Dados de Segurança de Seattle

Despachos do 112 dos Bombeiros de Seattle.

Nota

A Microsoft fornece conjuntos de dados Azure Open numa base "ase". A Microsoft não oferece garantias, expressas ou implícitas, garantias ou condições relativas à utilização dos conjuntos de dados. Na medida do permitido pela sua legislação local, a Microsoft declina toda a responsabilidade por quaisquer danos ou perdas, incluindo danos ou perdas diretas, consequentes, especiais, indiretos, incidentais ou punitivas, resultantes da utilização dos conjuntos de dados.

Este conjunto de dados é disponibilizado de acordo com os termos originais em que a Microsoft recebeu os dados de origem. O conjunto de dados pode incluir dados obtidos junto da Microsoft.

Volume e retenção

Este conjunto de dados é armazenado no formato Parquet. É atualizado diariamente, e contém cerca de 800.000 linhas (20 MB) em 2019.

Este conjunto de dados contém registos históricos acumulados desde 2010 até ao presente. Pode utilizar as definições de parâmetros no nosso SDK para obter os dados num intervalo de tempo específico.

Localização do armazenamento

Este conjunto de dados é armazenado na região do Azure E.U.A. Leste. Recomendamos a localização de recursos computatórios nos EUA orientais para afinidade.

Informações adicionais

Este conjunto de dados foi obtido junto da câmara de Seattle. Para mais informações, consulte o site da cidade de Seattle. Consulte o Licenciamento e Atribuição para os termos de utilização deste conjunto de dados. Se tiver dúvidas sobre a origem de dados, envie um e-mail para open.data@seattle.gov.

Colunas

Name Tipo de dados Exclusivo Valores (amostra) Description
address string 196,965 517 3º Av 318 2º Av Et S O local do incidente.
categoria string 232 Resposta médica de resposta de ajuda Tipo de Resposta.
dataSubtipo string 1 911_Fire "911_Fire"
dataType string 1 Segurança "Segurança"
dataTime carimbo de data/hora 1,533,401 2020-11-04 06:49:00 2019-06-19 13:49:00 A data e hora da chamada.
latitude double 94,332 47.602172 47.600194 Este é o valor da latitude. As linhas da latitude são paralelas ao equador.
longitude double 79,492 -122.330863 -122.330541 Este é o valor da longitude. As linhas da longitude são perpendiculares às linhas da latitude e todas passam por ambos os polos.

Pré-visualizar

dataType dataSubtipo dataTime categoria subcategoria status address latitude longitude source extensões
Segurança 911_Fire 4/28/2021 5:22:00 Fogo de lixo nulo nulo 200 Universidade St 47.607299 -122.337087 nulo
Segurança 911_Fire 4/28/2021 5:15:00 Incidente triagem nulo nulo 6º Ave / Caminho da Oliveira 47.61313 -122.336282 nulo
Segurança 911_Fire 4/28/2021 5:12:00 Resposta à Ajuda nulo nulo 4º Ave S / Seattle Blvd S 47.596486 -122.329046 nulo
Segurança 911_Fire 4/28/2021 5:09:00 Fogo de lixo nulo nulo 3ª Avenida / Universidade St 47.607763 -122.335976 nulo
Segurança 911_Fire 4/28/2021 4:57:00 Resposta de baixa acuidade nulo nulo 533 3º Ave W 47.623717 -122.360635 nulo
Segurança 911_Fire 4/28/2021 4:57:00 Trans para AMR nulo nulo Rua Austin 4638 47.534702 -122.274812 nulo
Segurança 911_Fire 4/28/2021 4:55:00 Incidente triagem nulo nulo 8ª Ave N / Harrison St 47.622051 -122.341066 nulo

Acesso a dados

Azure Notebooks

Dica

Conteúdos do DownloadNotebook?serviceType=AzureNotebooks&pacote=azureml-opendatasets&registryId=city_safety_seattle. Aberto em GitHub.

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

from datetime import datetime
from dateutil import parser


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

Azure Databricks

# 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 SeattleSafety

from datetime import datetime
from dateutil import parser


end_date = parser.parse('2016-01-01')
start_date = parser.parse('2015-05-01')
safety = SeattleSafety(start_date=start_date, end_date=end_date)
safety = safety.to_spark_dataframe()
display(safety.limit(5))

Azure Synapse

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

from datetime import datetime
from dateutil import parser


end_date = parser.parse('2016-01-01')
start_date = parser.parse('2015-05-01')
safety = SeattleSafety(start_date=start_date, end_date=end_date)
safety = safety.to_spark_dataframe()
# Display top 5 rows
display(safety.limit(5))

Exemplos

Passos seguintes

Ver o resto dos conjuntos de dados no catálogo Open Datasets.