Dataset Preview
Duplicate
The full dataset viewer is not available (click to read why). Only showing a preview of the rows.
The dataset generation failed because of a cast error
Error code:   DatasetGenerationCastError
Exception:    DatasetGenerationCastError
Message:      An error occurred while generating the dataset

All the data files must have the same columns, but at some point there are 82 new columns ({'04153671:Т15', '1869640059784366:А15', '75453473:Т1', '1864376042922871:А45', '70907433:Т1', '61799165:Т3', '002321031:А13', '1864376042806868:А37', '1353465072281338:М125', '1868204001480945:А52', '1868204003397006:А52', '04155585:Т18', '1868183036420128:М65', '61798969:Т61', '03850251:Т9', '1867157048436992:М54', '70987407:Т10', '03923470:Т20', '61692857:Т62', '03693271:Т20', '61691362:Т61', '03695326:Т15', '04139852:Т9', '1864376042932292:А45', '01865400:Т14', '1861785000096408:М173', '1864376049222481:А15', '71596961:Т1', '02294626:Т11', '1868184061766039:М153', '1864376042813534:М47', '61716433:Т61', '03733200:Т20', '61692675:Т21', '1866557059713711:А45', '01810117:Т6', '1866795033288810:А35', '03953766:Т20', '03731923:Т15', '03929154:Т14', '61731465:Т61', '61513400:Т62', '61538449:Т62', '71056701:Т1', '1868204003489902:А52', '1864376049220758:А15', '1868184062584324:А101', '1866854056256871:А41', '1864376049216335:А26', '03710729:Т14', '1868204003890265:А52', '05452304:Т8', '61795148:Т22', '1868204003450706:М44', '61534398:Т62', '03699377:Т18', '1864376042806330:А15', '1863051062944573:А33', '71157913:Т3', '75453549:Т1', '61495194:Т10', '01860500:Т14', '03941449:Т4', '61506115:Т62', '1864626048419797:А45', '01845758:Т6', '73539175:Т1', '1861230043842724:А26', '03840849:Т14', '61694903:Т17', '03701074:Т8', '03730891:Т9', '71017471:Т1', '1864376042832781:А46', '003717914:А13', '1868204003723334:А52', '61769796:Т61', '61692808:Т10', '61554958:Т62', '003723565:А13', '03962585:Т18', '03824637:Т18'}) and 1 missing columns ({'text'}).

This happened while the json dataset builder was generating data using

hf://datasets/daniilak/cheboksary-public-transport-gps-daily/unique_transport/2025-04-20.json (at revision e1202574eab0c5b1fd3f48e6c04719a754578790)

Please either edit the data files to have matching columns, or separate them into different configurations (see docs at https://hf.co/docs/hub/datasets-manual-configuration#multiple-configurations)
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 1831, in _prepare_split_single
                  writer.write_table(table)
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/arrow_writer.py", line 714, in write_table
                  pa_table = table_cast(pa_table, self._schema)
                             ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/table.py", line 2272, in table_cast
                  return cast_table_to_schema(table, schema)
                         ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/table.py", line 2218, in cast_table_to_schema
                  raise CastError(
              datasets.table.CastError: Couldn't cast
              61506115:Т62: struct<id_api: string, gos_num: string, rnum: string, rtype: string>
                child 0, id_api: string
                child 1, gos_num: string
                child 2, rnum: string
                child 3, rtype: string
              03840849:Т14: struct<id_api: string, gos_num: string, rnum: string, rtype: string>
                child 0, id_api: string
                child 1, gos_num: string
                child 2, rnum: string
                child 3, rtype: string
              1866557059713711:А45: struct<id_api: string, gos_num: string, rnum: string, rtype: string>
                child 0, id_api: string
                child 1, gos_num: string
                child 2, rnum: string
                child 3, rtype: string
              61691362:Т61: struct<id_api: string, gos_num: string, rnum: string, rtype: string>
                child 0, id_api: string
                child 1, gos_num: string
                child 2, rnum: string
                child 3, rtype: string
              61798969:Т61: struct<id_api: string, gos_num: string, rnum: string, rtype: string>
                child 0, id_api: string
                child 1, gos_num: string
                child 2, rnum: string
                child 3, rtype: string
              01865400:Т14: struct<id_api: string, gos_num: string, rnum: string, rtype: string>
                child 0, id_api: string
                child 1, gos_num: string
                child 2, rnum: string
                child 3, rtype: string
              61554958:Т62: struct<id_api: string, gos_num: string, rnum: string, rtype: string>
                child 0, id_api: string
                child 1, gos_num: string
                child 2, rnum: string
                child 3, rtype: string
              04153671:Т15: struct<id_api: string, gos_num: string, rnum: string, rtype: string>
                child 0, id_api: string
                child 1, gos_num: string
                child 2, rnum: string
                child 3, rtype: string
              03710729:Т14
              ...
               string, gos_num: string, rnum: string, rtype: string>
                child 0, id_api: string
                child 1, gos_num: string
                child 2, rnum: string
                child 3, rtype: string
              1867157048436992:М54: struct<id_api: string, gos_num: string, rnum: string, rtype: string>
                child 0, id_api: string
                child 1, gos_num: string
                child 2, rnum: string
                child 3, rtype: string
              1863051062944573:А33: struct<id_api: string, gos_num: string, rnum: string, rtype: string>
                child 0, id_api: string
                child 1, gos_num: string
                child 2, rnum: string
                child 3, rtype: string
              1866854056256871:А41: struct<id_api: string, gos_num: string, rnum: string, rtype: string>
                child 0, id_api: string
                child 1, gos_num: string
                child 2, rnum: string
                child 3, rtype: string
              1866795033288810:А35: struct<id_api: string, gos_num: string, rnum: string, rtype: string>
                child 0, id_api: string
                child 1, gos_num: string
                child 2, rnum: string
                child 3, rtype: string
              03941449:Т4: struct<id_api: string, gos_num: string, rnum: string, rtype: string>
                child 0, id_api: string
                child 1, gos_num: string
                child 2, rnum: string
                child 3, rtype: string
              1861785000096408:М173: struct<id_api: string, gos_num: string, rnum: string, rtype: string>
                child 0, id_api: string
                child 1, gos_num: string
                child 2, rnum: string
                child 3, rtype: string
              1868184061766039:М153: struct<id_api: string, gos_num: string, rnum: string, rtype: string>
                child 0, id_api: string
                child 1, gos_num: string
                child 2, rnum: string
                child 3, rtype: string
              to
              {'text': Value('int64')}
              because column names don't match
              
              During handling of the above exception, another exception occurred:
              
              Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1334, in compute_config_parquet_and_info_response
                  parquet_operations, partial, estimated_dataset_info = stream_convert_to_parquet(
                                                                        ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 911, in stream_convert_to_parquet
                  builder._prepare_split(
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 1702, in _prepare_split
                  for job_id, done, content in self._prepare_split_single(
                                               ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 1833, in _prepare_split_single
                  raise DatasetGenerationCastError.from_cast_error(
              datasets.exceptions.DatasetGenerationCastError: An error occurred while generating the dataset
              
              All the data files must have the same columns, but at some point there are 82 new columns ({'04153671:Т15', '1869640059784366:А15', '75453473:Т1', '1864376042922871:А45', '70907433:Т1', '61799165:Т3', '002321031:А13', '1864376042806868:А37', '1353465072281338:М125', '1868204001480945:А52', '1868204003397006:А52', '04155585:Т18', '1868183036420128:М65', '61798969:Т61', '03850251:Т9', '1867157048436992:М54', '70987407:Т10', '03923470:Т20', '61692857:Т62', '03693271:Т20', '61691362:Т61', '03695326:Т15', '04139852:Т9', '1864376042932292:А45', '01865400:Т14', '1861785000096408:М173', '1864376049222481:А15', '71596961:Т1', '02294626:Т11', '1868184061766039:М153', '1864376042813534:М47', '61716433:Т61', '03733200:Т20', '61692675:Т21', '1866557059713711:А45', '01810117:Т6', '1866795033288810:А35', '03953766:Т20', '03731923:Т15', '03929154:Т14', '61731465:Т61', '61513400:Т62', '61538449:Т62', '71056701:Т1', '1868204003489902:А52', '1864376049220758:А15', '1868184062584324:А101', '1866854056256871:А41', '1864376049216335:А26', '03710729:Т14', '1868204003890265:А52', '05452304:Т8', '61795148:Т22', '1868204003450706:М44', '61534398:Т62', '03699377:Т18', '1864376042806330:А15', '1863051062944573:А33', '71157913:Т3', '75453549:Т1', '61495194:Т10', '01860500:Т14', '03941449:Т4', '61506115:Т62', '1864626048419797:А45', '01845758:Т6', '73539175:Т1', '1861230043842724:А26', '03840849:Т14', '61694903:Т17', '03701074:Т8', '03730891:Т9', '71017471:Т1', '1864376042832781:А46', '003717914:А13', '1868204003723334:А52', '61769796:Т61', '61692808:Т10', '61554958:Т62', '003723565:А13', '03962585:Т18', '03824637:Т18'}) and 1 missing columns ({'text'}).
              
              This happened while the json dataset builder was generating data using
              
              hf://datasets/daniilak/cheboksary-public-transport-gps-daily/unique_transport/2025-04-20.json (at revision e1202574eab0c5b1fd3f48e6c04719a754578790)
              
              Please either edit the data files to have matching columns, or separate them into different configurations (see docs at https://hf.co/docs/hub/datasets-manual-configuration#multiple-configurations)

Need help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.

text
int64
1,745,176,824
1,745,176,885
1,745,176,945
1,745,177,005
1,745,177,065
1,745,177,126
1,745,177,186
1,745,177,246
1,745,177,307
1,745,177,367
1,745,177,427
1,745,177,487
1,745,177,547
1,745,177,608
1,745,177,668
1,745,177,728
1,745,177,788
1,745,177,849
1,745,177,909
1,745,177,969
1,745,178,029
1,745,178,090
1,745,178,150
1,745,178,210
1,745,178,270
1,745,178,330
1,745,178,391
1,745,178,451
1,745,178,511
1,745,178,571
1,745,178,632
1,745,178,692
1,745,178,752
1,745,178,812
1,745,178,873
1,745,178,933
1,745,178,993
1,745,179,053
1,745,179,114
1,745,179,174
1,745,179,234
1,745,179,294
1,745,179,354
1,745,179,415
1,745,179,475
1,745,179,535
1,745,179,595
1,745,179,656
1,745,179,716
1,745,179,776
1,745,179,836
1,745,179,896
1,745,179,957
1,745,180,017
1,745,180,077
1,745,180,137
1,745,180,198
1,745,180,258
1,745,180,318
1,745,180,378
1,745,180,438
1,745,180,499
1,745,180,559
1,745,180,619
1,745,180,679
1,745,180,739
1,745,180,800
1,745,180,860
1,745,180,920
1,745,180,980
1,745,181,040
1,745,181,101
1,745,181,161
1,745,181,221
1,745,181,281
1,745,181,341
1,745,181,402
1,745,181,462
1,745,181,522
1,745,181,582
1,745,181,642
1,745,181,703
1,745,181,763
1,745,181,823
1,745,181,883
1,745,181,943
1,745,182,004
1,745,182,064
1,745,182,124
1,745,182,184
1,745,182,244
1,745,182,305
1,745,182,365
1,745,182,425
1,745,182,485
1,745,182,545
1,745,182,606
1,745,182,666
1,745,182,726
1,745,182,786
End of preview.

ChebTransport Daily GPS Dataset

This dataset contains daily GPS and metadata records of public transport vehicles in Cheboksary, Russia, for the period from 20.04.2025 to 11.12.2025.

Each file corresponds to a "transport day" (which may start and end at different times depending on the actual end of public transport service, not at midnight).

Data Source

The data was parsed from the website buscheb.ru, which aggregates public transport data for the city of Cheboksary as a contractor. The original data may be owned by buscheb.ru and/or the Cheboksary city transport authority. Please attribute buscheb.ru as the data source.

Fields

Each row in the CSV files contains the following fields:

Field Description
created_at Record timestamp (Unix timestamp)
id_api API vehicle identifier
lon Longitude (raw value, requires conversion)
lat Latitude (raw value, requires conversion)
dir_api Direction (degrees)
speed Speed
lasttime Last known time from the API (format: DD.MM.YYYY HH:MM:SS, local time)
gos_num Vehicle registration number
rid Route ID
rnum Route number
rtype Route type (e.g., Т=trolleybus, А=bus, etc.)
low_floor Low-floor vehicle flag (1/0)
wifi WiFi availability flag (1/0)
anim_key Animation key
big_jump Big jump flag (1/0)
anim_points Animation points (JSON array)

⚠️ Coordinate Conversion (Important!)

The lon and lat fields contain raw values that need to be converted to decimal degrees using the following formulas:

lon_degrees = (lon + 3962591) / 1800000
lat_degrees = (lat + 3193782) / 1200000

Example:

  • Raw: lat = 64151827, lon = 81410420
  • Converted: lat_degrees ≈ 56.12°, lon_degrees ≈ 47.43° (Cheboksary city center)

Transport Day Definition

A "transport day" is determined automatically for each day based on the longest night break in the data (typically between 00:01 and 03:00).

All records after the detected break (or after 03:00 if no break is found) are assigned to the next transport day.

Usage

You can use this dataset for:

  • Public transport analytics
  • Spatio-temporal modeling
  • Urban mobility research
  • Machine learning on real-world vehicle trajectories

Legal Notice

The data is used in accordance with the standard terms for the use of publicly available information posted on the Internet as open data. User rights to use open data are determined by the Law on Information and the Law on Access to Information:

  1. Users are free to search, receive, transmit, and distribute open data.

License

This dataset is distributed under the Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) license. This is the most widely used open data license, allowing any use (including commercial), provided the source is attributed. See CC BY 4.0 summary for details.


Датасет GPS-движения общественного транспорта Чебоксар

Этот датасет содержит ежедневные GPS-записи и метаданные движения общественного транспорта в Чебоксарах за период с 20.04.2025 по 11.12.2025.

Каждый файл соответствует одному «транспортному дню» (граница дня определяется по фактическому завершению движения транспорта, а не по полуночи).

Источник данных

Данные были спарсены с сайта buscheb.ru, который агрегирует данные о транспорте города Чебоксары как подрядчик. Права на исходные данные могут принадлежать buscheb.ru и/или транспортному управлению города Чебоксары. При использовании указывайте buscheb.ru как источник данных.

Поля

В каждой строке CSV содержатся следующие поля:

Поле Описание
created_at Время записи (Unix timestamp)
id_api Идентификатор транспортного средства в API
lon Долгота (сырое значение, требует преобразования)
lat Широта (сырое значение, требует преобразования)
dir_api Направление движения (градусы)
speed Скорость
lasttime Время из API (формат: ДД.ММ.ГГГГ ЧЧ:ММ:СС, местное время)
gos_num Госномер транспортного средства
rid ID маршрута
rnum Номер маршрута
rtype Тип маршрута (например, Т=троллейбус, А=автобус)
low_floor Признак низкопольности (1/0)
wifi Признак наличия WiFi (1/0)
anim_key Ключ анимации
big_jump Признак большого скачка (1/0)
anim_points Точки анимации (JSON массив)

⚠️ Преобразование координат (Важно!)

Поля lon и lat содержат сырые значения, которые необходимо преобразовать в десятичные градусы по следующим формулам:

lon_degrees = (lon + 3962591) / 1800000
lat_degrees = (lat + 3193782) / 1200000

Пример:

  • Сырые данные: lat = 64151827, lon = 81410420
  • После преобразования: lat_degrees ≈ 56.12°, lon_degrees ≈ 47.43° (центр Чебоксар)

Определение транспортного дня

«Транспортный день» определяется автоматически для каждого дня на основе самого длинного ночного перерыва в данных (обычно между 00:01 и 03:00).

Все записи после найденного разрыва (или после 03:00, если разрыв не найден) относятся к следующему транспортному дню.

Применение

Датасет подходит для:

  • Аналитики общественного транспорта
  • Пространственно-временного моделирования
  • Исследований городской мобильности
  • Машинного обучения на реальных траекториях транспорта

Правовая информация

Данные используются в соответствии с типовыми условиями использования общедоступной информации, размещаемой в информационно-телекоммуникационной сети "Интернет" в форме открытых данных. Права Пользователя на использование открытых данных определены Законом об информации и Законом об обеспечении доступа к информации:

  1. свободно осуществлять поиск, получение, передачу и распространение открытых данных;

Лицензия

Данный датасет распространяется по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). Это наиболее универсальная лицензия для открытых данных: разрешено любое использование (в том числе коммерческое) при обязательном указании источника. Подробнее: CC BY 4.0 summary.

Downloads last month
414