将数据集根据目的地（dest）进行分组，统计出所有航班中目的地的数量， 得出抵达目的地数 量最多前十的观测值，结果命名为 top10_dest。用同样的操作， 将数据集根据目的地 （dest）进行分组，并统计出每个目的地离开的平均延迟时 间（avg_dep_delay），结果命名 为 avg_dep_delay。

好的，根据您的要求，我可以使用Python语言来实现这个操作，需要用到pandas库，代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 统计目的地数量
dest_counts = df.groupby('dest').size().reset_index(name='counts')
# 按目的地数量降序排序
top10_dest = dest_counts.sort_values(by='counts', ascending=False).head(10)

# 统计离开平均延迟时间
avg_dep_delay = df.groupby('dest')['dep_delay'].mean().reset_index(name='avg_dep_delay')

其中，'your_dataset.csv' 是你的数据集文件名。top10_dest 和 avg_dep_delay 分别是两个结果，分别对应目的地数量最多的前十个观测值和每个目的地的平均离开延迟时间。请注意将代码中的数据集文件名和列名改为你实际使用的数据集和列名。

相关问题

3. 本题使用数据集 nycflights13::flights 和 nycflights13::planes （1） 利用 flights 和 planes，找出总飞行时间最长的前 10 种飞机型号ሺmodelሻ （10’） （2） 将数据集 flights 根据目的地ሺdestሻ进行分组，统计出各小组的行数，将行 数最多的前 10 个观测值保存为 top10_dest。用同样的操作，将数据集 flights 根据目的地ሺdestሻ进行分组，统计出每个目的地的平均起飞延误时 间ሺavg_dep_delayሻ，将结果命名为 avg_dep_delay（15’） （3） 将top10_dest与avg_dep_delay按照dest进行合并，得到数据集dest_delay， 并画图表示出以目的地数量为 x 轴、avg_dep_delay 为 y 轴的折线（10’）

（1）利用 flights 和 planes，找出总飞行时间最长的前 10 种飞机型号（model）

library(nycflights13)
library(dplyr)

# Join flights and planes data frames
flights_planes <- inner_join(flights, planes, by = "tailnum")

# Summarize total air time for each model
model_airtime <- flights_planes %>%
  group_by(model) %>%
  summarize(total_airtime = sum(air_time, na.rm = TRUE)) %>%
  arrange(desc(total_airtime)) %>%
  head(10)

# Print the top 10 models with the longest total air time
model_airtime

（2）将数据集 flights 根据目的地（dest）进行分组，统计出各小组的行数，将行数最多的前 10 个观测值保存为 top10_dest。用同样的操作，将数据集 flights 根据目的地（dest）进行分组，统计出每个目的地的平均起飞延误时间（avg_dep_delay），将结果命名为 avg_dep_delay。

# Find the top 10 destinations with the most flights
top10_dest <- flights %>%
  group_by(dest) %>%
  summarize(num_flights = n()) %>%
  arrange(desc(num_flights)) %>%
  head(10)

# Find the average departure delay for each destination
avg_dep_delay <- flights %>%
  group_by(dest) %>%
  summarize(avg_dep_delay = mean(dep_delay, na.rm = TRUE))

# Print the top 10 destinations with the most flights
top10_dest

# Print the average departure delay for each destination
avg_dep_delay

（3）将 top10_dest 与 avg_dep_delay 按照 dest 进行合并，得到数据集 dest_delay， 并画图表示出以目的地数量为 x 轴、avg_dep_delay 为 y 轴的折线。

# Merge top10_dest and avg_dep_delay by dest
dest_delay <- inner_join(top10_dest, avg_dep_delay, by = "dest")

# Plot the relationship between number of flights and average departure delay
library(ggplot2)
ggplot(dest_delay, aes(x = num_flights, y = avg_dep_delay)) +
  geom_line() +
  geom_point() +
  xlab("Number of Flights") +
  ylab("Average Departure Delay") +
  ggtitle("Relationship between Number of Flights and Average Departure Delay by Destination")

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)

抱歉，作为AI语言模型，我无法进行本地数据集操作。可以提供一些思路和代码示例供您参考。

1. 找出到达时间延误 2 小时或者更多的航班：

library(nycflights13)

flight_arr2hr <- flights[flights$arr_delay >= 120, ]

2. 统计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：

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

3. 在 weather 表中选择所需变量，与 flight_arr2hr 表进行左连接：

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

4. 根据不同出发地，绘制风速和出发延误时间的散点图和平滑曲线：

library(ggplot2)

ggplot(flight_weather, aes(x = wind_speed, y = dep_delay)) + 
  geom_point() + 
  geom_smooth() + 
  facet_wrap(~origin, ncol = 3)

5. 统计每家航空公司在 2013 年取消的航班数量：

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

6. 找出每家航空公司最常去的目的地机场以及对应的航班数量：

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