航班延誤與飛行距離的關係

本文以Package 『nycflights13』為基礎嘗試分析2013年紐約機場航班延誤與飛行距離的關係。所用到的知識點：

• dplyt包
• ggplot2包
• nycflights13包

一、安裝並載入包：

#安裝包ninstall.packages("dplyr")ninstall.packages("ggplot2")ninstall.packages("nycflights13")n#載入包nlibrary(dplyr)nlibrary(nycflights13)n

二、了解nycflights13：

查看nycflights文檔，其中有幾個topics：airlines、airports、flights、planes、weather，一一列印查看下：

airlines #一共有16家航空公司n

airports #因為包含1400多行，所以在console里看不全，於是就直接導出csv文件了nwrite.csv(airports,file="C:/Users/Administrator.PC-20150613LPHI/Desktop/大數據社群資料/airports.csv")n

flights #同上，依然是導出csv文件，這些欄位的基本含義搞清楚是前提nwrite.csv(flights,file="C:/Users/Administrator.PC-20150613LPHI/Desktop/大數據社群資料/flights.csv")n

planes #飛機的基本信息nwrite.csv(planes,file="C:/Users/Administrator.PC-20150613LPHI/Desktop/大數據社群資料/planes.csv")n

weather #由表可知，是按照EWR、LGA、JFK三個氣象觀測站對每個時段進行監測的數據nwrite.csv(weather,file="C:/Users/Administrator.PC-20150613LPHI/Desktop/大數據社群資料/weather.csv")n

三、選取有用數據，這裡用到select函數：

myflights <-select(flights,year,month,day,dep_time,arr_time,,dep_delay,arr_delay,,dest,air_time,distance)n#重命名dest使之看上去更易懂nmyflights<-rename(myflights,destination=dest)nmyflights #列印n

#用filter查找函數將起飛延時和到達延時的缺失值刪除nmyflights<-filter(myflights,n !is.na(dep_delay),n !is.na(arr_delay))nmyflights #列印查看結果缺失值已去除n

#可以用filter查找任何想要的數據n#示例一：查找11月15起飛的航班nfilter(myflights,month==11,day==15)n#示例二：查找起飛和到達同時延誤時間大於100分鐘的航班nfilter(myflights,dep_delay>100|arr_delay>100)n

四、將航班信息按目的地進行分組處理：

by_dest<-group_by(myflights,destination) #分成104個目的地nby_destn

delay<-summarise(by_dest,n count=n(),#航班數量n airt=mean(air_time,na.rm=TRUE),#平均空中時間n dist=mean(distance,na.rm=TRUE),#平均距離n delay=mean(arr_delay,na.rm=TRUE)#平均到達延時n )n#去掉航班數比較少的影響，留下數量多的進行統計ndelay<-filter(delay,count>20)ndelayn

五、用ggplot2進行圖形展示：

install.packages("ggplot2") #安裝ggplot2包nlibrary(ggplot2) #載入nggplot(data=delay)+geom_point(mapping = aes(x=dist,y=delay))n#加入平滑曲線nggplot(data=delay)+geom_point(mapping=aes(x=dist,y=delay))+geom_smooth(mapping=aes(x=dist,y=delay))n

六、思考：

感覺到這裡還沒有完，航班延誤和天氣變化之間有什麼關係？怎麼把flights和weather聯合起來分析按照time_hour分析？還需要繼續思考。

七、福利（電子書）：

1、dplyr官方包

2、ggplot2官方包

3、ggplot2作者Hadley Wickham寫的的：ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis

4、R Graphics Cookbook

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