（1） 将 flights 和 airlines 进行连接，其中，最终结果应当保存flights 中的所有 观测值并且保存 airlines 中对应的观测值，并将结果命名为 flights_airlines （2） 选取 flights_airlines 中 name 中以”Inc.”结尾的观测值，并将选取出来的数 据框保存为新的flights_airlines （3） 对 flights_airlines 中 name 中元音字母的比重进行计算生成变量 prop_vowels， 并根据 prop_vowels 计算生成变量 vowel_gr，vowel_gr取 值为 1 如果 prop_vowels 大于等于 45%的，vowel_gr 取值为 2 如果 prop_vowels 低于 45%，然后统计 vowel_gr 每一组对应的观测值的数量。(提 示：元音指 aeiouAEIOU) （4） 在第 3 小问的基础上计算 vowel_gr 每一组里到达目的地机场的次数，并将每一 组前7的机场都显示出来

好的，以下是对你的每个问题的回答：

1. 连接 flights 和 airlines

可以使用以下代码将 flights 和 airlines 进行连接：

flights_airlines = pd.merge(flights, airlines, left_on='carrier', right_on='code')

2. 选取以”Inc.”结尾的观测值

可以使用以下代码选取以”Inc.”结尾的观测值并保存为新的数据框：

new_flights_airlines = flights_airlines[flights_airlines['name'].str.endswith('Inc.')]

3. 计算元音字母比重并生成变量 prop_vowels 和 vowel_gr

可以使用以下代码计算元音字母比重并生成变量 prop_vowels 和 vowel_gr：

vowels = 'aeiouAEIOU'
flights_airlines['prop_vowels'] = flights_airlines['name'].apply(lambda x: sum([1 for i in x if i in vowels])/len(x)*100)
flights_airlines['vowel_gr'] = np.where(flights_airlines['prop_vowels'] >= 45, 1, 2)

4. 计算 vowel_gr 每一组里到达目的地机场的次数并显示前7个机场

可以使用以下代码计算 vowel_gr 每一组里到达目的地机场的次数并显示前7个机场：

top_airports = 7
vowel_gr_counts = flights_airlines.groupby('vowel_gr')['dest'].value_counts().reset_index(name='count')
vowel_gr_counts = vowel_gr_counts[vowel_gr_counts['dest'].str.len() == 3] # 只保留3字母机场代码
vowel_gr_counts = vowel_gr_counts.pivot(index='vowel_gr', columns='dest', values='count').fillna(0)
vowel_gr_counts = vowel_gr_counts.apply(lambda x: x.astype(int))
for i in vowel_gr_counts.index:
    print(f"vowel_gr group {i}:")
    print(vowel_gr_counts.loc[i].nlargest(top_airports))
    print()

希望这些代码能够帮助你解决问题！