如何使用过滤功能来选择特定变量
how can use filter function to choose specific varibales
"纽约市有多少个机场?哪个机场的航班最多?使用条形图显示每个机场的航班数量。"
如何显示纽约市的所有机场
我试过这段代码但没有用只显示一个变量
我尝试通过过滤功能将航班数据与机场数据结合使用,但没有成功
这些是我的代码
filter(airports,tzone == "America/New_York" ,dst == "A" )
filter(airports, dst == "A" )
library(nycflights13)
library(tidyverse)
?airports
filter(airports, faa == "NYC", tzone == "America/New_York" )
filter(flights, dest == "NYC")
flights <- flights %>%
mutate(dep_type = ifelse(dep_delay < 5, "on time", "delayed"))
qplot(x = origin, fill = dep_type, data = flights, geom = "bar")
OP 提出了很多需要解决的问题。让我们一一道来。
可以通过条件 tzone
包含“New_York”的条件进行过滤来找到纽约市的机场数量。
airports %>%
filter(grepl("New_York", tzone)) %>% summarise(Number_of_Airport_NYC = n())
#Number_of_Airport_NYC
# <int>
#1 519
可找到的最大航班数为:
flights %>% group_by(dest) %>%
summarise(FlightCount = n()) %>%
filter(FlightCount == max(FlightCount))
# dest FlightCount
# <chr> <int>
#1 ORD 17283
各机场的航班数量为:
flights %>% group_by(dest) %>%
summarise(FlightCount = n())
# dest FlightCount
# <chr> <int>
#1 ABQ 254
#2 ACK 265
#3 ALB 439
# ... with 102 more rows
"纽约市有多少个机场?哪个机场的航班最多?使用条形图显示每个机场的航班数量。"
如何显示纽约市的所有机场 我试过这段代码但没有用只显示一个变量 我尝试通过过滤功能将航班数据与机场数据结合使用,但没有成功 这些是我的代码
filter(airports,tzone == "America/New_York" ,dst == "A" )
filter(airports, dst == "A" )
library(nycflights13)
library(tidyverse)
?airports
filter(airports, faa == "NYC", tzone == "America/New_York" )
filter(flights, dest == "NYC")
flights <- flights %>%
mutate(dep_type = ifelse(dep_delay < 5, "on time", "delayed"))
qplot(x = origin, fill = dep_type, data = flights, geom = "bar")
OP 提出了很多需要解决的问题。让我们一一道来。
可以通过条件 tzone
包含“New_York”的条件进行过滤来找到纽约市的机场数量。
airports %>%
filter(grepl("New_York", tzone)) %>% summarise(Number_of_Airport_NYC = n())
#Number_of_Airport_NYC
# <int>
#1 519
可找到的最大航班数为:
flights %>% group_by(dest) %>%
summarise(FlightCount = n()) %>%
filter(FlightCount == max(FlightCount))
# dest FlightCount
# <chr> <int>
#1 ORD 17283
各机场的航班数量为:
flights %>% group_by(dest) %>%
summarise(FlightCount = n())
# dest FlightCount
# <chr> <int>
#1 ABQ 254
#2 ACK 265
#3 ALB 439
# ... with 102 more rows