Python航空数据分析:实战匹配与问题解决
61 浏览量
更新于2024-08-30
收藏 167KB PDF 举报
本篇Python小练习主要围绕航空公司数据处理展开,涉及到了数据分析和Pandas库的运用。学习者将通过解决实际问题来熟悉和掌握数据清洗、筛选和分析技巧。
首先,数据段包含以下几个关键变量:
1. year、month、day:起飞日期,用于表示航班的具体日期。
2. dep_time、arr_time:起飞时间和到达时间,格式为HHMM,表示当地时间。
3. sched_dep_time、sched_arr_time:计划起飞时间和计划到达时间,用于衡量实际与计划的差距。
4. dep_delay、arr_delay:起飞和到达延误,反映航班的实际运行情况。
5. hour、minute:计划起飞时间拆分的小时和分钟,便于进一步分析。
6. carrier:航空公司缩写,标识航班所属公司。
7. tailnum:飞机尾号,用于识别特定飞机。
8. origin、dest:起始地和目的地,显示航班的航线。
9. airtime:空中时间,表示航班飞行时长。
10. distance:机场间的距离,可能影响航班规划。
接下来的问题和任务涵盖了多种数据操作:
- **问题1a**:查找达到延误2小时或更长时间的航班,涉及到筛选操作和数据过滤。
- **问题1b**:搜索飞往特定机场(如IAH或HOU)的航班,需要基于目的地字段进行查询。
- **问题1c**:筛选联合航空、美利坚航空和三角洲航空的航班,考察对航空公司标识符的理解和应用。
- **问题1d**:查找7、8、9月的航班,涉及日期范围的筛选。
- **问题1e**:找出到达延误2小时但出发时间没有延误的航班,涉及同时满足两个条件的逻辑判断。
- **问题1f**:找出延误1小时但飞行时间弥补了30分钟的航班,需要计算和比较实际与计划时间差。
**问题2**:统计每架飞机在首次延误超过1小时之前的飞行次数,涉及数据聚合和计数。
- **问题3**:找出至少有两个航空公司直达目的地,并按航班数量对航空公司进行排序,测试多航空公司航线的分析。
- **问题4**:验证每架飞机是否只属于一个航空公司,检验数据完整性。
在解决问题的过程中,作者会引导读者使用Pandas库进行数据预处理、筛选和分析,例如使用`loc`、`query`、`groupby`等函数。整个过程旨在提升数据处理能力,理解实际业务场景中的数据操作,并培养编程实践中的问题解决策略。
2012-11-26 上传
2013-12-01 上传
2022-06-05 上传
2018-11-12 上传
2024-08-19 上传
weixin_38688550
- 粉丝: 7
- 资源: 912
最新资源
- 新代数控API接口实现CNC数据采集技术解析
- Java版Window任务管理器的设计与实现
- 响应式网页模板及前端源码合集:HTML、CSS、JS与H5
- 可爱贪吃蛇动画特效的Canvas实现教程
- 微信小程序婚礼邀请函教程
- SOCR UCLA WebGis修改:整合世界银行数据
- BUPT计网课程设计:实现具有中继转发功能的DNS服务器
- C# Winform记事本工具开发教程与功能介绍
- 移动端自适应H5网页模板与前端源码包
- Logadm日志管理工具:创建与删除日志条目的详细指南
- 双日记微信小程序开源项目-百度地图集成
- ThreeJS天空盒素材集锦 35+ 优质效果
- 百度地图Java源码深度解析:GoogleDapper中文翻译与应用
- Linux系统调查工具:BashScripts脚本集合
- Kubernetes v1.20 完整二进制安装指南与脚本
- 百度地图开发java源码-KSYMediaPlayerKit_Android库更新与使用说明