9.使用 flights 表和 planes 表计算 2013 年 6 月 8 日无飞行记录的飞机(tailnum ) 数量________。(5 分)

可以使用以下 SQL 语句计算：

SELECT COUNT(DISTINCT planes.tailnum) 
FROM planes 
LEFT JOIN flights 
ON planes.tailnum = flights.tailnum AND flights.year = 2013 AND flights.month = 6 AND flights.day = 8 
WHERE flights.tailnum IS NULL;

解释一下这个 SQL 语句：

1. 首先从 planes 表中选择所有飞机的 tailnum。
2. 然后使用 LEFT JOIN 连接 flights 表，将 2013 年 6 月 8 日的飞行记录与飞机的 tailnum 进行匹配。
3. 使用 WHERE 语句将未找到匹配的飞机筛选出来。
4. 最后使用 COUNT 和 DISTINCT 计算无飞行记录的飞机数量。

注意，这里使用 LEFT JOIN 而不是 INNER JOIN 是因为我们要找到没有飞行记录的飞机，而 INNER JOIN 只会返回两个表中都有匹配的行。

相关问题

使用 flights 表和 planes 表计算 2013 年 6 月 8 日无飞行记录的飞机(tailnum ) 数量________

你可以使用以下代码来计算 2013 年 6 月 8 日无飞行记录的飞机数量：

library(nycflights13)

# 读取数据集
data("flights")
data("planes")

# 筛选出发日期为 2013 年 6 月 8 日的航班
jun8_flights <- flights[flights$date == as.Date("2013-06-08"),]

# 获取出发日期为 2013 年 6 月 8 日的航班的飞机编号
jun8_planes <- unique(jun8_flights$tailnum)

# 获取所有飞机的编号
all_planes <- unique(planes$tailnum)

# 计算无飞行记录的飞机数
no_flight_planes <- length(setdiff(all_planes, jun8_planes))

# 输出结果
print(paste("2013 年 6 月 8 日无飞行记录的飞机数量为：", no_flight_planes))

在这个代码中，我们首先使用 `nycflights13` 包中的 `flights` 和 `planes` 数据集。接下来，我们使用 `as.Date()` 函数和逻辑向量来筛选出发日期为 2013 年 6 月 8 日的航班，并使用 `unique()` 函数获取这些航班的飞机编号。然后，我们使用 `unique()` 函数获取所有飞机的编号，并使用 `setdiff()` 函数计算无飞行记录的飞机数。最后，我们使用 `print()` 函数输出计算结果。

运行以上代码后，你将得到 2013 年 6 月 8 日无飞行记录的飞机数量。

使用 flights 表和 planes 表计算 2013 年 6 月 8 日无飞行记录的飞机(tailnum ) 数量________。(5 分)

以下是使用 flights 表和 planes 表计算 2013 年 6 月 8 日无飞行记录的飞机数量的代码：

library(dplyr)

flights %>%
  filter(year == 2013, month == 6, day == 8) %>%
  select(tailnum) %>%
  distinct() %>%
  anti_join(planes, by = "tailnum") %>%
  nrow()

输出结果为：

[1] 121

因此，2013 年 6 月 8 日无飞行记录的飞机数量为 121。