python小练习之航空公司数据练习题（二）

思路：调用到达延误超过两小时函数，然后搜索出发延误dep_delay= 120]arr2_na = flights[(flights['arr_delay'].isnull())]arr2_na = arr2_na[arr2_na['arr_time']-arr2_na['sched_arr_time'] >= 200]answer = pd.concat((arr2, arr2_na), axis=0)
data = answer #调用延误超过两小时函数
data[data['dep_delay'].isnull()] #查看达延误超过两小时航班中有无缺失出发延误dep_delay的数据
answer1 = data[data['dep_delay'] <= 0]answer1.iloc[:5]

问题1f
寻找延误1小时但飞行弥补30分钟的航班的航班

"""
要求：寻找出发延误至少一小时但飞行过程中弥补了30分钟的航班
思路：寻找dep_delay>=60的航班为出发延误至少一小时，然后寻找arr_delay与dep_delay差值=60) &
    (flights['dep_delay'] - flights['arr_delay'] >=30)
    ]answer.iloc[:5]

问题2
计算每驾飞机在第一次延误超过1小时前的飞行次数，这里有两种解法，可以利用列表的匹配进行判断，还可以使用groupby然后通过循环每个飞机的延迟来进行判断，

"""
方法一
要求：寻找每架飞机第一次延误一小时以前的飞行次数（不考虑航班取消情况）
思路：为了寻找到第一次延误一小时以前的飞行次数，那么应该首先寻找延误一小时的飞机有哪些，然后与原数据进行左连接
      然后寻找到这些飞机第一次延误一小时的航班时间，寻找该飞机航班时间小于第一次延误一小时的航班时间，
      并统计次数，即可获得每个飞机第一次延误1小时之前的飞行次数
"""
#寻找延误1小时以上的航班信息
arr1 = flights[flights['arr_delay'] >= 60]                              #从arr_delay已有数据中选择延误大于1小时的
arr1_na = flights[(flights['arr_delay'].isnull())]arr1_na = arr1_na[arr1_na['arr_time']-arr1_na['sched_arr_time'] >= 100] #从arr_delay缺失数据汇总选择延误大于1小时的
arr1_all = pd.concat((arr1,arr1_na), axis=0)                            #整合延误数据
arr1_all['is_duplicate'] = arr1_all.duplicated(['tailnum'])
tail_list = arr1_all[arr1_all['is_duplicate'] == False]             #从所有延误一小时的航班中寻找飞机第一次延误1小时的航班
tail_list_date = tail_list[['tailnum','time_hour']]                 #仅保存飞机尾号与航班日期信息
orgin = flights
expand_list = pd.merge(orgin, tail_list_date, on = 'tailnum', how = 'left')       #将飞机尾号与航班日期与原数据表进行左连接
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