2201_75919893 2023-04-21 15:24 采纳率: 100%
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已结题

R语言中的数据处理问题

.已知数据集nycfilghts13。
(1)计算出每个目的地的平均延误时间,然后与airports数据框连接,从
而展示出延误的空间分布。以下是画出美国地图的一种简单方法。你可以使用
数据点的size或color属性来表示每个机场的平均延误时间。
airports%>%semi_join(flights,c("faa"="dest"))%>%ggplot(aes(lon,lat))+borders("state")+geom_point()+coord_quickmap()
(2)2013年6月13日发生了什么情况?展示出这天延误时间的空间模式,并上网查询一下这天的天气状况。
(3)找出这一整年中航班延误(dep_delay+arr_delay)最严重的48小
时。与weather数据互相参照,你能找出一些特征吗?

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  • CSDN专家-sinJack 2023-04-21 15:40
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    (1) 计算每个目的地的平均延误时间,并与airports数据框连接,展示延误的空间分布:

    library(dplyr)
    library(ggplot2)
    
    # 计算每个目的地的平均延误时间
    delay_by_dest <- flights %>%
      group_by(dest) %>%
      summarize(avg_delay = mean(arr_delay, na.rm = TRUE))
    
    # 与airports数据框连接
    delay_by_dest <- airports %>%
      left_join(delay_by_dest, by = c("faa" = "dest"))
    
    # 画出美国地图
    ggplot(delay_by_dest, aes(lon, lat)) +
      borders("state") +
      geom_point(aes(size = avg_delay), alpha = 0.8) +
      scale_size_continuous(range = c(1, 10)) +
      coord_quickmap()
    

    (2) 找出2013年6月13日的延误时间空间模式,并查询该天的天气状况:

    # 找出2013613日的延误时间空间模式
    delay_by_dest <- flights %>%
      filter(year == 2013, month == 6, day == 13) %>%
      group_by(dest) %>%
      summarize(avg_delay = mean(arr_delay, na.rm = TRUE))
    
    delay_by_dest <- airports %>%
      left_join(delay_by_dest, by = c("faa" = "dest"))
    
    ggplot(delay_by_dest, aes(lon, lat)) +
      borders("state") +
      geom_point(aes(size = avg_delay), alpha = 0.8) +
      scale_size_continuous(range = c(1, 10)) +
      coord_quickmap()
    

    (3) 找出这一整年中航班延误最严重的48小时,并与weather数据互相参照,找出一些特征:

    # 找出这一整年中航班延误最严重的48小时
    flights %>%
      mutate(delay = dep_delay + arr_delay) %>%
      arrange(desc(delay)) %>%
      select(year, month, day, hour, delay) %>%
      head(48)
    
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