R语言 将 flights 和 planes 进行连接，其中，最终结果应当保存 flights 中的所有观测值并且保存 planes 中对应的观测值，并将结果命名为 flights

您可以使用`merge()`函数将`flights`和`planes`两个数据框连接起来，具体代码如下：

flights <- merge(flights, planes, by = "tailnum", all.x = TRUE)

这里将`flights`和`planes`按照`tailnum`这一列进行连接，`all.x = TRUE`表示保留`flights`中的所有观测值。最终结果将保存在`flights`数据框中。

相关问题

1.数据：nycflights13，如果没有请先安装包(nyctights13 (1) 将flights 和 planes 进行连接，其中，最终结果应当保存 flights 中的所有观测值并且保存 planes 中对应的观测值，并将结果命名为flights_planes （2） 选取flights_planes 中 tailnum 中含有字母”W”的观测值，并将选取出来 的数据框保存为新的 flights_planes （3）剔除flights_planes 中engines 和 seats 缺失的观测值，然后将数据按照 engines 和seats 分组，计算各组飞机在2013 年的distance 和 arrive_delay 的总和，计算结果不能为 NA，将计算结果保存为新的数据 flights_sum （4） 利用上一问所得的flights_sum，计算不同 engines 的总到达迟到时间和 总飞行距离，用r语言完成

首先需要下载并加载 `nycflights13` 包，并读取 `flights` 和 `planes` 数据集：

library(nycflights13)
data(flights)
data(planes)

(1) 连接 `flights` 和 `planes`，筛选出 tailnum 中含有字母 ”W“ 的观测值，并将结果保存为 `flights_planes`。

flights_planes <- merge(flights, planes, by = "tailnum", all.x = TRUE)
flights_planes_w <- flights_planes[grepl("W", flights_planes$tailnum), ]

(2) 剔除 `flights_planes_w` 中 engines 和 seats 缺失的观测值，然后将数据按照 engines 和 seats 分组，计算各组飞机在2013 年的 distance 和 arrive_delay 的总和，计算结果不能为 NA，将计算结果保存为新的数据 `flights_sum`。

flights_clean <- flights_planes_w[complete.cases(flights_planes_w$engines, flights_planes_w$seats), ]
flights_sum <- aggregate(cbind(distance, arrive_delay) ~ engines + seats, flights_clean, sum, na.rm = TRUE)

(3) 利用上一问所得的 `flights_sum`，计算不同 engines 的总到达迟到时间和总飞行距离。

flights_sum_engines <- aggregate(cbind(distance, arrive_delay) ~ engines, flights_sum, sum)

最终结果 `flights_sum_engines` 将展示各种飞机引擎数量的总到达迟到时间和总飞行距离。

1. 数据来源于 package::nycflights13 （1） 将 flights 和 planes 进行连接，其中，最终结果应当保存 flights 中的所有 观测值并且保存 planes 中对应的观测值，并将结果命名为 flights_planes （5’） （2） 选取 flights_planes 中 tailnum 中含有字母 W 的观测值，并将选取出来的 数据框保存为新的 flights_planes（5’） （3） 剔除 flights_planes 中 engines 和 seats 缺失的观测值，然后将数据按照 engines 和 seats 分组，计算各组飞机在 2013 年的 distance 和 arr_delay 的总和，计算结果不能为 NA，将计算结果保存为新的数据 flights_sum（10’） （4） 利用上一问所得的 flights_sum，计算不同 engines 的总到达迟到时间和总 飞行距离（5’）

(1) 要连接 flights 和 planes，可以使用 dplyr 包中的 left_join 函数，代码如下：

library(nycflights13)
library(dplyr)

flights_planes <- left_join(flights, planes, by = "tailnum")

这里使用 tailnum 列作为连接的条件。

(2) 要选取 flights_planes 中 tailnum 中含有字母 W 的观测值，可以使用 grepl 函数进行模式匹配，代码如下：

flights_planes <- flights_planes[grepl("W", flights_planes$tailnum), ]

这里使用 [] 子集选择符和 grepl 函数进行筛选。

(3) 要剔除 flights_planes 中 engines 和 seats 缺失的观测值，可以使用 dplyr 包中的 filter 函数进行筛选，并使用 group_by 和 summarize 函数计算各组飞机在 2013 年的 distance 和 arr_delay 的总和，代码如下：

flights_sum <- flights_planes %>%
  filter(!is.na(engines) & !is.na(seats)) %>%
  group_by(engines, seats) %>%
  summarize(sum_distance = sum(distance, na.rm = TRUE),
            sum_arr_delay = sum(arr_delay, na.rm = TRUE))

这里使用 %>% 管道符号和 dplyr 函数进行数据处理，其中 !is.na() 函数用于判断是否缺失，sum() 函数用于计算总和，na.rm = TRUE 表示在计算总和时忽略缺失值。

(4) 要计算不同 engines 的总到达迟到时间和总飞行距离，可以再次使用 group_by 和 summarize 函数进行计算，代码如下：

flights_sum_engines <- flights_sum %>%
  group_by(engines) %>%
  summarize(sum_distance = sum(sum_distance, na.rm = TRUE),
            sum_arr_delay = sum(sum_arr_delay, na.rm = TRUE))

这里只需要按照 engines 分组计算即可。