您现在访问的是微软AZURE全球版技术文档网站,若需要访问由世纪互联运营的MICROSOFT AZURE中国区技术文档网站,请访问 https://docs.azure.cn.

西雅图安全数据

西雅图消防部门 911 调遣。

备注

Microsoft 按“原样”提供 Azure 开放数据集。 Microsoft 对数据集的使用不提供任何担保(明示或暗示)、保证或条件。 在当地法律允许的范围内,Microsoft 对使用数据集而导致的任何损害或损失不承担任何责任,包括直接、必然、特殊、间接、偶发或惩罚性损害或损失。

此数据集是根据 Microsoft 接收源数据的原始条款提供的。 数据集可能包含来自 Microsoft 的数据。

数量和保留期

此数据集以 Parquet 格式存储。 它每日更新,在 2019 年包含大约 800,000 行 (20 MB)。

此数据集包含从 2010 年至今累积的历史记录。 可使用我们的 SDK 中的参数设置来提取特定时间范围内的数据。

存储位置

此数据集存储在美国东部 Azure 区域。 为确保相关性,建议将计算资源置于美国东部。

其他信息

此数据集来自西雅图市政府。 有关详细信息,请参阅西雅图城市网站。 请参阅许可和属性,获取与使用此数据集相关的条款。 如果对数据源有任何疑问,请发送电子邮件至 open.data@seattle.gov。

名称 数据类型 唯一 值(示例) 说明
address 字符串 196,965 517 3rd Av 318 2nd Av Et S 事件位置。
category 字符串 232 帮助响应医疗响应 响应类型。
dataSubtype 字符串 1 911_Fire “911_Fire”
dataType 字符串 1 安全 “安全”
dateTime timestamp 1,533,401 2020 年 11 月 4 日 06:49:00 2019 年 6 月 19 日 13:49:00 呼叫的日期和时间。
latitude Double 94,332 47.602172 47.600194 这是纬度值。 纬线平行于赤道。
longitude Double 79,492 -122.330863 -122.330541 这是经度值。 经度线垂直于纬度线,并且都穿过两个极点。

预览

dataType dataSubtype dateTime category 子类别 状态 address latitude longitude source extendedProperties
安全 911_Fire 2021 年 4 月 28 日凌晨 5:22:00 垃圾着火 null null 200 University St 47.607299 -122.337087 null
安全 911_Fire 2021 年 4 月 28 日凌晨 5:15:00 会审事件 null null 6th Ave / Olive Way 47.61313 -122.336282 null
安全 911_Fire 2021 年 4 月 28 日凌晨 5:12:00 帮助响应 null null 4th Ave S / Seattle Blvd S 47.596486 -122.329046 null
安全 911_Fire 2021 年 4 月 28 日凌晨 5:09:00 垃圾着火 null null 3rd Ave / University St 47.607763 -122.335976 null
安全 911_Fire 2021 年 4 月 28 日凌晨 4:57:00 低灵敏度响应 null null 533 3rd Ave W 47.623717 -122.360635 null
安全 911_Fire 2021 年 4 月 28 日凌晨 4:57:00 转向 AMR null null 4638 S Austin St 47.534702 -122.274812 null
安全 911_Fire 2021 年 4 月 28 日凌晨 4:55:00 会审事件 null null 8th Ave N / Harrison St 47.622051 -122.341066 null

数据访问

Azure Notebooks

提示

DownloadNotebook 的目录?serviceType=AzureNotebooks&package=azureml-opendatasets&registryId=city_safety_seattle在 GitHub 中打开

# 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))

示例

后续步骤

查看开放数据集目录中的其余数据集。