在r语言的某一个数据集中,#按tailnum分组,去除arr_delay,dep_delay,tailnum的所有NA值。然后tailnum按字母顺序,由小至大。接着保留每一架飞机arr_delay或dep_delay最大值的相应数据表的行,有多个保留多个。结果数据为三列,tailnum, arr_delay, dep_delay
时间: 2024-02-21 13:59:25 浏览: 20
好的,针对你的问题,我可以给你提供以下代码解决方案:
```r
# 读取数据集
data <- read.csv("your_data_file.csv")
# 按tailnum分组,并去除NA值
data_clean <- na.omit(data[, c("tailnum", "arr_delay", "dep_delay")])
data_grouped <- aggregate(data_clean[, c("arr_delay", "dep_delay")], by=list(data_clean$tailnum), max)
# 对tailnum按字母顺序排序
data_sorted <- data_grouped[order(data_grouped$Group.1), ]
# 打印结果
result <- data.frame(tailnum=data_sorted$Group.1, arr_delay=data_sorted$arr_delay, dep_delay=data_sorted$dep_delay)
```
这段代码将按照你的要求对数据进行处理,最终结果将保存在一个名为`result`的数据框中。你可以根据实际情况对代码进行调整。
相关问题
在r语言中,在flights中,#按tailnum分组,去除arr_delay,dep_delay,tailnum的NA值。找出所有的好飞机, 即该飞机组对应的数据表的所有行均满足arr_delay<200且dep_delay<200。按字母顺序,由小至大。然后计算每架飞机arr_delay<120且dep_delay<120的行数占该组总行数的比例。结果为两列,tailnum和prop
以下是代码实现:
```R
library(dplyr)
# 读取数据
flights <- read.csv("flights.csv")
# 按tailnum分组,去除arr_delay,dep_delay,tailnum的NA值
flights_grouped <- flights %>%
group_by(tailnum) %>%
filter(!is.na(tailnum) & !is.na(arr_delay) & !is.na(dep_delay))
# 找出所有的好飞机
good_planes <- flights_grouped %>%
group_by(tailnum) %>%
filter(all(arr_delay < 200 & dep_delay < 200)) %>%
select(tailnum) %>%
distinct() %>%
arrange(tailnum)
# 计算每架飞机arr_delay<120且dep_delay<120的行数占该组总行数的比例
prop <- flights_grouped %>%
group_by(tailnum) %>%
summarize(prop = mean(arr_delay < 120 & dep_delay < 120)) %>%
inner_join(good_planes, by = "tailnum") %>%
arrange(tailnum)
# 结果输出
prop
```
结果为两列,tailnum和prop。其中,tailnum为飞机号码,prop为arr_delay<120且dep_delay<120的行数占该组总行数的比例。按字母顺序,由小至大排列。
在r语言的flights中,#按tailnum分组,去除arr_delay,dep_delay,tailnum的NA值。找出所有的好飞机组, 即该飞机组对应的数据表的所有行均满足arr_delay<200且dep_delay<200。按字母顺序,由小至大。然后计算每架飞机arr_delay<120且dep_delay<120的行数占该组总行数的比例。结果为两列,tailnum和prop,输出结果是一个2298*2的tibble
你可以按照以下步骤来完成这个任务:
```r
library(nycflights13)
library(dplyr)
# 按tailnum分组,去除arr_delay,dep_delay,tailnum的NA值
flights_clean <- flights %>%
group_by(tailnum) %>%
filter(!is.na(arr_delay) & !is.na(dep_delay) & !is.na(tailnum))
# 找出所有的好飞机组
good_planes <- flights_clean %>%
group_by(tailnum) %>%
summarise(good_plane = all(arr_delay < 200 & dep_delay < 200)) %>%
filter(good_plane) %>%
select(tailnum)
# 计算每架飞机arr_delay<120且dep_delay<120的行数占该组总行数的比例
flights_prop <- flights_clean %>%
group_by(tailnum) %>%
summarise(total_rows = n(),
good_rows = sum(arr_delay < 120 & dep_delay < 120)) %>%
inner_join(good_planes, by = "tailnum") %>%
mutate(prop = good_rows / total_rows) %>%
select(tailnum, prop) %>%
arrange(tailnum)
# 输出结果
flights_prop
```
输出的结果是一个2298*2的tibble,其中tailnum列为飞机编号,prop列为该飞机的行数占比。