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

好的，针对你的问题，我可以给你提供以下代码解决方案：

# 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

帮我修改以下代码的错误：library(nycflights13) library(dplyr) flights <- na.omit(flights, cols = c("dep_time")) flights$dep_interval <- ifelse(flights$dep_time >= 601 & flights$dep_time <= 1200, "上午", ifelse(flights$dep_time > 1200 & flights$dep_time <= 1800, "下午", ifelse(flights$dep_time > 1800 & flights$dep_time <= 2400, "晚上", ifelse(flights$dep_time > 1 & flights$dep_time <= 600, "凌晨", NA)))) flights_new <- flights %>% na.omit() %>% group_by(year, month, day, dep_interval) %>% summarize("delay_mean" = mean(arr_delay, na.rm = TRUE), "delay_var" = var(arr_delay, na.rm = TRUE), "dest_count" = n_distinct(dest)) flights_select <- flights_new %>% filter(mean_arr_delay <= 30, num_airports >= 50) %>% arrange(desc(mean_arr_delay))

这段代码的问题在于`filter()`函数中引用了一个名为`mean_arr_delay`的未定义对象，正确的对象名应该是`delay_mean`。此外，在`filter()`函数中引用了一个名为`num_airports`的未定义对象。我们需要在`summarize()`函数中增加一个名为`num_airports`的参数，以便正确引用`dest_count`列。

请使用以下代码替换最后一行：

flights_select <- flights_new %>% 
  filter(delay_mean <= 30, dest_count >= 50) %>% 
  arrange(desc(delay_mean))

这里我们将`mean_arr_delay`改为`delay_mean`，并将`num_airports`改为`dest_count`，以与之前的`summarize()`函数中的列名匹配。

现在，代码应该可以成功运行并产生一个数据框，其中按平均延误降序排列，并且平均延误小于或等于30分钟，出发机场数量大于或等于50个。

用R语言探索 nycflights13 数据集 1. 从 flights 数据中找出到达时间延误 2 小时或者更多的所有航班，并将生成的新数据 保存为 flight_arr2hr。(5 分) 2. 将生成的 flight_arr2hr 数据集根据目的地（dest）进行分组，统计出抵达每个目的地 的航班数量，筛选出抵达航班数量前十名的目的地，将结果命名为 top10_dest。(5 分) 3. 从 weather 表中挑选出以下变量：year, month, day, hour, origin, humid, wind_speed， 并将其与 flight_arr2hr 表根据共同变量进行左连接, 生成的新数据保存为 flight_weather (5 分) 4. 基于 flight_weather 数据集，根据不同出发地(origin)在平行的三个图中画出风速 wind_speed（x 轴）和出发延误时间 dep_delay（y 轴）的散点图，以及平滑曲线。 (5 分) 5. flights 中每家航空公司在 2013 年有多少班次的航班被取消了？提示：依据 dep_time 来判断某班次航班是否被取消(5 分) 6. 找出 flights 中每一家航空公司的航班最常去的目的地机场，以及 flights 中每家航空 公司飞往最常去的目的地机场的航班数量 (10 分)

好的，以下是针对nycflights13数据集的R语言代码：

1. 找出到达时间延误 2 小时或者更多的航班，并将生成的新数据保存为flight_arr2hr：

library(nycflights13)
flight_arr2hr <- filter(flights, arr_delay >= 120)

2. 将生成的flight_arr2hr数据集根据目的地（dest）进行分组，统计出抵达每个目的地的航班数量，筛选出抵达航班数量前十名的目的地，将结果命名为top10_dest：

top10_dest <- flight_arr2hr %>%
  group_by(dest) %>%
  summarize(n = n()) %>%
  arrange(desc(n)) %>%
  slice(1:10)

3. 从weather表中挑选出以下变量：year, month, day, hour, origin, humid, wind_speed， 并将其与flight_arr2hr表根据共同变量进行左连接, 生成的新数据保存为flight_weather：

flight_weather <- left_join(flight_arr2hr, select(weather, year, month, day, hour, origin, humid, wind_speed),
                            by = c("year", "month", "day", "hour", "origin"))

4. 基于flight_weather数据集，根据不同出发地(origin)在平行的三个图中画出风速wind_speed（x 轴）和出发延误时间dep_delay（y 轴）的散点图，以及平滑曲线：

library(ggplot2)
ggplot(data = flight_weather, mapping = aes(x = wind_speed, y = dep_delay)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm") +
  facet_wrap(~ origin, ncol = 3)

5. flights中每家航空公司在2013年有多少班次的航班被取消了？依据dep_time来判断某班次航班是否被取消：

flights_cancelled <- flights %>%
  filter(year == 2013, is.na(dep_time)) %>%
  group_by(carrier) %>%
  summarize(n = n())

6. 找出flights中每一家航空公司的航班最常去的目的地机场，以及flights中每家航空公司飞往最常去的目的地机场的航班数量：

most_common_dest <- flights %>%
  group_by(carrier, dest) %>%
  summarize(n = n()) %>%
  group_by(carrier) %>%
  filter(n == max(n)) %>%
  select(-n)