Data penumpang asal-destinasi harian untuk jaringan Rapid Rail di Lembah Klang. Jadual memberikan pratonton kepada set data, tetapi anda boleh memuat turun set data penuh.
0 paparan·0 muat turun
Set data ini dihasilkan daripada data transaksi yang dijana oleh Sistem Tap Masuk-Keluar Rapid. Jumlah asal-destinasi dikira dengan menjumlahkan bilangan penumpang dari setiap stesen ke stesen lain secara harian.
Oleh sebab saiz set data penuh bagi setiap tahun sejak 2023 melebihi had baris Microsoft Excel (1,048,576), kami syorkan anda menggunakan data ini secara programatik, khususnya dengan menggunakan fail parquet yang disediakan.
Portal ini menyediakan dashboard penggunaan Rapid Rail yang membolehkan anda menerokai set data ini dalam bentuk yang lebih interaktif.
Data penumpang asal-destinasi harian untuk jaringan Rapid Rail di Lembah Klang. Jadual memberikan pratonton kepada set data, tetapi anda boleh memuat turun set data penuh.
Nama pembolehubah | Pembolehubah | Definisi |
|---|---|---|
date (Tarikh) | Tarikh | Tarikh dalam format YYYY-MM-DD |
origin (String) | Asal | Stesen di mana perjalanan itu bermula |
destination (String) | Destinasi | Stesen di mana perjalanan itu berakhir |
ridership (Integer) | Penggunaan | Bilangan perjalanan yang dilakukan dari asal ke destinasi; perlu diingat bahawa ini tidak selalu sama dengan bilangan penumpang, kerana penumpang yang sama mungkin menggunakan laluan tersebut beberapa kali dalam sehari. |
05 Apr 2026, 14:38
06 Apr 2026, 22:00
Data ini adalah data terbuka di bawah lesen Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). Penerangan lesen tersebut boleh didapati di Sini.
Dataset Penuh (CSV)
Sesuai untuk individu mencari data mesra 'Excel'.
0
Dataset Penuh (Parquet)
Sesuai untuk saintis data yang ingin menganalisa data dengan pengaturcaraan.
0
Sambungan secara langsung kepada data dengan menggunakan Python.
# Jika belum lagi dipasang, sila: pip install pandas fastparquet
import pandas as pd
URL_DATA = 'https://storage.data.gov.my/transportation/rail/rapidrail_2026_daily.parquet'
df = pd.read_parquet(URL_DATA)
if 'date' in df.columns: df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
print(df)Katalog data ini tidak boleh diakses melalui OpenAPI kerana sifat data yang tidak sesuai untuk akses API. Sila gunakan pautan muat turun yang disediakan untuk dataset penuh seperti yang ditunjukkan di bahagian atas.
© 2026 Data Terbuka Sektor Awam