime
Data in cui terminare il caricamento dei dati, inclusi. Se Nessuno, viene utilizzato .default_end_date
Elenco di nomi di colonne da caricare dal set di dati. Se Nessuno, tutte le colonne vengono caricate. Per informazioni sulle colonne disponibili in questo set di dati, vedere NYC Taxi & Lim Commission - For-Hire Vehicle (FHV).
- limit
- int
Valore che indica il numero di giorni di dati da caricare con to_pandas_dataframe()
.
Se non specificato, il valore predefinito di -1 indica che non è previsto alcun limite per i giorni caricati.
- enable_telemetry
- bool
Indica se abilitare i dati di telemetria in questo set di dati.
Elenco di nomi di colonna da recuperare. Nessuno otterrà tutte le colonne.
- limit
- int
to_pandas_dataframe() caricherà solo i mesi di dati "limite". -1 indica che non è presente alcun limite.
Commenti
L'esempio seguente illustra come accedere al set di dati.
from azureml.opendatasets import NycTlcFhv
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()
Commenti e suggerimenti
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