Python航空数据分析：实战匹配与问题解决

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。