python小练习之航空公司数据练习题（二）

#考虑到如果存在00:05到达而预计23:30到达的航班，需要对时间进行咵天处理。反之也是如此
#但是由于缺失arr_delay数据中不存在类似于上述的咵天处理情况，因此直接使用到达与预计到达时间差作为判断指标是可行的
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answer = pd.concat((arr2, arr2_na), axis=0) #将两段数据进行连接
answer.iloc[:5]

问题1b
寻找飞往IAH或HOU机场的航班

"""
要求：寻找到达威廉·佩特斯·霍比机场(HOU)和乔治·布什洲际机场(IAH)的航班
思路：首先去掉停飞的航班(无起飞时间dep_time)，然后对dest进行匹配
"""
dest_flights = flights.dropna(axis = 0, subset = ['dep_time'])  #删除停飞航班信息
answer = dest_flights[
        (dest_flights['dest'] == 'HOU') |
        (dest_flights['dest'] == 'IAH')
        ]answer.iloc[:5]

问题1c
寻找联合航空(UA)、美利坚航空(AA)和三角洲航空(DL)的航班

"""
要求：寻找来自联合航空(UA)、美利坚航空(AA)、三角洲航空(DL)的航班
思路：首先去掉停飞的航班(无起飞时间dep_time)，然后对carrier进行匹配
"""
carrier_flights = flights.dropna(subset = ['dep_time'])
answer = carrier_flights[
        (carrier_flights['carrier'] == 'UA') |
        (carrier_flights['carrier'] == 'AA') |
        (carrier_flights['carrier'] == 'DL')
        ]answer.iloc[:5]

问题1d
寻找7、8、9月的航班

"""
要求：寻找7月、8月、9月出发的航班
思路：首先去掉停飞的航班(无起飞时间dep_time)，观察到数据最多为9月，于是匹配大于等于7月出发的即可
"""
month_flights = flights.dropna(subset = ['dep_time'])
answer = month_flights[
    (7 <= month_flights['month']) &
    (month_flights['month'] <= 9)
    ]answer.iloc[:5]

问题1e
寻找到达延误2小时但出发时间没有延误的航班

"""
要求：寻找到达延误超过两小时，但出发没有延误的航班
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