文件名称：flight-delays-cancellations:该项目探索2019年美国的航班延误和取消
文件大小：209.66MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-27 08:17:53
HTML
目录 安装 除了Python的Anaconda发行版之外，没有任何必要的库可以在此处运行代码。 使用Python版本3. *，该代码应该可以正常运行。 项目动机 该项目的目标是练习创建数据可视化。 为此，创建了探索性可视化以帮助提出问题。 选择了这些可视化的一部分，并将其精炼成说明性的可视化，以幻灯片形式显示。 该项目的数据集包括整个2019年的近750万次国内航班。它包括航班详细信息，例如出发/到达时间，始发/目的地机场，承运人和延误时间/取消。 该项目包括对到达延误和取消的分析，但调查的重点是仅取消航班的特征。 我看以下内容： 到达延迟时间的分布以及延迟和取消的分类分布 取消原因的分布 取消原因与季节 取消原因与机场的季节对比 档案说明 存储库中有两个Jupyter笔记本。 Exploration_flights.ipynb在创建可视化对象以摆出并回答上述问题方面具有探索性。 s
【文件预览】：
flight-delays-cancellations-master
----exploration_flights.ipynb(885KB)
----exploration_flights.html(1.23MB)
----slide_deck_flights.slides.html(404KB)
----data()
--------jun2019_ONTIME_REPORTING.csv(88.69MB)
--------aug2019_ONTIME_REPORTING.csv(91.32MB)
--------oct2019_ONTIME_REPORTING.csv(88.52MB)
--------dec2019_ONTIME_REPORTING.csv(87.6MB)
--------may2019_ONTIME_REPORTING.csv(88.11MB)
--------jul2019_ONTIME_REPORTING.csv(80.52MB)
--------mar2019_ONTIME_REPORTING.csv(87.16MB)
--------nov2019_ONTIME_REPORTING.csv(88.52MB)
--------apr2019_ONTIME_REPORTING.csv(87.16MB)
--------feb2019_ONTIME_REPORTING.csv(73.96MB)
--------sep2019_ONTIME_REPORTING.csv(91.32MB)
--------jan2019_ONTIME_REPORTING.csv(80.52MB)
----slide_deck_flights.ipynb(69KB)
----output_toggle.tpl(735B)
----README.md(6KB)