python爬虫项目（六十三）：爬取全球机场航班数据与航班延误情况分析

一、引言

航班延误是全球航空业面临的主要问题之一，影响着乘客的出行体验和航空公司的运营效率。随着全球航空交通的日益复杂，如何通过数据分析理解航班延误的规律，进而优化航班调度和管理成为了一个重要的课题。本文旨在通过网络爬虫技术爬取全球各大机场的航班数据，并结合延误情况进行分析，探讨航班延误的原因和趋势。

目录

一、引言

二、数据来源与爬虫设计

2.1 爬虫工具选择

2.2 爬虫设计

2.3 示例代码

三、数据清洗与预处理

3.1 缺失值处理

3.2 时间格式转换

3.3 延误时间计算

四、航班延误情况分析

4.1 总体延误情况

4.2 不同机场的延误情况

4.3 不同航空公司的延误情况

4.4 延误时间的时间趋势

五、航班延误原因分析

六、结论

七、未来展望

九、机器学习模型分析航班延误

9.1 数据准备

9.2 特征工程

9.3 模型选择

9.4 模型训练与评估

9.5 模型优化

十、分析结果与结论

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二、数据来源与爬虫设计

航班数据通常包括航班号、起飞和降落时间、航班状态（如准时、延误、取消等），以及飞机型号、机场信息等。这些数据可以从以下数据源获取：

1. FlightAware：提供实时的全球航班数据，包含航班延误、取消等信息。
2. Flightradar24：提供航班的实时跟踪信息，包含飞机位置、航班状态等数据。
3. 各大机场官网：通常会提供当天或者历史航班的起飞和到达信息。
4. 航空公司官网：提供具体航班的运行状态，包括延误和取消等。

本项目的目标是使用爬虫技术从这些网站上抓取航班数据，并结合历史数据分析全球范围内的航班延误情况。

2.1 爬虫工具选择

我们将使用Pyth