airports #> # A tibble: 1,396 × 7 #> faa name lat lon #> #> 1 04G Lansdowne Airport 41.1 -80.6 #> 2 06A Moton Field 市政机场 32.5 -85.7 #> 3 06C Schaumburg 区域机场 42.0 -88.1 #> 4 06N Randall 机场 41.4 -74.4 #> 5 09J Jekyll Island 机场 31.1 -81.4 #> 6 0A9 Elizabethton 市政机场 36.4 -82.2 #> # ... 还有 1,390 行，以及 3 个更多变量： #> # alt , tz , dst

• planes 提供每架飞机的信息，通过其尾号（tailnum）标识：

planes #> # A tibble: 3,322 × 9 #> tailnum year type #> #> 1 N10156 2004 固定翼多发动机 #> 2 N102UW 1998 固定翼多发动机 #> 3 N103US 1999 固定翼多发动机 #> 4 N104UW 1999 固定翼多发动机 #> 5 N10575 2002 固定翼多发动机 #> 6 N105UW 1999 固定翼多发动机 #> # ... 还有 3,316 行，以及 6 个更多变量： #> # manufacturer , model , engines , #> # seats , speed , 引擎

• weather 给出了纽约市各机场每小时的天气情况：

weather #> # A tibble: 26,130 × 15 #> origin year month day hour temp dewp humid #> #> 1 EWR 2013 1 1 0 37.0 21.9 54.0 #> 2 EWR 2013 1 1 1 37.0 21.9 54.0 #> 3 EWR 2013 1 1 2 37.9 21.9 52.1 #> 4 EWR 2013 1 1 3 37.9 23.0 54.5 #> 5 EWR 2013 1 1 4 37.9 24.1 57.0 #> 6 EWR 2013 1 1 6 39.0 26.1 59.4 #> # ... 还有 2.612e+04 行，以及 7 个更多变量： #> # wind_dir , wind_speed , wind_gust , #> # precip , pressure , visib , #> # time_hour

展示这些不同表之间关系的一种方法是画一张图：