Hoja de Trabajo 1

Data Transformation

library(nycflights13)
library(tidyverse)

Ejercicio 1, Sección 5.2.4

1. Encontrar los vuelos que:

  1. Tienen un arrival delay de 2 o más horas.
flights %>% 
  filter(arr_delay >= 120)
  1. Vuelos hacia Houston (IAH o HOU)
  1. Vuelos hechos por United (UA), American (AA) o Delta (DL)

d.Salieron en verano (Julio, agosto y septiembre)

  1. Llegaron más de dos horas tarde pero no partieron tarde
flights %>% 
  filter(dep_delay == 0) %>%
  filter(arr_delay > 120)
  1. Se retrasaron al menos una hora, pero se recuperaron más de 30 minutos en vuelo.
  1. Salió entre la medianoche y las 6am.

Ejercicio 2, Sección 5.3.1

Ordena flights para encontrar los vuelos más retrasados. Encuentra los vuelos que salieron antes.

Ejercicio 3, Sección 5.3.1

Ordena flights para encontrar los vuelos más rápidos.

Ejercicio 1, Sección 5.4.1

Haga una lluvia de ideas de todas las formas posibles para seleccionar dep_time, dep_delay, arr_time y arr_delay desde flights

Ejercicio 2, Sección 5.4.1

¿Qué sucede si incluye el nombre de una variable varias veces en una llamada select ()?

Solo se toma en cuenta una sola vez.

Ejercicio 1, Sección 5.5.2

Actualmente dep_time y sched_dep_time son convenientes a la vista, pero difíciles de computar porque no son realmente números continuos. Conviértalos a una representación más conveniente de la cantidad de minutos desde la medianoche.

Ejercicio 2, Sección 5.7.1

¿Qué plano (tailnum) tiene el peor registro de tiempo?

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