用r语言计算每架飞机在第一次出现延误超过 1 小时情况前的飞行次数
时间: 2024-05-31 20:08:30 浏览: 24
这个问题需要提供更多的数据和背景信息才能回答。请提供以下信息:
1. 数据集中包含哪些变量?
2. 每个飞机的航班记录如何表示?
3. 延误超过1小时的情况如何定义?
4. 如何计算每架飞机在第一次出现延误超过1小时情况前的飞行次数?
给出上述信息后,我们可以尝试用R语言编写代码来解决这个问题。
相关问题
用r语言计算每架飞机在第一次延误超过 1 小时前的飞行次数
由于没有提供数据集,以下是一个示例代码,假设有一个数据框df,其中包含每架飞机的航班信息,包括出发时间、到达时间和延误时间:
```
# 生成示例数据
set.seed(123)
df <- data.frame(plane = rep(1:5, each = 10),
departure_time = as.POSIXct("2021-01-01 08:00:00") +
runif(50, 0, 60*60*6),
arrival_time = NA,
delay = rnorm(50, mean = 30, sd = 10))
# 计算到达时间
df$arrival_time <- df$departure_time + df$delay
# 计算每架飞机第一次延误超过1小时前的飞行次数
library(dplyr)
df %>%
group_by(plane) %>%
arrange(departure_time) %>%
mutate(cum_delay = cumsum(delay)) %>%
filter(cum_delay <= 60*60) %>%
summarise(flight_count = n())
```
解释:
- 首先,使用`dplyr`库进行数据处理
- `group_by(plane)`将数据按照飞机编号分组
- `arrange(departure_time)`按照出发时间排序,确保计算的是每架飞机的第一次延误超过1小时前的飞行次数
- `mutate(cum_delay = cumsum(delay))`计算延误时间的累计和
- `filter(cum_delay <= 60*60)`筛选出累计延误时间不超过1小时的航班
- `summarise(flight_count = n())`计算满足条件的航班数量,即第一次延误超过1小时前的飞行次数
用r语言计算每架飞机在第一次出现延误超过 1 小时情况前的飞行次数,数据集包含每架飞机的尾号、出发时间和延误时间
假设数据集为flight_data,其中包含以下列:tail_number(飞机尾号)、departure_time(出发时间,格式为Datetime)、delay(延误时间,单位为分钟)。
我们可以按照尾号进行分组,然后对每个分组进行如下操作:
1. 将departure_time按照升序排序。
2. 计算每个departure_time与其前一个departure_time之间的时间差(单位为分钟),并将第一个departure_time的时间差设为0。
3. 对时间差进行累加,得到每个departure_time的累计飞行时间(单位为分钟)。
4. 找到第一个delay大于1小时的departure_time,记录其之前的累计飞行时间。
代码如下:
```
library(dplyr)
flight_data %>%
arrange(tail_number, departure_time) %>%
group_by(tail_number) %>%
mutate(time_diff = c(0, difftime(departure_time, lag(departure_time), units = "mins")[-1]),
cumulative_time = cumsum(time_diff)) %>%
summarise(num_flights_before_delay = sum(cumulative_time < 60*delay[which(delay > 60)[1]]))
```
解释:
1. `arrange(tail_number, departure_time)` 将数据按照尾号和出发时间排序。
2. `group_by(tail_number)` 对每个尾号进行分组。
3. `mutate()` 增加两列,分别为时间差和累计飞行时间。`time_diff` 表示当前departure_time与前一个departure_time之间的时间差,`cumulative_time` 表示当前departure_time的累计飞行时间。`c(0, difftime(departure_time, lag(departure_time), units = "mins")[-1])` 表示时间差列,其中`lag(departure_time)` 表示前一个departure_time,`difftime(departure_time, lag(departure_time), units = "mins")` 表示当前departure_time与前一个departure_time之间的时间差,`[-1]` 表示去掉第一个时间差(因为第一个时间差并不是由两个departure_time之间的差值计算得到的)。
4. `summarise()` 按照尾号进行汇总,计算每个尾号在第一次出现延误超过1小时情况前的飞行次数。`delay[which(delay > 60)[1]]` 表示第一次出现延误超过1小时的延误时间,`cumulative_time < 60*delay[which(delay > 60)[1]]` 表示累计飞行时间小于第一次出现延误超过1小时的延误时间的departure_time。`sum(cumulative_time < 60*delay[which(delay > 60)[1]])` 表示在第一次出现延误超过1小时情况前的飞行次数。
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