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摘要:
随着旅客出行总次数的增加,历史航行数据和气象数据也呈指数及增长,空管系统中的数据容量性能的更新远远不及高速增长的数据,这些数据具有高度零散化、文件化、非结构化的特征.旨在通过Pandas+Python的数据处理框架,提供一种灵活的、高效的气象报文(METAR、TAF、SPECI)和航行报文数据(DEP、ARR)的聚合方式,通过该聚合方式可以灵活有效地提取每日的进出场流量信息和对应时段的具体气象信息,为下一步统计流量预测和极端气象条件分析提供一种可靠的平台支撑.
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文献信息
篇名 基于Pandas+Python的机场进出场流量和气象情报统计系统
来源期刊 现代计算机 学科
关键词 Pandas Python 进出场流量 METAR
年,卷(期) 2020,(9) 所属期刊栏目 研究与开发
研究方向 页码范围 29-32
页数 4页 分类号
字数 2495字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-1423.2020.09.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李卿 四川大学视觉合成图形图像技术重点学科实验室 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
Pandas
Python
进出场流量
METAR
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代计算机
旬刊
1007-1423
44-1415/TP
16开
广东省广州市
46-121
1984
chi
出版文献量(篇)
11312
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39
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