sns.countplot(x="Airline",data=df) plt.xticks(rotation=90);

这是一个 Python 代码片段，用于绘制航空公司的计数直方图。其中，x="Airline" 表示要绘制的数据列是 "Airline"，data=df 表示数据来源于名为 df 的数据框。plt.xticks(rotation=90) 是为了将 x 轴上的文字旋转 90 度，以免文字重叠。你可以使用该代码片段来对航空公司进行可视化分析。

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sns.boxplot(x="Airline",y="Price",data=df) plt.xticks(rotation=90) plt.title("Prices for different airlines");

这是一个Python代码片段，用于绘制一个箱线图，展示不同航空公司的票价分布情况。x轴表示航空公司，y轴表示票价。plt.xticks(rotation=90)是用于将x轴标签旋转90度，以免重叠。plt.title("Prices for different airlines")用于设置图表的标题。df是一个数据框，包含了航空公司和对应的票价数据。

JOIN d.airlines ON tflight_info.airlines.cd = airlines.iata_cd

根据你提供的代码片段，可以使用以下SQL语句来连接航班信息表f_flight_info与dairlines表：

SELECT CONCAT(t.airline_code, t.flight_number) AS flight_number,
       t.actual_time,
       t.route
FROM f_flight_info t
JOIN dairlines airlines ON t.airlines_cd = airlines.iata_cd
WHERE t.flight_date BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-03'
ORDER BY t.scheduled_time DESC;

这个查询将返回航班号、航班实际时间和航线字段。它将航班信息表f_flight_info与dairlines表连接起来，连接条件是t.airlines_cd与airlines.iata_cd相等。WHERE子句用于筛选2022-01-01到2022-01-03之间的航班。最后，使用ORDER BY子句按照航班计划时间（scheduled_time）进行降序排序。