flights 数据集
时间: 2023-12-13 19:01:18 浏览: 89
flights 数据集是一个包含航班信息的数据集,其中记录了每次航班的起飞时间、到达时间、航班号、航班状态、起飞地点、到达地点等信息。该数据集可以用于分析航班的准点率、延误情况、航班的飞行时间、航班的舱位利用率以及航班的准点率与天气、航空公司等因素的关系。
在使用flights 数据集时,可以用统计学的方法对航班准点率和延误情况进行分析,看出各种因素对航班的影响。另外,还可以利用机器学习等技术对航班延误情况进行预测,从而提前做好调度和调整计划。
利用flights 数据集,航空公司可以更好地了解自己的航班运行情况,从而针对不同情况做出相应的调整和优化。政府部门也可以根据这些数据对航空运输市场进行监管和政策制定。
总之,flights 数据集是一个非常有价值的数据集,可以帮助我们更好地了解航班运行情况,提高航班运行效率,为航空行业和乘客提供更好的服务。
相关问题
seaborn内置数据集下载
seaborn内置了几个常用的数据集,可以直接使用以下方法下载:
1. `load_dataset(name)`:下载指定名称的数据集,返回一个Pandas的DataFrame对象。
```python
import seaborn as sns
df = sns.load_dataset('tips')
```
目前支持以下数据集:
- 'anscombe'
- 'attention'
- 'brain_networks'
- 'car_crashes'
- 'diamonds'
- 'dots'
- 'exercise'
- 'flights'
- 'fmri'
- 'gammas'
- 'iris'
- 'mpg'
- 'planets'
- 'tips'
- 'titanic'
2. `get_dataset_names()`:获取所有可用的内置数据集名称。
```python
import seaborn as sns
print(sns.get_dataset_names())
```
输出:
```
['anscombe', 'attention', 'brain_networks', 'car_crashes', 'diamonds', 'dots', 'exercise', 'flights', 'fmri', 'gammas', 'iris', 'mpg', 'planets', 'tips', 'titanic']
```
1、从flights数据中找到到达时间延误两小时或更多的所有航班,并将生成的新数据集保存为flights_arr2hr
可以使用 dplyr 包来从 flights 数据中找到到达时间延误两小时或更多的所有航班,然后将生成的新数据集保存为 flights_arr2hr。具体代码如下:
```R
library(dplyr)
# 从 flights 数据中找到到达时间延误两小时或更多的所有航班
flights_arr2hr <- flights %>%
filter(arr_delay >= 120)
# 将生成的新数据集保存为 flights_arr2hr
write.csv(flights_arr2hr, "flights_arr2hr.csv", row.names = FALSE)
```
其中,filter() 函数用于筛选数据,保留满足条件的行。arr_delay 表示到达时间延误的分钟数,因此 arr_delay >= 120 表示到达时间延误两小时或更多。最后使用 write.csv() 函数将生成的新数据集保存为 flights_arr2hr.csv 文件。