NYC Taxi & Limousine Commission - registros amarelos de viagem de táxi

Artigo
01/10/2024

Os registos de corridas de "yellow taxi" incluem campos que registam as datas/horas de recolha e entrega, as localizações de recolha e entrega, as distâncias das corridas, tarifas discriminadas, tipos de taxas, tipos de pagamentos e contagens de passageiros feitas pelo motorista.

Nota

A Microsoft fornece os Conjuntos de Dados Abertos do Azure "no estado em que se encontram". A Microsoft não oferece garantias, expressas ou implícitas, garantias ou condições em relação ao seu uso dos conjuntos de dados. Na medida permitida pela legislação local, a Microsoft se isenta de qualquer responsabilidade por quaisquer danos ou perdas, incluindo diretos, consequenciais, especiais, indiretos, incidentais ou punitivos, resultantes do uso dos conjuntos de dados por parte do cliente.

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. Há cerca de 1,5 bilhões de linhas (50 GB) no total em 2018.

Este conjunto de dados contém registos históricos acumulados de 2009 a 2018. 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. A alocação de recursos de computação nos E.U.A. Leste é recomendada por questões de afinidade.

Informações adicionais

Comissão de Táxis e Limusinas (TLC) de Nova Iorque:

Os dados foram recolhidos e fornecidos à Comissão de Táxis e Limusinas (TLC) de Nova Iorque por fornecedores de tecnologia autorizados ao abrigo dos Programas Taxicab e Livery Passenger Enhancement (TPEP/LPEP). Os dados das corridas não foram criados pela TLC, a qual não assume qualquer responsabilidade pela exatidão desses dados.

Exiba o local original do conjunto de dados e os termos de uso originais.

Colunas

Name	Tipo de dados	Exclusivo	Values (sample)	Description
doLocationId	string	265	161 236	A Zona de Táxi da TLC na qual o taxímetro foi desligado.
endLat	duplo	961,994	41.366138 40.75
endLon	duplo	1,144,935	-73.137393 -73.9824
extra	duplo	877	0.5 1.0	Extras e outras cobranças diversas. Atualmente, só inclui a hora de ponta de 0,50 $ e de 1,00 $ e a bandeirada com a sobretaxa noturna.
fareAmount	duplo	18,935	6.5 4.5	A bandeirada de hora e distância calculada pelo taxímetro.
melhoriaSobretaxa	string	60	0.3 0	Sobretaxa de melhoria ambiental de 0,30 $ para viagens com bandeirada. A sobretaxa de melhoria começou a ser cobrada em 2015.
mtaImposto	duplo	360	0.5 -0.5	Taxa de 0,50 $ da Área Metropolitana que é acionada automaticamente com base na bandeirada do taxímetro que está a ser utilizada.
passengerCount	número inteiro	64	1 2	O número de passageiros no veículo. Este valor é introduzido pelo motorista.
Tipo de pagamento	string	6,282	CSH CRD	Um código numérico que significa o modo como o passageiro pagou a viagem. 1= Cartão de crédito; 2= Numerário; 3= Sem encargos; 4= Disputa; 5= Desconhecido; 6= Viagem anulada.
puLocationId	string	266	237 161	A Zona de Táxi da TLC na qual o taxímetro foi ligado.
puMês	número inteiro	12	3 5
puAno	número inteiro	29	2012 2011
rateCodeId	número inteiro	56	1 2	O código da tarifa final em vigor no final da viagem. 1= Taxa normal; 2= JFK; 3= Newark; 4= Nassau ou Westchester; 5= Tarifa negociada; 6= Passeio em grupo.
startLat	duplo	833,016	41.366138 40.7741
startLon	duplo	957,428	-73.137393 -73.9821
storeAndFwdFlag	string	8	N 0	Esse sinalizador indica se o registro de viagem foi mantido na memória do veículo antes de enviar ao fornecedor, também conhecido como "armazenar e encaminhar", porque o veículo não tinha uma conexão com o servidor. Y= viagem de armazenamento e encaminhamento; N= não é uma viagem de loja e encaminhamento.
gorjetaMontante	duplo	12,121	1.0 2.0	Este campo é preenchido automaticamente para gorjetas pagas com cartão de crédito. Não inclui gorjetas pagas em dinheiro.
PortagensMontante	duplo	6,634	5.33 4.8	Montante total de todas as portagens pagas na viagem.
totalAmount	duplo	39,707	7.0 7.8	O montante total cobrado aos passageiros. Não inclui gorjetas pagas em dinheiro.
tpepDropoffDateTime	carimbo de data/hora	290,185,010	2010-11-07 01:29:00 2013-11-03 01:22:00	A data e hora em que o taxímetro foi desativado.
tpepPickupDateTime	carimbo de data/hora	289,948,585	2010-11-07 01:00:00 2009-11-01 01:05:00	A data e hora em que o taxímetro foi ativado.
tripDistância	duplo	14,003	1.0 0.9	A distância percorrida da viagem em milhas, conforme mostrada no taxímetro.
ID do fornecedor	string	7	VTS CMT	Um código que indica o fornecedor TPEP que forneceu o registo. 1= Tecnologias Móveis Criativas, LLC; 2= VeriFone Inc.
ID do fornecedor	número inteiro	2	2 1	Um código que indica o fornecedor LPEP que forneceu o registo. 1= Tecnologias Móveis Criativas, LLC; 2= VeriFone Inc.

Pré-visualizar

ID do fornecedor	tpepPickupDateTime	tpepDropoffDateTime	passengerCount	tripDistância	puLocationId	doLocationId	rateCodeId	storeAndFwdFlag	Tipo de pagamento	fareAmount	mtaImposto	melhoriaSobretaxa	totalAmount	puAno	puMês
2	24/01/2088 12:25:39	24/01/2088 07:28:25	5	4.05	24	162	5	N	2	14,5	0.5	0.3	15,3	2088	1
2	24/01/2088 12:15:42	24/01/2088 12:19:46	5	0.63	41	166	5	N	2	4,5	0.5	0.3	5.3	2088	1
2	04/11/2084 12:32:24	04/11/2084 12:47:41	5	1.34	238	236	5	N	2	10	0.5	0.3	10.8	2084	11
2	04/11/2084 12:25:53	04/11/2084 12:29:00	5	0.32	238	238	5	N	2	4	0.5	0.3	4.8	2084	11
2	04/11/2084 12:08:33	04/11/2084 12:22:24	5	1.85	236	238	5	N	2	10	0.5	0.3	10.8	2084	11
2	04/11/2084 11:41:35	04/11/2084 11:59:41	5	1.65	68	237	5	N	2	12.5	0.5	0.3	13.3	2084	11
2	04/11/2084 11:27:28	04/11/2084 11:39:52	5	1.07	170	68	5	N	2	9	0.5	0.3	9.8	2084	11
2	04/11/2084 11:19:06	04/11/2084 11:26:44	5	1.3	107	170	5	N	2	7.5	0.5	0.3	8.3	2084	11
2	04/11/2084 11:02:59	04/11/2084 11:15:51	5	1.85	113	137	5	N	2	10	0.5	0.3	10.8	2084	11
2	04/11/2084 10:46:05	04/11/2084 10:50:09	5	0,62	231	231	5	N	2	4,5	0.5	0.3	5.3	2084	11

Acesso a dados

Azure Notebooks

# 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()

nyc_tlc_df.info()

# 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

# Azure storage access info
azure_storage_account_name = "azureopendatastorage"
azure_storage_sas_token = r""
container_name = "nyctlc"
folder_name = "yellow"

from 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)

# 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)

# you can add your filter at below
print('Loaded as a Pandas data frame: ')
df

Azure Databricks

# This is a package in preview.
# You need to pip install azureml-opendatasets in Databricks cluster. https://learn.microsoft.com/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()

display(nyc_tlc_df.limit(5))

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "nyctlc"
blob_relative_path = "yellow"
blob_sas_token = "r"

# 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)

# 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')

# Display top 10 rows
print('Displaying top 10 rows: ')
display(spark.sql('SELECT * FROM source LIMIT 10'))

Azure Synapse

# 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()

# Display top 5 rows
display(nyc_tlc_df.limit(5))

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "nyctlc"
blob_relative_path = "yellow"
blob_sas_token = r""

# 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)

# 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')

# Display top 10 rows
print('Displaying top 10 rows: ')
display(spark.sql('SELECT * FROM source LIMIT 10'))

Próximos passos

Exiba o restante dos conjuntos de dados no catálogo Open Datasets.