In [9]:
import pandas as pd
from simpledbf import Dbf5
import os
Lets start this exploration by looking at documents from 2001 Lets open one manually.
In [16]:
dbf = Dbf5('original_data/2001/NFIRS 2001 PDR 031415/hazmat.dbf')
In [17]:
dbf
Out[17]:
<simpledbf.simpledbf.Dbf5 at 0x7f74f2db62b0>
In [18]:
# What's in the structure?
dbf.columns
Out[18]:
['STATE',
'FDID',
'INC_DATE',
'INC_NO',
'EXP_NO',
'VERSION',
'REL_FROM',
'REL_STORY',
'POP_DENS',
'AFFEC_MEAS',
'AFFEC_UNIT',
'EVAC_MEAS',
'EVAC_UNIT',
'PEOP_EVAC',
'BLDG_EVAC',
'HAZ_ACT1',
'HAZ_ACT2',
'HAZ_ACT3',
'OCCUR_FIRS',
'CAUSE_REL',
'FACT_REL1',
'FACT_REL2',
'FACT_REL3',
'MIT_FACT1',
'MIT_FACT2',
'MIT_FACT3',
'EQ_INV_REL',
'HAZ_DISPO',
'HAZ_DEATH',
'HAZ_INJ']
In [19]:
# Can we Pandas Dataframe this?
df = dbf.to_dataframe()
In [20]:
df
Out[20]:
STATE
FDID
INC_DATE
INC_NO
EXP_NO
VERSION
REL_FROM
REL_STORY
POP_DENS
AFFEC_MEAS
...
FACT_REL1
FACT_REL2
FACT_REL3
MIT_FACT1
MIT_FACT2
MIT_FACT3
EQ_INV_REL
HAZ_DISPO
HAZ_DEATH
HAZ_INJ
0
AK
11100
5212001
0000856
0
5.0
1
1
NaN
1500
...
54
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
8
NaN
NaN
1
AK
13000
4122001
0000301
0
5.0
1
1
2
2
...
51
NaN
NaN
14
NaN
NaN
342
8
NaN
NaN
2
AK
13000
4182001
0000318
0
5.0
1
1
2
2500
...
43
NaN
NaN
24
NaN
NaN
811
1
NaN
NaN
3
AK
13000
4302001
0000352
0
5.0
1
-1
2
2
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
UUU
7
NaN
NaN
4
AK
23100
1012001
0000069
0
5.0
1
0
NaN
300
...
76
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
8
NaN
NaN
5
AK
23100
1082001
0000482
0
5.0
1
0
NaN
80
...
50
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
8
NaN
NaN
6
AK
23100
1162001
0000895
0
5.0
1
1
NaN
100
...
80
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
8
NaN
NaN
7
AK
23100
1232001
0001324
0
5.0
1
0
NaN
1
...
30
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
3
NaN
NaN
8
AK
23100
1262001
0001459
0
5.0
1
0
NaN
20
...
64
NaN
NaN
16
NaN
NaN
NaN
8
NaN
NaN
9
AK
23100
1302001
0001663
0
5.0
1
0
NaN
1
...
30
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
8
NaN
NaN
10
AK
23100
2042001
0001916
0
5.0
2
0
NaN
0
...
70
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
1
NaN
NaN
11
AK
23100
2042001
0001933
0
5.0
2
0
NaN
1
...
97
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
3
NaN
NaN
12
AK
23100
2112001
0002298
0
5.0
2
0
NaN
1500
...
75
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
1
NaN
NaN
13
AK
23100
2122001
0002383
0
5.0
2
0
NaN
1600
...
52
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
8
NaN
NaN
14
AK
23100
2132001
0002412
0
5.0
2
0
NaN
700
...
78
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
3
NaN
NaN
15
AK
23100
2152001
0002542
0
5.0
2
0
NaN
7000
...
70
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2
NaN
NaN
16
AK
23100
2192001
0002769
0
5.0
2
0
NaN
1
...
64
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
8
NaN
NaN
17
AK
23100
2262001
0003140
0
5.0
2
0
NaN
1500
...
UU
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
8
NaN
NaN
18
AK
23100
2272001
0003194
0
5.0
2
0
NaN
2000
...
30
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
7
NaN
NaN
19
AK
23100
2282001
0003230
0
5.0
2
0
NaN
500
...
64
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
8
NaN
NaN
20
AK
23100
3042001
0003472
0
5.0
2
0
NaN
1200
...
40
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
8
NaN
NaN
21
AK
23100
3052001
0003541
0
5.0
2
0
NaN
1
...
62
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
8
NaN
NaN
22
AK
23100
3072001
0003625
0
5.0
2
0
NaN
1
...
31
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2
NaN
NaN
23
AK
23100
3102001
0003786
0
5.0
NaN
2
1
0
...
40
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
8
NaN
NaN
24
AK
23100
3132001
0003959
0
5.0
2
0
NaN
1
...
60
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
8
NaN
NaN
25
AK
23100
3222001
0004473
0
5.0
2
0
NaN
2000
...
77
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
141
8
NaN
NaN
26
AK
23100
3312001
0004926
0
5.0
2
0
NaN
20
...
00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
8
NaN
NaN
27
AK
23100
3312001
0004948
0
5.0
2
0
NaN
100
...
31
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
5
NaN
NaN
28
AK
23100
3312001
0004949
0
5.0
2
0
NaN
1
...
78
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
8
NaN
NaN
29
AK
23100
4052001
0005199
0
5.0
2
0
NaN
20
...
31
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
7
NaN
NaN
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
4750
WY
05403
7052001
0000833
0
5.0
2
0
NaN
0
...
54
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
3
NaN
NaN
4751
WY
05403
7062001
0000837
0
5.0
2
0
NaN
0
...
71
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
4
NaN
NaN
4752
WY
05403
7092001
0000858
0
5.0
2
0
NaN
0
...
70
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
8
NaN
NaN
4753
WY
05403
7122001
0000878
0
5.0
2
0
NaN
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
8
NaN
NaN
4754
WY
05403
7292001
0000984
0
5.0
2
0
3
50
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
8
NaN
NaN
4755
WY
05403
10062001
0001370
0
5.0
2
0
3
3
...
71
NaN
NaN
18
NaN
NaN
NaN
2
NaN
NaN
4756
WY
05403
12132001
0001649
0
5.0
1
0
NaN
0
...
71
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
8
NaN
NaN
4757
WY
07437
1192001
0000001
0
5.0
2
0
3
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
1
NaN
NaN
4758
WY
21307
2142001
0002228
0
5.0
1
1
NaN
0
...
70
NaN
NaN
47
NaN
NaN
117
7
NaN
NaN
4759
WY
21307
4272001
0006207
0
5.0
2
0
2
3
...
NaN
NaN
NaN
NN
NaN
NaN
NNN
2
NaN
NaN
4760
WY
21307
5042001
0006584
0
5.0
2
0
NaN
0
...
00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NNN
1
NaN
NaN
4761
WY
21307
9302001
0016502
0
5.0
2
0
NaN
0
...
71
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NNN
1
NaN
NaN
4762
WY
21411
7052001
0000402
0
5.0
2
0
NaN
0
...
54
NaN
NaN
NN
NaN
NaN
NaN
1
NaN
NaN
4763
WY
21427
3162001
0000081
0
5.0
2
0
NaN
0
...
71
NaN
NaN
18
14
NaN
NNN
5
NaN
NaN
4764
WY
21427
6282001
0000198
0
5.0
2
0
NaN
0
...
37
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2
NaN
NaN
4765
WY
25305
1302001
0002701
0
4.1
1
1
NaN
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
213
X
0
0
4766
WY
25305
2152001
0002713
0
4.1
1
1
NaN
0
...
50
61
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2
0
0
4767
WY
25305
3052001
0002721
0
4.1
1
1
NaN
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
1
0
0
4768
WY
25305
3242001
0002729
0
4.1
1
1
NaN
0
...
71
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2
0
0
4769
WY
25305
4272001
0002743
0
4.1
1
1
NaN
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
X
0
0
4770
WY
25305
5222001
0002761
0
4.1
1
1
NaN
0
...
54
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2
0
0
4771
WY
25305
6302001
0002824
0
4.1
1
1
NaN
0
...
52
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
1
0
0
4772
WY
25305
7112001
0002853
0
4.1
1
1
NaN
0
...
32
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
8
0
0
4773
WY
25305
7242001
0002865
0
4.1
1
1
NaN
0
...
76
51
30
NaN
NaN
NaN
300
8
0
0
4774
WY
25515
1172001
0000013
0
5.0
2
0
1
10
...
51
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
344
1
NaN
NaN
4775
WY
29403
6202001
0000111
0
5.0
2
0
NaN
0
...
00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NNN
2
NaN
NaN
4776
WY
29509
11102001
0000018
0
5.0
2
0
3
40
...
97
NaN
NaN
NN
NaN
NaN
NNN
5
NaN
NaN
4777
WY
37635
6222001
0000097
0
5.0
1
1
3
0
...
78
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NNN
1
NaN
NaN
4778
WY
37635
8152001
0000143
0
5.0
2
0
NaN
0
...
50
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NNN
8
NaN
NaN
4779
WY
41403
1012001
0000001
0
5.0
2
0
3
1
...
54
NaN
NaN
46
10
NaN
NNN
8
NaN
NaN
4780 rows × 30 columns
In [21]:
# Note, when I tried to run this again, it sorta crashed in the same session... Will figure out why later.
In [38]:
dbf_2001 = {}
for file in os.listdir('original_data/2001/NFIRS 2001 PDR 031415/'):
if file[-3:] == "dbf":
dbf_2001[file[:-4]] = Dbf5('original_data/2001/NFIRS 2001 PDR 031415/' + file)
In [41]:
dbf_2001.keys()
Out[41]:
dict_keys(['hazchem', 'basicaid', 'arson', 'wildlands', 'ffcasualty', 'basicincident', 'hazmat', 'ffequipfail', 'hazmatequipinvolved', 'fireincident', 'arsonagencyreferal', 'fdheader', 'civiliancasualty', 'hazmobprop', 'arsonjuvsub', 'ems', 'codelookup', 'legacyfields'])
In [45]:
incident01 = dbf_2001["fireincident"].to_dataframe()
---------------------------------------------------------------------------
error Traceback (most recent call last)
<ipython-input-45-1449526b3cea> in <module>()
----> 1 incident01 = dbf_2001["fireincident"].to_dataframe()
/opt/conda/lib/python3.5/site-packages/simpledbf/simpledbf.py in to_dataframe(self, chunksize, na)
314 if not chunksize:
315 # _get_recs is a generator, convert to list for DataFrame
--> 316 results = list(self._get_recs())
317 df = pd.DataFrame(results, columns=self.columns)
318 del(results) # Free up the memory? If GC works properly
/opt/conda/lib/python3.5/site-packages/simpledbf/simpledbf.py in _get_recs(self, chunk)
577 for i in range(chunk):
578 # Extract a single record
--> 579 record = struct.unpack(self.fmt, self.f.read(self.fmtsiz))
580 # If delete byte is not a space, record was deleted so skip
581 if record[0] != b' ':
error: unpack requires a bytes object of length 298
In [46]:
#It appears reading it from dataframe fries if you try to do it multiple times. So that's not a good thing.
In [47]:
dbf_2001 = {}
for file in os.listdir('original_data/2001/NFIRS 2001 PDR 031415/'):
if file[-3:] == "dbf":
dbf_2001[file[:-4]] = Dbf5('original_data/2001/NFIRS 2001 PDR 031415/' + file)
incident01 = dbf_2001["fireincident"].to_dataframe()
In [48]:
incident01
Out[48]:
STATE
FDID
INC_DATE
INC_NO
EXP_NO
VERSION
NUM_UNIT
NOT_RES
BLDG_INVOL
ACRES_BURN
...
DET_TYPE
DET_POWER
DET_OPERAT
DET_EFFECT
DET_FAIL
AES_PRES
AES_TYPE
AES_OPER
NO_SPR_OP
AES_FAIL
0
AK
11100
1252001
0000115
0
5.0
3
N
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
1
AK
11100
1252001
0000116
0
5.0
0
Y
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2
AK
11100
2152001
0000237
0
5.0
0
Y
1
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
1
1
3
0
NaN
3
AK
11100
2172001
0000251
0
5.0
1
N
1
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
N
NaN
NaN
NaN
NaN
4
AK
11100
2222001
0000273
0
5.0
0
Y
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
5
AK
11100
3102001
0000365
0
5.0
0
Y
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
6
AK
11100
3142001
0000389
0
5.0
1
N
1
0
...
1
4
2
4
NaN
N
NaN
NaN
NaN
NaN
7
AK
11100
3202001
0000433
0
5.0
1
N
1
0
...
1
2
2
1
NaN
N
NaN
NaN
NaN
NaN
8
AK
11100
3232001
0000450
0
5.0
0
Y
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
9
AK
11100
3262001
0000478
0
5.0
0
Y
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
10
AK
11100
4032001
0000528
0
5.0
1
N
1
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
N
NaN
NaN
NaN
NaN
11
AK
11100
4052001
0000543
0
5.0
0
Y
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
12
AK
11100
4122001
0000595
0
5.0
0
Y
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
13
AK
11100
4132001
0000600
0
5.0
0
Y
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
14
AK
11100
4212001
0000654
0
5.0
1
N
1
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
15
AK
11100
4222001
0000659
0
5.0
0
Y
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
16
AK
11100
4252001
0000683
0
5.0
1
N
1
0
...
1
2
2
1
NaN
N
NaN
NaN
NaN
NaN
17
AK
11100
4262001
0000687
0
5.0
0
Y
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
18
AK
11100
4282001
0000696
0
5.0
0
Y
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
19
AK
11100
5032001
0000736
0
5.0
8
N
1
0
...
1
2
U
NaN
NaN
N
NaN
NaN
NaN
NaN
20
AK
11100
5032001
0000738
0
5.0
4
N
1
0
...
1
2
U
NaN
NaN
N
NaN
NaN
NaN
NaN
21
AK
11100
5042001
0000740
0
5.0
4
N
1
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
N
NaN
NaN
NaN
NaN
22
AK
11100
5232001
0000871
0
5.0
0
Y
1
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
N
NaN
NaN
NaN
NaN
23
AK
11100
5262001
0000902
0
5.0
0
Y
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
24
AK
11100
5282001
0000916
0
5.0
0
Y
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
25
AK
11100
5292001
0000919
0
5.0
0
Y
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
26
AK
11100
6132001
0001037
0
5.0
0
Y
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
27
AK
11100
6252001
0001128
0
5.0
1
N
1
0
...
U
U
U
NaN
NaN
N
NaN
NaN
NaN
NaN
28
AK
11100
6272001
0001151
0
5.0
0
Y
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
29
AK
11100
7072001
0001259
0
5.0
1
N
1
0
...
1
U
2
3
NaN
N
NaN
NaN
NaN
NaN
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
452542
WY
43507
12272001
0000093
0
5.0
0
Y
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
452543
WY
45511
3092001
0000003
0
5.0
1
N
1
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
452544
WY
45511
4082001
0000005
0
5.0
4
N
1
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
452545
WY
45511
7052001
0000013
0
5.0
0
N
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
452546
WY
45511
12232001
0000024
0
5.0
1
N
1
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
N
NaN
NaN
NaN
NaN
452547
WY
45513
7052001
0003007
0
5.0
0
Y
0
3
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
452548
WY
45517
5092001
0000005
0
5.0
0
N
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
452549
WY
45517
9202001
0000007
0
5.0
0
Y
1
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
N
NaN
NaN
NaN
NaN
452550
WY
45519
4192001
0000112
0
5.0
0
N
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
452551
WY
45519
4272001
0164450
0
5.0
0
Y
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
452552
WY
45519
6122001
0000116
0
5.0
0
N
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
452553
WY
45519
6122001
0000117
0
5.0
0
N
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
452554
WY
45519
6302001
0002861
0
5.0
0
Y
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
452555
WY
45519
7052001
0000118
0
5.0
0
N
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
452556
WY
45519
7072001
0000119
0
5.0
0
N
0
1
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
452557
WY
45519
7072001
0003062
0
5.0
0
N
0
2
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
452558
WY
45519
7262001
0000101
0
5.0
0
N
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
452559
WY
45519
7302001
0000102
0
5.0
0
N
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
452560
WY
45519
8122001
0003825
0
5.0
0
N
0
2
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
452561
WY
45519
8132001
0003850
0
5.0
0
N
0
30
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
452562
WY
45519
8282001
0004132
0
5.0
0
N
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
452563
WY
45519
8282001
0004143
0
5.0
0
N
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
452564
WY
45519
8292001
0000103
0
5.0
0
N
0
10
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
452565
WY
45519
9062001
0000104
0
5.0
0
N
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
452566
WY
45519
9192001
0000105
0
5.0
0
N
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
452567
WY
45519
9202001
0000106
0
5.0
0
N
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
452568
WY
45519
11022001
0000107
0
5.0
0
N
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
452569
WY
45519
11202001
0000121
0
5.0
0
N
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
452570
WY
45519
12012001
0000122
0
5.0
0
N
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
452571
WY
45519
12042001
0000123
0
5.0
0
N
0
0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
452572 rows × 80 columns
In [49]:
incident01.describe()
Out[49]:
INC_DATE
EXP_NO
NUM_UNIT
BLDG_INVOL
ACRES_BURN
HUM_FAC_8
AGE
MOB_YEAR
EQ_YEAR
BLDG_ABOVE
BLDG_BELOW
BLDG_LGTH
BLDG_WIDTH
TOT_SQ_FT
FIRE_ORIG
ST_DAM_MIN
ST_DAM_SIG
ST_DAM_HVY
ST_DAM_XTR
NO_SPR_OP
count
452572.000000
452572.000000
264705.000000
149576.000000
162539.000000
0
6793.000000
112670.000000
60946.000000
137701.000000
71174.000000
6998.000000
6998.000000
64251.000000
268053.000000
67352.000000
67352.000000
67352.000000
67352.00000
7464.000000
mean
6505817.210459
0.052071
2.781428
0.342655
2.219080
NaN
16.029148
1991.076808
1997.212877
1.793901
0.247506
58.042441
43.102458
13431.768315
1.107621
0.278121
0.086783
0.076033
0.13964
0.445740
std
3376024.438874
1.378237
27.241448
1.124367
358.364937
NaN
63.454859
10.184206
9.935458
5.910171
0.955135
155.132550
104.852857
615572.854654
2.909551
0.469659
0.347429
0.299357
0.56887
5.612934
min
1012001.000000
0.000000
0.000000
0.000000
-34.000000
NaN
1.000000
1000.000000
1901.000000
0.000000
-1.000000
0.000000
0.000000
-120.000000
-8.000000
-1.000000
-1.000000
-1.000000
0.00000
0.000000
25%
4022001.000000
0.000000
0.000000
0.000000
0.000000
NaN
9.000000
1986.000000
2000.000000
1.000000
0.000000
24.000000
18.000000
225.000000
1.000000
0.000000
0.000000
0.000000
0.00000
0.000000
50%
6232001.000000
0.000000
1.000000
0.000000
0.000000
NaN
9.000000
1991.000000
2000.000000
1.000000
0.000000
40.000000
30.000000
1000.000000
1.000000
0.000000
0.000000
0.000000
0.00000
0.000000
75%
9232001.000000
0.000000
1.000000
1.000000
0.000000
NaN
9.000000
2000.000000
2000.000000
2.000000
0.000000
60.000000
40.000000
2000.000000
1.000000
1.000000
0.000000
0.000000
0.00000
0.000000
max
12312001.000000
806.000000
9999.000000
310.000000
100000.000000
NaN
999.000000
2029.000000
2026.000000
999.000000
99.000000
7500.000000
4000.000000
99999999.000000
999.000000
10.000000
45.000000
4.000000
100.00000
300.000000
In [ ]:
Content source: riordan/turkeyfires
Similar notebooks: