Код 812 — Какой оператор и регион с кодом 812

какой регион и оператор городской телефонной связи? Поиск по коду 812 и маске 9865 телефона

Для вашего удобства мы представляем информацию в нескольких видах: с разбиением по регионам России,
по операторам телефонной связи и сводную информацию по всем
диапазонам. Выберите более подходящий для вас вид и ознакомьтесь с данными.

На карте маркером
отмечен регион России, в котором
зарегистрирован интересующий вас номер телефона:

г. Санкт-Петербург
(50,000 номеров)

ПАО «Вымпел-Коммуникации»
(50,000 номеров)

Общая емкость —
50,000
номеров

Всего по маске +7 (812) 986-5x-xx
найдено 50,000
мобильных номеров,
обслуживаемых лишь одним оператором связи в России: ПАО «Вымпел-Коммуникации».
Эти номера содержатся в
1
диапазоне
и вводились в обращение
всего в одном регионе России: г. Санкт-Петербург.

Если вам поступил звонок с номера +7 (812) 986-5*-** — сообщите, кто это был и
с какой целью поступил звонок.

Этим вы поможете другим людям.

С офисного телефона

Обычно, для того чтобы позвонить на сотовый телефон из офиса, нужно сперва «выйти на город». Для этого наберите код — обычно это «0» или «9». Далее следует дождаться, пока прозвучит длинный гудок, набрать «8», снова дождаться окончания длинного гудка, и набрать номер телефона: 812 986-5*-**.
В том случае, если цифры «0» и «9» не работают — уточните у своих коллег, с помощью какой цифры следует «выходить на город».

Например:

• 0, «длинный гудок», 8, «длинный гудок», (812) 986-5*-**
• 9, «длинный гудок», 8, «длинный гудок», (812) 986-5*-**

С городского или сотового телефона

Если вы хотите позвонить с сотового или городского/стационарного телефона, наберите его так:
+7 (или просто 8), код 812, и далее номер абонента: 986-5*-**.

Например:

• 8 (812) 986-5*-**
• +7 (812) 986-5*-**

Из заграницы, с сотового телефона

Если вы находитесь заграницей, то обычно для набора номера сначала требуется «выйти на международную связь». Как правило, код вызода зависит от страны нахождения, но обычно это коды 0011, 011 или 00. После этого кода нужно набрать цифру семь (7), код 812 и необходимый номер телефона.

Например:

• 0011 7 (812) 986-5*-**
• 011 7 (812) 986-5*-**
• 00 7 (812) 986-5*-**

Из России на телефон, который находится за границей

В том случае, если нужный вам абонент (телефон с кодом 812 и маской 986-5*-** ) находится за границей России, то способ набора номера не изменится — нужно так же набирать номер, как если бы абонент находился на территории страницы.

Например:

• +7 (812) 986-5*-**
• 8 (812) 986-5*-**

812 какой оператор и регион

812502 Чей номер код оператор +7812502 регион?

1. Главная
2. 812
3. 502****

Надоели постоянные звонки с неизвестного номера, особенно в ночное время, интересует вопрос кто звонил с номера +7(812)502****? Воспользуйтесь бесплатной формой поиска по номеру, и получите ответ с комментариями и отзывами о том, кто же занимается таким названиваем. Оставьте свой комментарий, чтобы другой пользователь заранее знал о том, чей номер 8(812)502****

Звонить с номера +7812502**** мошенники могут по следующим причинам:

Смотрите также: 8812 какой оператор сотовой связи

Поиск по номеру телефона:

Номера на +7 812 502 могут находиться в регионах

Регионы на карте, в которых может быть зарегистрирован текущий номер телефона, выделены красным цветом.

Санкт-Петербург — 10000 номеров

Санкт-Петербург — 10000 номеров

Санкт-Петербург — 10000 номеров

Номера на 8812502 могут принадлежать операторам

Номера в данном диапазоне были выданы на обслуживание следующим операторам (представлены наименования юридических лиц; разные юр.лица могут являться частью одного большого оператора связи):

• ПАО «Вымпел-Коммуникации»

Уточните номер телефона

Диапазоны номеров операторов

Всего 10,000 номеров

Санкт-Петербург — 10,000 номеров

ПАО «Вымпел-Коммуникации» — 10,000 номеров

кто звонил с этого номера? Отзывы, рейтинги, комментарии

Кто звонил по номеру +78123841125 или 88123841125?
Узнайте информацию по звонкам с номера телефона +7 812 384-11-25?

Мы собрали самую полную информацию по номеру 8 (812) 384-11-25: отзывы,
оператор, какой регион, варианты набора, местоположение абонента.

Оператор номера +7 (812) 384-11-25

Номер +78123841125 принадлежит оператору ООО «МиАТел» в
регионе г. Санкт-Петербург

Варианты написания номера 88123841125

Возможные форматы написания этого номера: +78123841125 , 88123841125, +7 812 384-11-25 , 8 812 384-11-25, +7 (812) 384-11-25,
8 (812) 384-11-25, 8123841125

Активность номера +78123841125

Если Вам звонили с номера +7 (812) 384-11-25 — оставьте свой отзыв по этому
номеру. Благодаря этому другие пользователи смогут видеть самую актуальную телефонную базу номеров

Максим Шарков назначен региональным директором «Билайн» в Восточном регионе

ПАО «ВымпелКом» (бренд Билайн) объявляет о назначении Максима Шаркова региональным директором Восточного региона.

Максим Шарков имеет 15-летний опыт работы в компаниях, оказывающих телекоммуникационные услуги, в том числе ранее 6 лет он работал в ПАО «ВымпелКом» (бренд Билайн). С 2009 по 2015 годы Максим Шарков являлся руководителем службы по маркетингу Красноярского филиала, директором по маркетингу Сибирского региона и директором объединенного Красноярского филиала, куда входили Красноярский край, республики Хакасия и Тыва.

С 2015 по 2018 гг. в должности коммерческого директора развивал с нуля мобильного оператора «Волна» в Крыму, лично участвуя в создании CJM (Customer Journey Map).

С 2018 года и до момента возвращения в Билайн Максим в должности генерального директора занимался запуском и развитием оператора «ВТБ Мобайл».

Генеральный директор ПАО «ВымпелКом» Александр Торбахов:

«Билайн продолжает усиливать региональную экспертизу на местах. Компании предстоит реализовать на территории региона Восток множество стратегически важных задач, позитивно влияющих на клиентский опыт. Максим Шарков имеет разносторонний опыт работы: запуск масштабных проектов «с нуля», высокие компетенции в вопросах техники, клиентского опыта, маркетинга, корпоративного сектора и многих других. И я рад вновь приветствовать его в команде Билайн».

Назначение Максима Шаркова на должность регионального директора Восточного региона вступает в силу с 9 марта 2021г.

В состав региона Восток входят: Омская, Томская, Новосибирская, Кемеровская, Иркутская, Амурская, Сахалинская, Магаданская, Еврейская автономная области, Алтайский, Красноярский, Забайкальский, Хабаровский, Камчатский, Приморский края, республики Алтай, Тыва, Хакасия, Бурятия, Саха (Якутия), Чукотский автономный округ.

Максим Шарков родился 15 мая 1982 года в г. Ачинске Красноярского края.

В 2004 г. с отличием окончил факультет информатики и процессов управления Красноярского государственного технического университета, а также получил диплом переводчика в сфере профессиональной коммуникации. В 2007 году получил степень кандидата технических наук в Сибирском федеральном университете по специальности «Системный анализ, управление и обработка информации».

В 2016 году получил степень Executive MBA Стокгольмской школы экономики.

Максим Шарков назначен региональным директором «Билайн» в Восточном регионе

Максим Шарков имеет 15-летний опыт работы в компаниях, оказывающих телекоммуникационные услуги, в том числе ранее 6 лет он работал в ПАО «ВымпелКом» (бренд «Билайн»). С 2009 по 2015 годы Максим Шарков являлся руководителем службы по маркетингу Красноярского филиала, директором по маркетингу Сибирского региона и директором объединенного Красноярского филиала, куда входили Красноярский край, республики Хакасия и Тыва.

С 2015 по 2018 гг. в должности коммерческого директора развивал с нуля мобильного оператора «Волна» в Крыму, лично участвуя в создании CJM (Customer Journey Map).

С 2018 года и до момента возвращения в «Билайн» Максим в должности генерального директора занимался запуском и развитием оператора «ВТБ Мобайл».

«Билайн продолжает усиливать региональную экспертизу на местах. Компании предстоит реализовать на территории региона Восток множество стратегически важных задач, позитивно влияющих на клиентский опыт. Максим Шарков имеет разносторонний опыт работы: запуск масштабных проектов «с нуля», высокие компетенции в вопросах техники, клиентского опыта, маркетинга, корпоративного сектора и многих других. И я рад вновь приветствовать его в команде «Билайн», — прокомментировал генеральный директор ПАО «ВымпелКом» Александр Торбахов.

В состав региона Восток входят: Омская, Томская, Новосибирская, Кемеровская, Иркутская, Амурская, Сахалинская, Магаданская, Еврейская автономная области, Алтайский, Красноярский, Забайкальский, Хабаровский, Камчатский, Приморский края, республики Алтай, Тыва, Хакасия, Бурятия, Саха (Якутия), Чукотский автономный округ.

Досье ComNews

Максим Шарков родился 15 мая 1982 года в г. Ачинске Красноярского края. В 2004 г. с отличием окончил факультет информатики и процессов управления Красноярского государственного технического университета, а также получил диплом переводчика в сфере профессиональной коммуникации. В 2007 году получил степень кандидата технических наук в Сибирском федеральном университете по специальности «Системный анализ, управление и обработка информации». В 2016 году получил степень Executive MBA Стокгольмской школы экономики.

Более 15 лет работает в отрасли связи. С 2009 г. по 2015 г. — руководитель службы по маркетингу Красноярского филиала, директор по маркетингу Сибирского региона и директор объединенного Красноярского филиала. С 2015 г. по 2018 г. — коммерческий директор оператора «Волна» в Крыму. С 2018 г. — генеральный директор «ВТБ Мобайл». С марта 2021 г. — региональный директор «Билайн» в Восточном регионе.

IU Health Больница Блумингтона | IU Health

Информация

Указания по парковке

Пациентов можно высадить или встретить у главного входа, который выходит на Вторую улицу и предлагает крытую зону, или в соответствии с указаниями, предоставленными перед визитом в офисе вашего врача.

Для вашей безопасности и удобства в больнице IU Health Bloomington Hospital есть бесплатный гараж и четыре наземные парковки, расположенные рядом с нашими главными входами.

Варианты транспортировки

IU Health Больница Блумингтона Трансфер

Бесплатная парковка доставляет пациентов и гостей с наземных парковок до главных входов в больницу с 7:30 до 16:30 с понедельника по пятницу.Пожалуйста, позвоните в службу поддержки гостей по телефону 812.353.9411, чтобы заказать трансфер.

Системы общественного транспорта

Bloomington Transit предлагает регулярное автобусное сообщение через большую часть сообщества Блумингтона. Автобусная остановка находится прямо напротив больницы на Второй улице.
Телефон: 812.336.RIDE

Сельский транспорт

Rural Transit — это служба Агентства по вопросам старения Area 10, предлагающая автобусные перевозки всем в округах Монро, Оуэн и Лоуренс. Вы можете кататься независимо от возраста и физических возможностей; однако гонщики младше 12 лет должны сопровождаться взрослыми.Пожалуйста, позвоните за 24 часа или более до поездки в будние дни, если это возможно. Имеется подъемник для инвалидных колясок (соответствующий требованиям ADA). Неэкспресс-поездки планируются в зависимости от места и доступности. Rural Transit — поставщик транспортных услуг по программе Medicaid.
Телефон: 812.876.1079

Такси и маршрутные такси

Такси в Блумингтоне находятся в независимом владении и управлении.

Yellow Cab Co., Inc.

Телефон: 812.339.9744

Bloomington Shuttle (обслуживает аэропорт Индианаполиса)

Телефон: 812.332.6004

Информация для посетителей

Наша медицинская бригада понимает, что наличие семьи и друзей важно для процесса выздоровления. Мы рады приветствовать вашу семью в любое время, но мы просим гостей следовать приведенным ниже правилам.

Все пациенты имеют право выбирать, кто может навещать их во время пребывания в стационаре, независимо от того, является ли посетитель членом семьи, супругом, домашним партнером, в том числе однополым домашним партнером, или другим типом посетителя. как право отозвать такое согласие на посещение в любое время.

Когда гости могут приехать?

Больница IU Health Bloomington Hospital поощряет участие семей в уходе за пациентами. Общие часы посещения — с 11 до 20 часов. Часы посещения могут различаться для каждого отделения больницы. В нашей службе для женщин и детей с 15 до 17 часов есть время для сна и отдыха, чтобы мама могла отдохнуть и привязаться к ребенку. Уточняйте время посещения у медперсонала.

Члены вашей медицинской бригады могут время от времени изменять или ограничивать обычные часы посещения в интересах здоровья пациента из-за их состояния, отделения или запланированных процедур.

Сколько я могу принять гостей?

Вы можете решить, когда будете готовы принимать гостей и сколько хотите видеть одновременно. Максимум двух посетителей одновременно — обычно хорошее количество. Медсестра всегда ставит ваши потребности на первое место. Это может включать ограничение количества гостей, чтобы команда могла выполнять свою работу.

Могут ли дети прийти?

В общем, рекомендуется проконсультироваться с членом группы по работе с гостями, прежде чем приводить ребенка в качестве гостя. Дети младше 14 лет должны постоянно сопровождаться взрослыми, кроме пациента.В некоторых отделениях могут потребоваться медицинские обследования или установлены другие ограничения для посещения детьми.

Как сделать так, чтобы пациенты получали необходимый им отдых?

Мы хотим, чтобы все наши пациенты могли отдыхать. Пожалуйста, говорите тихо. Гостей могут попросить вернуться позже, если их поведение беспокоит других пациентов или затрудняет заботу группы о пациенте.

Если кто-то заболел, можно ли его посетить?

В целях вашей защиты людям не следует приходить к вам, если они больны, особенно если у них болит горло, простуда или жар.

Можно ли курить?

Курение запрещено во всех медицинских учреждениях IU. В целях безопасности всех курение запрещено в зданиях IU Health или на территории.

Что такое политика IU Health в отношении алкоголя и наркотиков?

Во всех медицинских учреждениях IU запрещено употребление алкоголя и наркотиков.

Что такое политика IU Health в отношении огнестрельного оружия?

Политикой здравоохранения Университета Индианы является то, что никто, кроме сотрудников службы охраны здоровья IU или дежурных сотрудников правоохранительных органов, не должен носить или иметь при себе огнестрельное оружие или оружие в медицинском учреждении IU.Офицеры правоохранительных органов должны связаться с IU Health Security, если они планируют уехать на территорию.

Расскажите о своем опыте

Слушание наших пациентов и их семей помогает нам понять опыт, который они испытывают в наших учреждениях, и позволяет нам принимать решения, которые лучше им служат. Мы призываем пациентов и их семьи найти время, чтобы поделиться своими отзывами и предложениями о том, как мы могли бы улучшить наши услуги.

Заработная плата машиниста, Маршалловы Острова

Средняя брутто-месячная зарплата на Маршалловых островах

Отображаемое значение носит информативный характер.Сравните свою зарплату с другими, чтобы увидеть более подробную информацию.

Позиция машиниста — деревообрабатывающая промышленность на рынке труда

Должность
в рейтинге заработной платы

Представительство женщин на должностях

Средний возраст респондентов по должностям

748.место

Помощник учителя детского сада

Образование, наука и исследования

863 — 1894 долларов США

671.место

812 — 3400 долларов США

670.место

Машинист

Деревообрабатывающая промышленность

1389 — 2604 долларов США

669.место

Работник почты

Транспорт, грузоперевозки, логистика

985 — 3170 долларов США

1.место

Главный исполнительный директор

Высшее руководство

4,108 — 19 687 долларов США

Получите подробную информацию о зарплатах в вашей стране

Установить справедливое вознаграждение сотрудников

Pro

Отчет о заработной плате компании

58.80 евро *

Примерно
70,17 долларов США

* вкл. НДС /
49,00 EUR не вкл. НДС

Заказать анализ

Образец отчета →

• Заработная плата по регионам *, образование, практика, размер бизнеса
• Общая заработная плата и ее составляющие * (переменная составляющая, комиссионные, вознаграждения)
• Распределение респондента в фонд заработной платы
• Диапазоны заработной платы, выраженные 1-м децилем, 1-м квартилем, медианой, 3-м квартилем, 9-м децилем и средней заработной платой.
• Подробная разбивка всех предоставленных контролируемых нефинансовых выгод *
• Анализ финансовой выгоды *

* доступно при использовании регрессионной модели

5 Преобразование данных | R для науки о данных

Введение

Визуализация — важный инструмент для генерации инсайтов, но редко когда вы получаете данные именно в той форме, которая вам нужна. Часто вам нужно создать какие-то новые переменные или сводки, или, может быть, вы просто хотите переименовать переменные или изменить порядок наблюдений, чтобы облегчить работу с данными.Вы узнаете, как сделать все это (и многое другое!) В этой главе, которая научит вас преобразовывать данные с помощью пакета dplyr и нового набора данных на рейсах, вылетающих из Нью-Йорка в 2013 году.

Предпосылки

В этой главе мы сосредоточимся на том, как использовать пакет dplyr, еще один ключевой член tidyverse. Мы проиллюстрируем ключевые идеи, используя данные из пакета nycflights13, и воспользуемся ggplot2, чтобы помочь нам понять эти данные.

Внимательно обратите внимание на сообщение о конфликтах, которое печатается при загрузке тидиверса.Он сообщает вам, что dplyr перезаписывает некоторые функции в базе R. Если вы хотите использовать базовую версию этих функций после загрузки dplyr, вам нужно будет использовать их полные имена: stats :: filter () и stats :: Задержка () .

nycflights13

Чтобы изучить основные команды dplyr для работы с данными, мы воспользуемся nycflights13 :: flight . Этот фрейм данных содержит все 336 776 рейсов, вылетевших из Нью-Йорка в 2013 году. Данные поступают из Бюро транспортной статистики США и задокументированы в рейсах .

  рейса
#> # Таблица: 336,776 x 19
#> год месяц день dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time
#>        
#> 1 2013 1 1 517 515 2 830 819
#> 2 2013 1 1 533 529 4 850 830
#> 3 2013 1 1 542 540 2 923 850
#> 4 2013 1 1 544 545-1 1004 1022
#> 5 2013 1 1 554 600-6 812 837
#> 6 2013 1 1 554 558-4 740 728
#> #… С еще 336 770 строками и еще 11 переменными: arr_delay ,
#> # перевозчик , рейс , tailnum , origin , dest ,
#> # air_time , расстояние , час , минута , time_hour   

Вы могли заметить, что этот фрейм данных печатается немного иначе, чем другие фреймы данных, которые вы могли использовать в прошлом: он показывает только первые несколько строк и все столбцы, которые помещаются на одном экране.(Чтобы просмотреть весь набор данных, вы можете запустить View (полеты) , который откроет набор данных в средстве просмотра RStudio). Он печатается по-другому, потому что это tibble . Таблицы — это фреймы данных, но они немного изменены, чтобы лучше работать в тидиверсе. На данный момент вам не нужно беспокоиться о различиях; мы вернемся к тибетам более подробно в споре.

Вы также могли заметить строку из трех (или четырех) буквенных сокращений под названиями столбцов. Они описывают тип каждой переменной:

• int означает целые числа.

• dbl означает двойные или действительные числа.

• chr обозначает символьные векторы или строки.

• dttm означает дату и время (дата + время).

Есть три других распространенных типа переменных, которые не используются в этом наборе данных, но вы встретите их позже в книге:

• lgl обозначает логические векторы, которые содержат только ИСТИНА или ЛОЖЬ .

• fctr обозначает факторы, которые R использует для представления категориальных переменных.
  с фиксированными возможными значениями.

• дата означает финики.

Основы dplyr

В этой главе вы познакомитесь с пятью ключевыми функциями dplyr, которые позволят вам решить подавляющее большинство ваших задач по манипулированию данными:

• Выберите наблюдения по их значениям ( filter () ).
• Измените порядок строк ( упорядочить () ).
• Выберите переменные по их именам ( select () ).
• Создайте новые переменные с функциями существующих переменных ( mutate () ).
• Свернуть несколько значений в одну сводку ( summarize () ).

Все они могут использоваться вместе с group_by () , который изменяет объем каждой функции с работы со всем набором данных на работу с ним по группам.Эти шесть функций предоставляют глаголы для языка манипулирования данными.

Все глаголы работают аналогично:

1. Первый аргумент — это фрейм данных.

2. Последующие аргументы описывают, что делать с фреймом данных,
   используя имена переменных (без кавычек).

3. Результат — новый фрейм данных.

Вместе эти свойства позволяют легко объединить несколько простых шагов для достижения сложного результата.Давайте углубимся и посмотрим, как работают эти глаголы.

Ряды фильтров с фильтром

()

filter () позволяет разбивать наблюдения на основе их значений. Первый аргумент — это имя фрейма данных. Второй и последующие аргументы — это выражения, фильтрующие фрейм данных. Например, мы можем выбрать все рейсы 1 января с помощью:

  фильтр (полеты, месяц == 1, день == 1)
#> # Стол: 842 x 19
#> год месяц день dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time
#>        
#> 1 2013 1 1 517 515 2 830 819
#> 2 2013 1 1 533 529 4 850 830
#> 3 2013 1 1 542 540 2 923 850
#> 4 2013 1 1 544 545-1 1004 1022
#> 5 2013 1 1 554 600-6 812 837
#> 6 2013 1 1 554 558-4 740 728
#> #… С дополнительными 836 строками и еще 11 переменными: arr_delay , carrier ,
#> # flight , tailnum , origin , dest , air_time ,
#> # расстояние , час , минута , time_hour   

Когда вы запускаете эту строку кода, dplyr выполняет операцию фильтрации и возвращает новый фрейм данных.Функции dplyr никогда не изменяют свои входные данные, поэтому, если вы хотите сохранить результат, вам нужно будет использовать оператор присваивания <- :

  jan1 <- фильтр (полеты, месяц == 1, день == 1)  

R либо распечатывает результаты, либо сохраняет их в переменной. Если вы хотите сделать и то, и другое, вы можете заключить задание в круглые скобки:

  (dec25 <- фильтр (полеты, месяц == 12, день == 25))
#> # Стол: 719 x 19
#> год месяц день dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time
#>        
#> 1 2013 12 25 456 500-4 649 651
#> 2 2013 12 25 524 515 9 805 814
#> 3 2013 12 25 542 540 2 832 850
#> 4 2013 12 25 546 550-4 1022 1027
#> 5 2013 12 25 556 600-4 730 745
#> 6 2013 12 25 557 600-3 743 752
#> #… С дополнительными 713 строками и еще 11 переменными: arr_delay , carrier ,
#> # flight , tailnum , origin , dest , air_time ,
#> # расстояние , час , минута , time_hour   

Сравнения

Чтобы использовать фильтрацию эффективно, вы должны знать, как выбирать нужные наблюдения с помощью операторов сравнения.R предоставляет стандартный набор: > , > = , <, <= , ! = (не равно) и == (равно).

Когда вы начинаете с R, самая легкая ошибка - использовать = вместо == при проверке равенства. В этом случае вы получите информативную ошибку:

.

  фильтр (полеты, месяц = ​​1)
#> Ошибка: проблема с `filter ()` input `..1`.
#> ✖ Входу `..1` присвоено имя.2, 2)
#> [1] ИСТИНА
рядом (1/49 * 49, 1)
#> [1] ИСТИНА  

Логические операторы

Несколько аргументов функции filter () объединяются с помощью «и»: каждое выражение должно быть истинным, чтобы строка была включена в вывод. Для других типов комбинаций вам нужно будет самостоятельно использовать логические операторы: & is «and», | - это «или», а ! - «нет». На рисунке 5.1 показан полный набор логических операций.

Рисунок 5.1: Полный набор логических операций. x - это левая окружность, y - правая окружность, а заштрихованная область показывает, какие части выбирает каждый оператор.

Следующий код находит все рейсы, вылетевшие в ноябре или декабре:

  фильтр (полеты, месяц == 11 | месяц == 12)  

Порядок операций не похож на английский. Вы не можете написать фильтр (рейсы, месяц == (11 | 12)) , который можно буквально перевести как «находит все рейсы, вылетевшие в ноябре или декабре».Вместо этого он находит все месяцы, равные 11 | 12 , выражение, которое принимает значение ИСТИНА . В числовом контексте (как здесь) ИСТИНА становится единицей, поэтому будут найдены все рейсы в январе, а не в ноябре или декабре. Это сбивает с толку!

Полезное сокращение для этой проблемы: x% в% y . Это выберет каждую строку, где x - одно из значений в y . Мы могли бы использовать его, чтобы переписать приведенный выше код:

  nov_dec <- фильтр (периоды, месяц% в% c (11, 12))  

Иногда можно упростить сложное разбиение на подмножества, вспомнив закон Де Моргана: ! (X & y) то же самое, что ! X | ! y и ! (x | y) совпадает с ! x &! y .Например, если вы хотите найти рейсы, которые не были задержаны (по прибытии или отправлении) более чем на два часа, вы можете использовать любой из следующих двух фильтров:

  фильтр (полеты,! (Arr_delay> 120 | dep_delay> 120))
filter (рейсы, arr_delay <= 120, dep_delay <= 120)  

, а также , и | , R также имеет && и || . Не используйте их здесь! Вы узнаете, когда их следует использовать в условном исполнении.

Каждый раз, когда вы начинаете использовать сложные, составные выражения в filter () , подумайте о том, чтобы вместо этого сделать их явными переменными. Это значительно упрощает проверку вашей работы. Вскоре вы узнаете, как создавать новые переменные.

Отсутствующие значения

Одна важная особенность R, которая может затруднить сравнение, - это пропущенные значения, или NA s («недоступны»). NA представляет собой неизвестное значение, поэтому пропущенные значения «заразительны»: почти любая операция с неизвестным значением также будет неизвестной.

  NA> 5
#> [1] нет данных
10 == Н / Д
#> [1] нет данных
NA + 10
#> [1] нет данных
NA / 2
#> [1] NA  

Самый запутанный результат:

Проще понять, почему это правда, если немного подробнее:

  # Пусть x будет возрастом Мэри. Мы не знаем, сколько ей лет.
х <- Н / Д

# Пусть y будет ровесником Джона. Мы не знаем, сколько ему лет.
y <- NA

# Джон и Мэри одного возраста?
х == у
#> [1] нет данных
# Мы не знаем!  

Если вы хотите определить, отсутствует ли значение, используйте is.na () :

фильтр () включает только строки, в которых условие ИСТИНА ; он исключает значения FALSE и NA . Если вы хотите сохранить отсутствующие значения, запросите их явно:

  df <- tibble (x = c (1, NA, 3))
фильтр (df, x> 1)
#> # Стол: 1 x 1
#> x
#> 
#> 1 3
фильтр (df, is.na (x) | x> 1)
#> # Стол: 2 x 1
#> x
#> 
#> 1 NA
#> 2 3  

Упражнения

1. Найти все рейсы

   1. Прибытие задерживалось на два или более часа
   2. Вылетел в Хьюстон ( IAH или HOU )
   3. эксплуатировались United, American или Delta
   4. Улетел летом (июль, август и сентябрь)
   5. Прибыл с опозданием более чем на два часа, но не уехал поздно
   6. Были задержаны не менее чем на час, но задержались на рейсе

   более 30 минут.

   7. Вылетел с полуночи до 6 утра (включительно)

2. Еще один полезный помощник для фильтрации dplyr - между () .0 не пропал? Почему NA | ИСТИНА не отсутствует?
   Почему FALSE & NA не пропущено? Можете ли вы разобраться в общем
   правило? ( NA * 0 - хитрый контрпример!)

Расставить ряды с помощью аранжировки

()

организовать () работает аналогично фильтру () , за исключением того, что вместо выбора строк он меняет их порядок. Для сортировки требуется фрейм данных и набор имен столбцов (или более сложные выражения).Если вы укажете более одного имени столбца, каждый дополнительный столбец будет использоваться для разрыва связей в значениях предыдущих столбцов:

  аранжировать (полеты, год, месяц, день)
#> # Таблица: 336,776 x 19
#> год месяц день dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time
#>        
#> 1 2013 1 1 517 515 2 830 819
#> 2 2013 1 1 533 529 4 850 830
#> 3 2013 1 1 542 540 2 923 850
#> 4 2013 1 1 544 545-1 1004 1022
#> 5 2013 1 1 554 600-6 812 837
#> 6 2013 1 1 554 558-4 740 728
#> #… С еще 336 770 строками и еще 11 переменными: arr_delay ,
#> # перевозчик , рейс , tailnum , origin , dest ,
#> # air_time , расстояние , час , минута , time_hour   

Используйте desc () , чтобы изменить порядок столбцов в порядке убывания:

  организовать (рейсы, desc (dep_delay))
#> # Таблица: 336,776 x 19
#> год месяц день dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time
#>        
#> 1 2013 1 9 641 900 1301 1242 1530
#> 2 2013 6 15 1432 1935 1137 1607 2120
#> 3 2013 1 10 1121 1635 1126 1239 1810
#> 4 2013 9 20 1139 1845 1014 1457 2210
#> 5 2013 7 22 845 1600 1005 1044 1815
#> 6 2013 4 10 1100 1900 960 1342 2211
#> #… С еще 336 770 строками и еще 11 переменными: arr_delay ,
#> # перевозчик , рейс , tailnum , origin , dest ,
#> # air_time , расстояние , час , минута , time_hour   

Пропущенные значения всегда сортируются в конце:

  df <- tibble (x = c (5, 2, NA))
аранжировать (df, x)
#> # Стол: 3 x 1
#> x
#> 
#> 1 2
#> 2 5
#> 3 NA
аранжировать (df, desc (x))
#> # Стол: 3 x 1
#> x
#> 
#> 1 5
#> 2 2
#> 3 NA  

Упражнения

1. Как вы могли бы использовать организовать () , чтобы отсортировать все отсутствующие значения до самого начала?
   (Подсказка: используйте .на () ).

2. Отсортируйте рейсов , чтобы найти самые задерживаемые рейсы. Найдите рейсы, которые
   оставил самый ранний.

3. Отсортируйте рейсов , чтобы найти самые быстрые (наивысшие скорости) рейсы.

4. Какие рейсы выполнялись дальше всего? Какой из них был самым коротким?

Выберите столбцы с помощью

select ()

Нередко можно получить наборы данных с сотнями или даже тысячами переменных.В этом случае первая проблема часто заключается в том, чтобы сузить круг переменных, которые вас действительно интересуют. select () позволяет быстро увеличить полезное подмножество, используя операции, основанные на именах переменных.

select () не очень полезен с данными о рейсах, потому что у нас всего 19 переменных, но вы все равно можете получить общее представление:

  # Выбрать столбцы по имени
выберите (рейсы, год, месяц, день)
#> # Таблица: 336,776 x 3
#> год месяц день
#>   
#> 1 2013 1 1
#> 2 2013 1 1
#> 3 2013 1 1
#> 4 2013 1 1
#> 5 2013 1 1
#> 6 2013 1 1
#> #… С еще 336 770 строками
# Выбрать все столбцы между годом и днем ​​(включительно)
выберите (рейсы, год: день)
#> # Таблица: 336,776 x 3
#> год месяц день
#>   
#> 1 2013 1 1
#> 2 2013 1 1
#> 3 2013 1 1
#> 4 2013 1 1
#> 5 2013 1 1
#> 6 2013 1 1
#> #… С еще 336 770 строками
# Выбрать все столбцы, кроме столбцов из года в день (включительно)
select (рейсы, - (год: день))
#> # Таблица: 336,776 x 16
#> dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time arr_delay carrier
#>       
#> 1 517 515 2 830 819 11 UA
#> 2 533 529 4 850 830 20 UA
#> 3 542 540 2 923 850 33 AA
#> 4 544 545-1 1004 1022-18 B6
#> 5 554 600-6 812 837-25 DL
#> 6 554 558-4 740 728 12 UA
#> #… С еще 336 770 строками и еще 9 переменными: flight , tailnum ,
#> # origin , dest , air_time , расстояние , час ,
#> # минута , time_hour   

Есть ряд вспомогательных функций, которые вы можете использовать в select () :

• start_with («abc») : соответствует именам, начинающимся с «abc».

• nds_with («xyz») : соответствует именам, которые заканчиваются на «xyz».

• содержит («ijk») : соответствует именам, содержащим «ijk».

• соответствует ("(.) \\ 1") : выбирает переменные, соответствующие регулярному выражению.
  Это соответствует любым переменным, которые содержат повторяющиеся символы. Вы будете
  узнать больше о регулярных выражениях в строках.

• num_range ("x", 1: 3) : соответствует x1 , x2 и x3 .

См. ? Выберите для получения более подробной информации.

select () можно использовать для переименования переменных, но он редко бывает полезен, поскольку удаляет все переменные, не упомянутые явно. Вместо этого используйте rename () , который является вариантом select () , который сохраняет все переменные, которые явно не упомянуты:

  переименовать (полеты, tail_num = tailnum)
#> # Таблица: 336,776 x 19
#> год месяц день dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time
#>        
#> 1 2013 1 1 517 515 2 830 819
#> 2 2013 1 1 533 529 4 850 830
#> 3 2013 1 1 542 540 2 923 850
#> 4 2013 1 1 544 545-1 1004 1022
#> 5 2013 1 1 554 600-6 812 837
#> 6 2013 1 1 554 558-4 740 728
#> #… С еще 336 770 строками и еще 11 переменными: arr_delay ,
#> # carrier , flight , tail_num , origin , dest ,
#> # air_time , расстояние , час , минута , time_hour   

Другой вариант - использовать select () вместе с помощником everything () .Это полезно, если у вас есть несколько переменных, которые вы хотите переместить в начало фрейма данных.

  select (рейсы, time_hour, air_time, все ())
#> # Таблица: 336,776 x 19
#> time_hour air_time год месяц день dep_time sched_dep_time
#>       
#> 1 2013-01-01 05:00:00 227 2013 1 1 517 515
#> 2 2013-01-01 05:00:00 227 2013 1 1 533 529
#> 3 2013-01-01 05:00:00 160 2013 1 1 542 540
#> 4 2013-01-01 05:00:00 183 2013 1 1 544 545
#> 5 2013-01-01 06:00:00 116 2013 1 1 554 600
#> 6 2013-01-01 05:00:00 150 2013 1 1 554 558
#> #… С еще 336 770 строками и еще 12 переменными: dep_delay ,
#> # arr_time , sched_arr_time , arr_delay , carrier ,
#> # flight , tailnum , origin , dest , distance ,
#> # час , минута   

Упражнения

1. Проведите мозговой штурм, чтобы выбрать как можно больше способов dep_time , dep_delay ,
   arr_time и arr_delay из рейсов .

2. Что произойдет, если вы включите имя переменной несколько раз в
   вызов select () ?

3. Что делает функция any_of () ? Почему это может быть полезно в сочетании
   с этим вектором?

     vars <- c ("год", "месяц", "день", "dep_delay", "arr_delay")  

4. Вас удивляет результат выполнения следующего кода? Как
   выберите помощников, которые занимаются делом по умолчанию? Как вы можете изменить это значение по умолчанию?

     выберите (рейсы, содержит ("ВРЕМЯ"))  

Добавьте новые переменные с помощью функции

mutate ()

Помимо выбора наборов существующих столбцов, часто бывает полезно добавить новые столбцы, которые являются функциями существующих столбцов.Это работа mutate () .

mutate () всегда добавляет новые столбцы в конец набора данных, поэтому мы начнем с создания более узкого набора данных, чтобы мы могли видеть новые переменные. Помните, что в RStudio самый простой способ увидеть все столбцы - это View () .

  flight_sml <- select (рейсы,
  год: день,
  end_with ("задержка"),
  расстояние,
  air_time
)
мутировать (полеты_sml,
  gain = dep_delay - arr_delay,
  скорость = расстояние / время в воздухе * 60
)
#> # Таблица: 336,776 x 9
#> год месяц день dep_delay arr_delay distance air_time набрать скорость
#>         
#> 1 2013 1 1 2 11 1400 227-9 370.#> 2 2013 1 1 4 20 1416 227-16 374.
#> 3 2013 1 1 2 33 1089160-31 408.
#> 4 2013 1 1-1-18 1576 183 17 517.
#> 5 2013 1 1-6-25 762 116 19 394.
#> 6 2013 1 1-4 12719150-16288.
#> #… С еще 336 770 строками  

Обратите внимание, что вы можете ссылаться на только что созданные столбцы:

  мутировать (полеты_sml,
  gain = dep_delay - arr_delay,
  часы = air_time / 60,
  gain_per_hour = прирост / часы
)
#> # Таблица: 336,776 x 10
#> год месяц день dep_delay arr_delay distance air_time gain часы
#>         
#> 1 2013 1 1 2 11 1400 227-9 3.78
#> 2 2013 1 1 4 20 1416 227-16 3,78
#> 3 2013 1 1 2 33 1089160-31 2,67
#> 4 2013 1 1-1-18 1576 183 17 3,05
#> 5 2013 1 1-6-25 762116 19 1,93
#> 6 2013 1 1-4 12719150-16 2,5
#> #… С еще 336 770 строками и еще одной переменной: gain_per_hour   

Если вы хотите сохранить только новые переменные, используйте transmute () :

  трансмутация (полеты,
  gain = dep_delay - arr_delay,
  часы = air_time / 60,
  gain_per_hour = прирост / часы
)
#> # Таблица: 336,776 x 3
#> получить часы gain_per_hour
#>   
#> 1-9 3.78 -2,38
#> 2 -16 3,78 -4,23
#> 3 -31 2,67 -11,6
#> 4 17 3,05 5,57
#> 5 19 1,93 9,83
#> 6 -16 2,5 -6,4
#> #… С еще 336 770 строками  

Полезные функции создания

Существует множество функций для создания новых переменных, которые можно использовать с mutate () . Ключевым свойством является то, что функция должна быть векторизована: она должна принимать вектор значений в качестве входных данных, возвращать вектор с тем же количеством значений, что и выход.. Все они векторизованы,
используя так называемые «правила утилизации». Если один параметр короче, чем
другой - автоматически удлиняется до такой же длины. Этот
наиболее полезно, когда одним из аргументов является одно число: air_time / 60 ,
часов * 60 + минут и т. Д.

Арифметические операторы также полезны в сочетании с агрегатными
функции, о которых вы узнаете позже. Например, x / sum (x) вычисляет
доля от общей суммы, а y - среднее (y) вычисляет разницу от
значение.

  трансмутация (полеты,
  dep_time,
  час = dep_time% /% 100,
  минута = время_выпуска %% 100
)
#> # Таблица: 336,776 x 3
#> dep_time час минута
#>   
#> 1 517 5 17
#> 2 533 5 33
#> 3 542 5 42
#> 4 544 5 44
#> 5 554 5 54
#> 6 554 5 54
#> #… С еще 336 770 строками  

  (x <- 1:10)
#> [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
отставание (x)
#> [1] NA 1 2 3 4 5 6 7 8 9
свинец (х)
#> [1] 2 3 4 5 6 7 8 9 10 NA  

  х
#> [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
кончает (х)
#> [1] 1 3 6 10 15 21 28 36 45 55
cummean (x)
#> [1] 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0 5,5  

  у <- с (1, 2, 2, NA, 3, 4)
min_rank (y)
#> [1] 1 2 2 NA 4 5
min_rank (по убыванию (y))
#> [1] 5 3 3 NA 2 1  

  row_number (y)
#> [1] 1 2 3 NA 4 5
плотный_ранк (г)
#> [1] 1 2 2 NA 3 4
процент_ранг (y)
#> [1] 0,00 0,25 0,25 NA 0,75 1,00
cume_dist (y)
#> [1] 0,2 0,6 0,6 NA 0,8 1,0  

Упражнения

1. В настоящее время удобны для просмотра dep_time и sched_dep_time , но
   трудно вычислить, потому что это не совсем непрерывные числа.
   Преобразуйте их в более удобное представление количества минут
   с полуночи.

2. Сравните air_time с arr_time - dep_time . Что вы ожидаете увидеть?
   Что ты видишь? Что нужно сделать, чтобы это исправить?

3. Сравните dep_time , sched_dep_time и dep_delay . Как бы ты
   ожидать, что эти три числа будут связаны?

4. Найдите 10 рейсов с наибольшей задержкой с помощью функции ранжирования. Как вы хотите
   обрабатывать связи? Внимательно прочтите документацию для min_rank () .

5. Что возвращает 1: 3 + 1:10 ? Почему?

6. Какие тригонометрические функции предоставляет R?

Сгруппированные сводки с

summarize ()

Последний ключевой глагол - summarize () . Он сворачивает фрейм данных в одну строку:

  суммировать (рейсы, задержка = среднее (dep_delay, na.rm = TRUE))
#> # Стол: 1 x 1
#> задержка
#> 
#> 1 12,6  

(Вернемся к тому, что па.rm = TRUE означает очень коротко.)

summarize () не очень полезен, если мы не объединим его с group_by () . Это изменяет единицу анализа с полного набора данных на отдельные группы. Затем, когда вы используете глаголы dplyr в сгруппированном фрейме данных, они будут автоматически применяться «по группам». Например, если мы применили точно такой же код к фрейму данных, сгруппированному по дате, мы получим среднюю задержку на дату:

  by_day <- group_by (рейсы, год, месяц, день)
суммировать (by_day, delay = mean (dep_delay, na.rm = ИСТИНА))
#> `summarize ()` перегруппировка вывода по 'году', 'месяцу' (переопределить аргументом `.groups`)
#> # Стол: 365 x 4
#> # Группы: год, месяц [12]
#> год месяц день задержка
#>    
#> 1 2013 1 1 11,5
#> 2 2013 1 2 13,9
#> 3 2013 1 3 11,0
#> 4 2013 1 4 8.95
#> 5 2013 1 5 5,73
#> 6 2013 1 6 7,15
#> #… С еще 359 строками  

Вместе group_by () и summarize () предоставляют один из инструментов, которые вы будете чаще всего использовать при работе с dplyr: сгруппированные сводки.Но прежде чем мы пойдем дальше, нам нужно представить новую мощную идею: трубу.

Комбинирование нескольких операций с трубой

Представьте, что мы хотим изучить взаимосвязь между расстоянием и средней задержкой для каждого местоположения. Используя то, что вы знаете о dplyr, вы можете написать такой код:

  by_dest <- group_by (рейсы, место назначения)
задержка <- суммировать (by_dest,
  count = n (),
  dist = среднее (расстояние, na.rm = ИСТИНА),
  задержка = среднее (arr_delay, na.rm = ИСТИНА)
)
#> `summarize ()` разгруппировать вывод (переопределить аргументом `.groups`)
delay <- filter (delay, count> 20, dest! = "HNL")

# Похоже, задержки увеличиваются с расстоянием до ~ 750 миль
# а затем уменьшите. Может быть, по мере того, как полеты становятся длиннее, будет больше
# умение наверстывать задержки в эфире?
ggplot (данные = задержка, отображение = aes (x = dist, y = задержка)) +
  geom_point (aes (размер = количество), альфа = 1/3) +
  geom_smooth (se = ЛОЖЬ)
#> `geom_smooth ()` с использованием метода = 'лёсса' и формулы 'y ~ x'  

Для подготовки этих данных есть три шага:

1. Групповые рейсы по направлениям.

2. Суммирование для вычисления расстояния, средней задержки и количества рейсов.

3. Фильтр для удаления шумных точек и аэропорта Гонолулу, который почти
   вдвое дальше, чем ближайший аэропорт.

Этот код писать немного утомительно, потому что мы должны дать каждому промежуточному фрейму данных имя, даже если нас это не волнует. Называть вещи сложно, поэтому это замедляет наш анализ.

Есть другой способ решить ту же проблему с трубой, %>% :

  задержки <- рейсы%>%
  group_by (цель)%>%
  подвести итог(
    count = n (),
    dist = среднее (расстояние, на.rm = ИСТИНА),
    задержка = среднее (arr_delay, na.rm = TRUE)
  )%>%
  filter (count> 20, dest! = "HNL")
#> `summarize ()` разгруппировать вывод (переопределить аргументом `.groups`)  

Это фокусируется на преобразованиях, а не на том, что преобразовывается, что упрощает чтение кода. Вы можете прочитать это как серию императивных утверждений: группировать, затем резюмировать, затем фильтровать. Как подсказывает это чтение, хороший способ произнести %>% при чтении кода - «тогда».

За кадром x%>% f (y) превращается в f (x, y) , а x%>% f (y)%>% g (z) превращается в g (f (x, y), z) и так далее.Вы можете использовать конвейер для перезаписи нескольких операций таким образом, чтобы вы могли читать слева направо, сверху вниз. С этого момента мы будем часто использовать конвейер, потому что он значительно улучшает читаемость кода, и мы вернемся к нему более подробно в конвейерах.

Работа с трубой - один из ключевых критериев принадлежности к тидиверсии. Единственное исключение - ggplot2: он был написан до того, как был обнаружен канал. К сожалению, следующая итерация ggplot2, ggvis, в которой используется конвейер, еще не совсем готова к работе в прайм-тайм.

Отсутствующие значения

Возможно, вас интересует аргумент na.rm , который мы использовали выше. Что будет, если мы его не установим?

  полетов%>%
  group_by (год, месяц, день)%>%
  суммировать (среднее = среднее (dep_delay))
#> `summarize ()` перегруппировка вывода по 'году', 'месяцу' (переопределить аргументом `.groups`)
#> # Стол: 365 x 4
#> # Группы: год, месяц [12]
#> год месяц день среднее значение
#>    
#> 1 2013 1 1 NA
#> 2 2013 1 2 NA
#> 3 2013 1 3 NA
#> 4 2013 1 4 NA
#> 5 2013 1 5 NA
#> 6 2013 1 6 NA
#> #… С еще 359 строками  

Получаем много пропущенных значений! Это связано с тем, что функции агрегирования подчиняются обычному правилу пропущенных значений: если на входе отсутствует какое-либо значение, на выходе будет отсутствующее значение.К счастью, все функции агрегирования имеют аргумент na.rm , который удаляет недостающие значения перед вычислением:

  полетов%>%
  group_by (год, месяц, день)%>%
  суммировать (среднее = среднее (dep_delay, na.rm = TRUE))
#> `summarize ()` перегруппировка вывода по 'году', 'месяцу' (переопределить аргументом `.groups`)
#> # Стол: 365 x 4
#> # Группы: год, месяц [12]
#> год месяц день среднее значение
#>    
#> 1 2013 1 1 11.5
#> 2 2013 1 2 13,9
#> 3 2013 1 3 11,0
#> 4 2013 1 4 8.95
#> 5 2013 1 5 5,73
#> 6 2013 1 6 7,15
#> #… С еще 359 строками  

В этом случае, когда отсутствующие значения представляют собой отмененные рейсы, мы также можем решить проблему, сначала удалив отмененные рейсы. Мы сохраним этот набор данных, чтобы использовать его в следующих нескольких примерах.

  not_cancelled <- рейсы%>%
  фильтр (! is.na (dep_delay),! is.на (arr_delay))

not_cancelled%>%
  group_by (год, месяц, день)%>%
  суммировать (среднее = среднее (dep_delay))
#> `summarize ()` перегруппировка вывода по 'году', 'месяцу' (переопределить аргументом `.groups`)
#> # Стол: 365 x 4
#> # Группы: год, месяц [12]
#> год месяц день среднее значение
#>    
#> 1 2013 1 1 11,4
#> 2 2013 1 2 13,7
#> 3 2013 1 3 10,9
#> 4 2013 1 4 8,97
#> 5 2013 1 5 5.73
#> 6 2013 1 6 7,15
#> #… С еще 359 строками  

Считает

Всякий раз, когда вы выполняете агрегацию, всегда рекомендуется включать либо счетчик ( n () ), либо счетчик непропущенных значений ( сумма (! Is.na (x)) ). Таким образом вы сможете убедиться, что не делаете выводов на основе очень небольшого количества данных. Например, давайте посмотрим на самолеты (идентифицируемые по бортовому номеру), которые имеют самые высокие средние задержки:

  задержки <- not_cancelled%>%
  group_by (tailnum)%>%
  подвести итог(
    задержка = среднее (arr_delay)
  )
#> `summarize ()` разгруппировать вывод (заменить на `.аргумент групп)

ggplot (данные = задержки, отображение = aes (x = задержка)) +
  geom_freqpoly (ширина бина = 10)  

Вау, есть несколько самолетов, у которых средняя задержка составляет 5 часов (300 минут)!

На самом деле история немного более тонкая. Мы сможем получить больше информации, если нарисуем диаграмму рассеяния количества рейсов в сравнении со средней задержкой:

  задержки <- not_cancelled%>%
  group_by (tailnum)%>%
  подвести итог(
    задержка = среднее (arr_delay, na.rm = TRUE),
    п = п ()
  )
#> `summarize ()` разгруппировать вывод (заменить на `.аргумент групп)

ggplot (данные = задержки, отображение = aes (x = n, y = задержка)) +
  geom_point (альфа = 1/10)  

Неудивительно, что при небольшом количестве рейсов разница в средней задержке намного больше. Форма этого графика очень характерна: всякий раз, когда вы строите график зависимости среднего (или другого итога) от размера группы, вы увидите, что вариация уменьшается по мере увеличения размера выборки.

При просмотре такого рода графиков часто бывает полезно отфильтровать группы с наименьшим количеством наблюдений, чтобы вы могли увидеть больше закономерностей и меньше экстремальных вариаций в самых маленьких группах.Это то, что делает следующий код, а также показывает вам удобный шаблон для интеграции ggplot2 в потоки dplyr. Немного больно, что вам приходится переключаться с %>% на + , но как только вы освоитесь, это будет довольно удобно.

  задержки%>%
  фильтр (n> 25)%>%
  ggplot (отображение = aes (x = n, y = задержка)) +
    geom_point (альфа = 1/10)  

Совет RStudio: полезное сочетание клавиш - Cmd / Ctrl + Shift + P. Это повторно отправляет ранее отправленный фрагмент из редактора в консоль.Это очень удобно, когда вы, например, исследуете значение n в приведенном выше примере. Вы отправляете весь блок один раз с помощью Cmd / Ctrl + Enter, затем вы изменяете значение n и нажимаете Cmd / Ctrl + Shift + P, чтобы повторно отправить весь блок.

Есть еще одна распространенная разновидность этого типа узора. Давайте посмотрим, как средняя результативность бьющих в бейсболе связана с их количеством раз, когда они бьют. Здесь я использую данные из пакета Lahman для вычисления среднего количества ударов (количество ударов / количество попыток) каждого бейсболиста высшей лиги.

Когда я строю график мастерства отбивающего (измеряемого средним значением отбивания, ba ) против количества возможностей ударить по мячу (измеряемого at bat, ab ), вы видите две закономерности:

1. Как и выше, вариация в нашей совокупности уменьшается по мере того, как мы получаем больше
   точки данных.

2. Существует положительная корреляция между навыками ( ba ) и возможностями
   ударить по мячу ( ab ). Это потому, что команды контролируют, кто может играть,
   и, очевидно, они выберут своих лучших игроков.

  # Преобразовать в тиббл, чтобы печатать красиво
ватин <- as_tibble (Лахман :: Ватин)

баттерс <- ватин%>%
  group_by (playerID)%>%
  подвести итог(
    ba = сумма (H, na.rm = ИСТИНА) / сумма (AB, na.rm = ИСТИНА),
    ab = сумма (AB, na.rm = ИСТИНА)
  )
#> `summarize ()` разгруппировать вывод (переопределить аргументом `.groups`)

тесто%>%
  фильтр (ab> 100)%>%
  ggplot (отображение = aes (x = ab, y = ba)) +
    geom_point () +
    geom_smooth (se = ЛОЖЬ)
#> `geom_smooth ()` с использованием метода = 'gam' и формулы 'y ~ s (x, bs = "cs")'  

Это также имеет важное значение для ранжирования.Если вы наивно отсортируете desc (ba) , люди с лучшими средними показателями явно удачливы, а не квалифицированы:

  тесто%>%
  аранжировать (desc (ba))
#> # Стол: 19 689 x 3
#> playerID ba ab
#>   
#> 1 abramge01 1 1
#> 2 alanirj01 1 1
#> 3 alberan01 1 1
#> 4 banisje01 1 1
#> 5 bartocl01 1 1
#> 6 bassdo01 1 1
#> #… С еще 19 683 строками  

Хорошее объяснение этой проблемы можно найти по адресу http: // varianceexplained.org / r / empirical_bayes_baseball / и http://www.evanmiller.org/how-not-to-sort-by-average-rating.html.

Полезные сводные функции

Простое использование средств, подсчетов и сумм может продвинуть вас далеко вперед, но R предоставляет множество других полезных сводных функций:

• Меры местоположения: мы использовали среднее значение (x) , но среднее значение (x) также
  полезный. Среднее значение - это сумма, разделенная на длину; медиана - это значение
  где 50% от x находится над ним, а 50% - под ним.

  Иногда полезно комбинировать агрегирование с логическим разделением на подмножества.
  Мы еще не говорили о таком подмножестве, но вы узнаете больше
  об этом в подмножестве.

    not_cancelled%>%
    group_by (год, месяц, день)%>%
    подвести итог(
      avg_delay1 = среднее (arr_delay),
      avg_delay2 = mean (arr_delay [arr_delay> 0]) # средняя положительная задержка
    )
  #> `summarize ()` перегруппировка вывода по 'году', 'месяцу' (переопределить аргументом `.groups`)
  #> # Стол: 365 x 5
  #> # Группы: год, месяц [12]
  #> год месяц день avg_delay1 avg_delay2
  #>     
  #> 1 2013 1 1 12.7 32,5
  #> 2 2013 1 2 12,7 32,0
  #> 3 2013 1 3 5,73 27,7
  #> 4 2013 1 4 -1,93 28,3
  #> 5 2013 1 5 -1,53 22,6
  #> 6 2013 1 6 4,24 24,4
  #> #… С еще 359 строками  

• Меры разброса: sd (x) , IQR (x) , mad (x) . Среднеквадратичное отклонение,
  или стандартное отклонение sd (x) , является стандартной мерой спреда.Межквартильный размах IQR (x) и медиана абсолютного отклонения mad (x)
  являются надежными эквивалентами, которые могут быть более полезными, если у вас есть выбросы.

    # Почему расстояние до одних пунктов назначения больше, чем до других?
  not_cancelled%>%
    group_by (цель)%>%
    суммировать (distance_sd = sd (расстояние))%>%
    аранжировать (desc (distance_sd))
  #> `summarize ()` разгруппировать вывод (переопределить аргументом `.groups`)
  #> # Стол: 104 x 2
  #> dest distance_sd
  #>  
  #> 1 ЕГЭ 10.5
  #> 2 SAN 10.4
  #> 3 SFO 10.2
  #> 4 HNL 10.0
  #> 5 SEA 9.98
  #> 6 LAS 9.91
  #> #… Еще 98 строк  

• Меры ранга: мин. (X) , квантиль (x, 0,25) , макс (x) . Квантили
  являются обобщением медианы. Например, квантиль (x, 0,25)
  найдет значение x , превышающее 25% значений,
  и меньше остальных 75%.

    # Когда отправляются первый и последний рейс каждый день?
  not_cancelled%>%
    group_by (год, месяц, день)%>%
    подвести итог(
      first = min (dep_time),
      last = max (dep_time)
    )
  #> `summarize ()` перегруппировка вывода по 'году', 'месяцу' (заменить на `.аргумент групп)
  #> # Стол: 365 x 5
  #> # Группы: год, месяц [12]
  #> год месяц день первый последний
  #>     
  #> 1 2013 1 1 517 2356
  #> 2 2013 1 2 42 2354
  #> 3 2013 1 3 32 2349
  #> 4 2013 1 4 25 2358
  #> 5 2013 1 5 14 2357
  #> 6 2013 1 6 16 2355
  #> #… С еще 359 строками  

• Меры позиции: первый (x) , n-й (x, 2) , последний (x) .Эти работы
  аналогично x [1] , x [2] и x [длина (x)] , но позволяет установить значение по умолчанию
  значение, если эта позиция не существует (т. е. вы пытаетесь получить третью
  элемент из группы, состоящей только из двух элементов). Например, мы можем
  найти первое и последнее отправление на каждый день:

    not_cancelled%>%
    group_by (год, месяц, день)%>%
    подвести итог(
      first_dep = первый (dep_time),
      last_dep = last (dep_time)
    )
  #> `summarize ()` перегруппировка вывода по 'году', 'месяцу' (заменить на `.аргумент групп)
  #> # Стол: 365 x 5
  #> # Группы: год, месяц [12]
  #> год месяц день first_dep last_dep
  #>     
  #> 1 2013 1 1 517 2356
  #> 2 2013 1 2 42 2354
  #> 3 2013 1 3 32 2349
  #> 4 2013 1 4 25 2358
  #> 5 2013 1 5 14 2357
  #> 6 2013 1 6 16 2355
  #> #… С еще 359 строками  

  Эти функции дополняют фильтрацию по рангам.Фильтрация дает
  вы все переменные, с каждым наблюдением в отдельной строке:

    not_cancelled%>%
    group_by (год, месяц, день)%>%
    mutate (r = min_rank (desc (dep_time)))%>%
    фильтр (r% в% диапазоне (r))
  #> # Стол: 770 x 20
  #> # Группы: год, месяц, день [365]
  #> год месяц день dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time
  #>        
  #> 1 2013 1 1 517 515 2 830 819
  #> 2 2013 1 1 2356 2359-3 425 437
  #> 3 2013 1 2 42 2359 43 518 442
  #> 4 2013 1 2 2354 2359-5 413 437
  #> 5 2013 1 3 32 2359 33 504 442
  #> 6 2013 1 3 2349 2359-10 434 445
  #> #… С дополнительными 764 строками и еще 12 переменными: arr_delay , carrier ,
  #> # flight , tailnum , origin , dest , air_time ,
  #> # расстояние , час , минута , time_hour , r   

• Counts: вы видели n () , который не принимает аргументов и возвращает
  размер текущей группы.Чтобы подсчитать количество не пропущенных значений, используйте
  сумма (! Is.na (x)) . Чтобы подсчитать количество различных (уникальных) значений, используйте
  н_дистинкт (х) .

    # В каких направлениях больше всего перевозчиков?
  not_cancelled%>%
    group_by (цель)%>%
    суммировать (операторы = n_distinct (оператор))%>%
    аранжировать (по убыванию (перевозчики))
  #> `summarize ()` разгруппировать вывод (переопределить аргументом `.groups`)
  #> # Стол: 104 x 2
  #> Dest перевозчики
  #>  
  #> 1 ATL 7
  #> 2 BOS 7
  #> 3 CLT 7
  #> 4 ORD 7
  #> 5 TPA 7
  #> 6 австралийских долларов 6
  #> #… Еще 98 строк  

  счетчиков настолько полезны, что dplyr предоставляет простой помощник, если все, что вам нужно, это
  количество:

    not_cancelled%>%
    счет (цель)
  #> # Стол: 104 x 2
  #> dest n
  #>  
  #> 1 ABQ 254
  #> 2 ACK 264
  #> 3 ALB 418
  #> 4 ANC 8
  #> 5 ATL 16837
  #> 6 AUS 2411
  #> #… Еще 98 строк  

  Вы можете дополнительно указать весовую переменную.Например, вы можете использовать
  это для «подсчета» (суммы) общего количества миль, которые пролетел самолет:

    not_cancelled%>%
    count (tailnum, wt = расстояние)
  #> # Стол: 4037 x 2
  #> tailnum n
  #>  
  #> 1 D942DN 3418
  #> 2 N0EGMQ 239143
  #> 3 N10156 109664
  #> 4 N102UW 25722
  #> 5 N103US 24619
  #> 6 N104UW 24616
  #> #… С еще 4031 строкой  

• Количество и пропорции логических значений: сумма (x> 10) , среднее (y == 0) .При использовании с числовыми функциями ИСТИНА, преобразуется в 1, а ЛОЖЬ, - в 0.
  Это делает sum () и mean () очень полезными: sum (x) дает количество
  ИСТИНА s в x и среднее (x) дает пропорцию.

    # Сколько рейсов осталось до 5 утра? (обычно это указывает на задержку
  # рейса за предыдущий день)
  not_cancelled%>%
    group_by (год, месяц, день)%>%
    суммировать (n_early = sum (dep_time <500))
  #> `summarize ()` перегруппировка вывода по 'году', 'месяцу' (заменить на `.аргумент групп)
  #> # Стол: 365 x 4
  #> # Группы: год, месяц [12]
  #> год месяц день n_early
  #>    
  #> 1 2013 1 1 0
  #> 2 2013 1 2 3
  #> 3 2013 1 3 4
  #> 4 2013 1 4 3
  #> 5 2013 1 5 3
  #> 6 2013 1 6 2
  #> #… С еще 359 строками
  
  # Какая часть рейсов задерживается более чем на час?
  not_cancelled%>%
    group_by (год, месяц, день)%>%
    суммировать (hour_prop = mean (arr_delay> 60))
  #> `summarize ()` перегруппировка вывода по 'году', 'месяцу' (заменить на `.аргумент групп)
  #> # Стол: 365 x 4
  #> # Группы: год, месяц [12]
  #> год месяц день hour_prop
  #>    
  #> 1 2013 1 1 0,0722
  #> 2 2013 1 2 0,0851
  #> 3 2013 1 3 0,0567
  #> 4 2013 1 4 0,0396
  #> 5 2013 1 5 0,0349
  #> 6 2013 1 6 0,0470
  #> #… С еще 359 строками  

Группировка по нескольким переменным

Когда вы группируете по нескольким переменным, каждая сводка отделяется от одного уровня группировки.Это упрощает постепенное свертывание набора данных:

  daily <- group_by (рейсы, год, месяц, день)
(per_day <- подвести итог (ежедневно, полетов = n ()))
#> `summarize ()` перегруппировка вывода по 'году', 'месяцу' (переопределить аргументом `.groups`)
#> # Стол: 365 x 4
#> # Группы: год, месяц [12]
#> год месяц день полеты
#>    
#> 1 2013 1 1 842
#> 2 2013 1 2 943
#> 3 2013 1 3 914
#> 4 2013 1 4 915
#> 5 2013 1 5 720
#> 6 2013 1 6 832
#> #… С еще 359 строками
(за_месяц <- суммировать (за_день, полеты = сумма (полеты)))
#> `summarize ()` перегруппировка вывода по 'году' (заменить на `.аргумент групп)
#> # Стол: 12 x 3
#> # Группы: год [1]
#> год месяц полеты
#>   
#> 1 2013 1 27004
#> 2 2013 2 24951
#> 3 2013 3 28834
#> 4 2013 4 28330
#> 5 2013 5 28796
#> 6 2013 6 28243
#> #… С еще 6 строками
(за_год <- суммировать (за_месяц, полеты = сумма (полеты)))
#> `summarize ()` разгруппировать вывод (переопределить аргументом `.groups`)
#> # Стол: 1 x 2
#> годовые полеты
#>  
#> 1 2013 336776  

Будьте осторожны при постепенном формировании сводок: это нормально для сумм и подсчетов, но вам нужно подумать о взвешивании средних и дисперсий, и это невозможно сделать точно для статистики на основе ранга, такой как медиана.Другими словами, сумма групповых сумм является общей суммой, но медиана групповых медиан не является общей медианой.

Разгруппировка

Если вам нужно удалить группировку и вернуться к операциям с разгруппированными данными, используйте ungroup () .

  ежедневно%>%
  ungroup ()%>% # больше не группируется по дате
  summarize (flight = n ()) # все рейсы
#> # Стол: 1 x 1
#> рейсы
#> 
#> 1 336776  

Упражнения

1. Мозговой штурм по крайней мере 5 различных способов оценить типичную задержку
   характеристики группы полетов.Рассмотрим следующие сценарии:

   • Вылет на 15 минут раньше в 50% случаев и на 15 минут позже в 50% случаев.
     время.

   • Рейс всегда опаздывает на 10 минут.

   • Рейс на 30 минут раньше в 50% случаев и на 30 минут позже в 50% случаев.
     время.

   • В 99% случаев рейс выполняется вовремя. 1% случаев опаздывает на 2 часа.

   Что важнее: задержка прибытия или задержка отправления?

2. Предложите другой подход, который даст вам тот же результат, что и
   not_cancelled%>% count (dest) и
   not_cancelled%>% count (tailnum, wt = distance) (без использования
   счетчик () ).

3. Наше определение отмененных рейсов ( is.na (dep_delay) | is.na (arr_delay)
   ) немного неоптимально. Почему? Какой столбец самый важный?

4. Посмотрите количество отмененных рейсов за день. Есть закономерность?
   Связана ли доля отмененных рейсов со средней задержкой?

5. У какого перевозчика самые большие задержки? Задача: можете ли вы распутать
   последствия плохих аэропортов по сравнению с плохими перевозчиками? Почему, почему нет? (Подсказка: подумайте о
   рейса%>% group_by (carrier, dest)%>% summarize (n ()) )

6. Что делает аргумент sort для count () .Когда вы можете его использовать?

SB1098 - 511R - S Ver

Будь то принят Законодательным собранием штата Аризона:

Раздел 1. Раздел 11-811, Аризона, пересмотренный
Устав изложить в следующей редакции:

.

START_STATUTE11‑811. Постановление о зонировании; зонирование районов; определения

A. В соответствии с этой статьей правление
надзорные органы могут принять постановление о зонировании, чтобы сохранить и продвигать
общественное здоровье, безопасность, удобство и общее благополучие.Постановление о зонировании
и все поправки к правилам перенастройки и зонирования, принятые в соответствии с этой статьей
должны соответствовать принятому комплексному плану и соответствовать ему. В
в дополнение к другим вопросам, которые требуются или разрешены в соответствии с настоящим
раздел и статья 1 этой главы, постановление о зонировании:

1. Показывает районы зонирования, обозначенные как
подходит для различных классов жилого, делового и промышленного использования
и должны предусматривать создание линий отступления и другие планы
обеспечение надлежащего света, воздуха и стоянки, а также для ускорения
трафик внутри районов.

2. Можно установить процент от лота или посылки.
которые могут быть покрыты зданиями и размером дворов, дворов и других открытых
пробелы.

3. Рассмотрим доступ к падающей солнечной энергии.

4. Может предусматривать зонирование по месту жительства пенсионеров.
районы.

5. Может предусматривать регулирование и использование
бизнес-лицензии, разрешения на бизнес-менеджеров для взрослых и услуги для взрослых
поставщик разрешений в связи с созданием или работой взрослых
ориентированные на бизнес и объекты, в том числе игровые залы для взрослых, книжные магазины для взрослых
или видеомагазины, кабаре, развлекательные заведения для взрослых, взрослые
кинотеатры, кинотеатры для взрослых, массажные кабинеты и обнаженные модели
студии.В отношении кабаре постановление не должно противоречить
особые законодательные или действующие нормативные требования, применимые к лицам
имеет лицензию на продажу алкогольных напитков, но постановление может включать
регулирование возраста и поведения эротических артистов, по крайней мере,
такие же ограничительные, как правила, принятые в соответствии с разделом 4. Несмотря на раздел 11-812,
округ, регулирующий или лицензирующий предприятия и объекты в соответствии с этим
параграф может налагать разумные операционные требования, которые влияют на существующие
использование предприятий и объектов.

6. Обозначает и зонирует соответствующие участки
разумный размер, который может быть установлен с разумной постоянством
консервные заводы, заводы по производству удобрений, нефтеперерабатывающие заводы, откормочные площадки с товарными партиями кормов, мясокомбинаты, сальные заводы и др.
предприятия. Молочная ферма, включая участки, предназначенные для выращивания
ремонтных телок или быков, принадлежащих той же молочной ферме, не подлежит
к этому параграфу, и является общей сельскохозяйственной целью в соответствии с подразделом C,
параграф 2 настоящего раздела и параграф 11-812, подраздел A, параграф
2.Замена телок или быков на молочном заводе,
не на прилегающей территории молочного завода подпадает под действие этого параграфа, если только
работа начинается в пределах четверти мили от молочного завода.

B. Для достижения целей данной статьи
Правление может принять наложенные районы зонирования и правила, применимые к
отдельные здания, сооружения и земельные участки в пределах отдельных
зоны. В данном подразделе «наложение зонирования
район "означает район особого зонирования, который включает правила, которые
изменить правила в другом районе зонирования, на которые накладывается зонирование
район совмещен.Наложенное зонирование районов и регламентов подлежит
принят в соответствии с разделом 11-813. Положения накладного зонирования
применяется задним числом, чтобы разрешить оверлейное зонирование районов и правил
принят до 20 апреля 1993 г.

C. В этом разделе не авторизованы:

1. Наложение пожертвований, поборов, гонораров или
другие требования, не разрешенные законом.

2. Постановление или
ограничение использования или занятия земли или улучшений для железной дороги,
в горнодобывающих, металлургических, пастбищных или общих сельскохозяйственных целях, если урочище
речь идет о пяти или более смежных коммерческих акрах.Для целей этого параграфа общие сельскохозяйственные
цели не включают выращивание каннабиса, как определено в разделе 13-3401.
или марихуана, как определено в разделах 13-3401 или 36-2801.

D. Для целей данного раздела:

1. «Аркада для взрослых» означает любое место, куда
публике разрешено или приглашено, и в которых монетоприемники или пули
или с электронным, электрическим или механическим управлением неподвижным или движущимся
картинные машины, проекторы или другие устройства для создания изображений обслуживаются таким образом, чтобы
показывать изображения, связанные с определенными сексуальными действиями или конкретными анатомическими областями
лицам, находящимся в кабинах или смотровых комнатах.

2. «Книжный магазин для взрослых или видеомагазин» означает
коммерческое учреждение, предлагающее на продажу или в аренду любое из следующего, как
одна из основных коммерческих целей:

(а) Книги, журналы, периодические или другие печатные издания
материалы, фотографии, фильмы, кинофильмы, видеокассеты или репродукции или
слайды или другие визуальные изображения, которые изображают или описывают определенные сексуальные
деятельности или конкретных анатомических областях.

(b) Инструменты, устройства или принадлежности, которые
разработан для использования в связи с определенными сексуальными действиями.

3. "Живая развлекательная программа для взрослых
заведение "означает заведение, в котором есть:

(a) Лица, появляющиеся в обнаженном виде.

(б) Живые выступления, характеризующиеся
воздействие на определенные анатомические области или определенные сексуальные действия.

4. «Кинотеатр для взрослых» означает
коммерческое заведение, в котором для любой формы рассмотрения фильмов, движения
картинки, видеокассеты, слайды или другие аналогичные фотографические репродукции
которые характеризуются изображением или описанием конкретных половых
преимущественно показаны виды деятельности или конкретные анатомические области.

5. «Бизнес, ориентированный на взрослых» означает для взрослых.
аркады, книжные магазины или видеомагазины для взрослых, кабаре, развлекательные программы для взрослых
заведения, кинотеатры для взрослых, театры для взрослых, массаж
заведения, предлагающие услуги для взрослых или студии обнаженных моделей.

6. «Бизнес-менеджер, ориентированный на взрослых» означает
лицо, находящееся на территории предприятия, ориентированного на взрослых, которое уполномочено
осуществлять общий операционный контроль над бизнесом.

7.«Служба для взрослых» означает танцы, сервировку.
еда или напитки, моделирование, позирование, борьба, пение, чтение, разговор, слушание
или другие выступления или действия, проводимые для любого вознаграждения взрослым
ориентированный на бизнес человека, который был обнаженным или полуобнаженным во время всего или части
время, когда человек предоставляет услугу.

8. «Поставщик услуг для взрослых» или
«эротический артист» означает любое физическое лицо, которое предоставляет взрослому
служба.

9.«Взрослый театр» означает театр,
концертный зал, зрительный зал или подобное торговое учреждение, которое преимущественно
показывает людей, которые появляются в состоянии наготы или участвуют в живых выступлениях
которые характеризуются обнажением определенных анатомических областей или специфических
сексуальная активность.

10. «Кабаре» означает для взрослых.
бизнес, имеющий лицензию на поставку алкогольных напитков в соответствии с разделом 4 главы
2, статья 1.

11. «Заметно припухлое состояние» означает
состояние заметно опухшего, раздутого, раздутого или растянутого.

12. «Массажное заведение» означает
учреждение, в котором лицо, фирма, ассоциация или корпорация участвует или
разрешает массажные действия, в том числе любые методы давления, трения
против, поглаживания, разминания, трения, постукивания, ударов, вибрации или
стимуляция внешних мягких частей тела руками или с помощью
любого механического устройства, электрического устройства или прибора. Этот абзац
не распространяется на:

(а) Лица, имеющие лицензию в соответствии с разделом 32,
главы 7, 8, 13, 14 или 17.

(b) дипломированные медсестры, лицензированные практические медсестры или
техников, которые действуют под наблюдением врача, имеющего лицензию
в соответствии с разделом 32, глава 13 или 17.

(c) Зарегистрированные практикующие медсестры, имеющие лицензию
в соответствии с т. 32, гл. 15.

(d) Лица, работающие по найму или действующие в качестве инструкторов
для добросовестного любителя, полупрофессионала или профессионального спортсмена или спортсмена
команда.

(e) Лица, имеющие лицензию в соответствии с разделом 32,
главу 3 или 5, если деятельность ограничена головой, лицом или шеей.

13. «Студия обнаженных моделей» означает место в
что человек, который появляется в состоянии наготы или демонстрирует определенные
анатомические области наблюдаются, зарисовываются, рисуются, раскрашиваются, лепятся,
сфотографированы или иным образом изображены другими лицами, которые платят деньги или другие
рассмотрение. Студия обнаженных моделей не включает в себя собственную школу, которая
лицензированы этим штатом, колледжем, муниципальным колледжем или университетом,
поддерживается полностью или частично за счет налогов, частного колледжа или университета, который
поддерживает и управляет образовательными программами, в которых кредиты могут быть переведены
в колледж, общественный колледж или университет, который полностью или полностью поддерживается
часть по налогообложению или структура, к которой применимо следующее:

(a) Знак не виден снаружи
структура и никакая другая реклама, указывающая на то, что обнаженный человек
доступны для просмотра.

(b) Студент должен записаться как минимум на три дня в
продвижение класса для участия.

(c) На изображении не более одной обнаженной или полуобнаженной модели.
помещения в любое время.

14. «Обнаженная натура», «обнаженная натура» или
«состояние наготы» означает любое из следующего:

(a) Внешний вид человеческого ануса, гениталий или
женская грудь ниже точки, расположенной непосредственно над верхушкой ареолы.

(b) Состояние одежды, не закрывающее непрозрачно
анус человека, гениталии или женская грудь ниже точки, расположенной непосредственно над верхней частью
ареолы.

15. «Основные коммерческие цели» означает
что коммерческое учреждение получает пятьдесят или более процентов своей валовой
доход от продажи или аренды предметов, перечисленных в пункте 2 настоящего
подраздел.

16. "Полуобидность" означает состояние одежды в
какая одежда закрывает не более половых органов, лобковой области и женской груди
ниже точки непосредственно над верхушкой ареолы, а также части
тело, покрытое поддерживающими ремнями или приспособлениями.

17. «Особые анатомические области» означает любые
из следующих:

(a) Человеческий задний проход, гениталии, лобковая область или
женская грудь ниже точки непосредственно над верхушкой ареолы, которая
менее чем полностью и непрозрачно.

(b) Мужские гениталии в заметно опухшем состоянии, даже
если полностью и непрозрачно.

18. «Особые сексуальные действия» означают любые
из следующих:

(а) Гениталии человека в состоянии сексуального возбуждения
или возбуждение.

(b) Половые акты, нормальные или извращенные, фактические или
смоделированные, в том числе акты человеческой мастурбации, половые сношения, оральные
совокупление или содомия.

(c) Ласки или другие эротические прикосновения к человеку
половые органы, лобковая область, ягодицы, анус или женская грудь.

(d) Выделительные функции как часть или в связи
с любым из видов деятельности в соответствии с подразделами (a), (b) или (c) этого параграфа.
END_STATUTE

сек. 2. Раздел 11-812, Аризона, пересмотренный
Устав изложить в следующей редакции:

.

START_STATUTE11‑812.Ограничение на регулирование; исключения; совокупная добыча
регулирование; определения

A. Ничего не содержится в каких-либо постановлениях, разрешенных
в этой главе:

1. Влияет на существующее использование собственности или право
его дальнейшее использование или разумный ремонт или изменение собственности для
цель, для которой использовалось в то время, когда постановление, влияющее на собственность, принимает
эффект.

2. Предотвращать, ограничивать или иным образом регулировать использование
или занятие земли или улучшений для железной дороги, горнодобывающей, металлургической,
пастбищные или общие сельскохозяйственные цели, если речь идет о пяти или
более прилегающие коммерческие акры.За
В целях данного параграфа общие сельскохозяйственные цели не включают
выращивание каннабиса, как определено в разделе 13-3401, или марихуаны как
определено в разделах 13‑3401 или 36‑2801. За
В целях данного параграфа «добыча полезных ископаемых» имеет то же значение, что и
в разделе 27‑301.

3. Предотвращать, ограничивать или иным образом регулировать использование
или занятие земли или улучшения для сельскохозяйственного компостирования, если урочище
пять или более смежных коммерческих акров.Компостирование сельскохозяйственных культур
об эксплуатации письменно уведомить наблюдательный совет и ближайший пожарный
отдел места проведения операции компостирования. Если ближайший пожар
отделение находится в городе, поселке или пожарном районе, где ведется сельскохозяйственная
компостирование не находится, сельскохозяйственная операция компостирования также должна
письменно уведомить пожарный округ, в котором находится операция.
Компостирование сельскохозяйственных культур регулируется разделами 3‑112 и 49‑141.Для целей этого параграфа термин «сельскохозяйственное компостирование» означает
то же значение, что указано в разделе 9‑462.01, подраздел G.

B. Несоответствующее коммерческое использование в районе
может расширяться, если расширение не превышает сто процентов площади
оригинальный бизнес.

C. Для целей подраздела A, параграфа 2
В этом разделе майнинг не включает совокупные операции майнинга в
установленный в соответствии с настоящим постановлением район зонирования совокупных горных работ.
раздел.Наблюдательный совет любого округа с населением более
два миллиона человек должны обозначить и установить границы
совокупное зонирование горных выработок района по ходатайству не менее одного
сто человек, проживающих в пределах полумили от существующей совокупной добычи
операция. Кроме того, наблюдательный совет любого округа может установить:
по своему усмотрению и по инициативе правления, один или несколько совокупных майнеров
Операционное зонирование округов.Районы агрегированного горнопромышленного
размещаться только в областях, которые инвентаризированы и нанесены на карту как области известных
запасов или в районах с существующими совокупными горными работами. При условии
подразделов E и F этого раздела, округ и государственный горный инспектор могут
совместно принять в качестве внутренних административных правил разумную совокупность
стандарты районного зонирования горнодобывающих предприятий ограничены разрешенными видами использования,
процедуры утверждения планов развития собственности и застройки участка
стандарты по контролю за пылью, нормы высоты, задержки, дни и часы
эксплуатация, парковка во дворе, экранирование, шум, вибрация и загрязнение воздуха
контроль, знаки, подъездные пути к проезжей части, охрана магистральных автомагистралей и имущество
рекультивация, в отношении которой совокупные горные работы не подлежат иным образом
федеральное, государственное или местное постановление или правительственный договор
обязательство.Правила, принятые совместно в соответствии с настоящим подразделом
округом и государственный горный инспектор не должен запрещать деятельность
включены в определение шахты в соответствии с параграфом 8 статьи 27-301 или
дублировать, противоречить или быть более строгим, чем применимый федеральный, штатный или
местные законы.

D. Наблюдательный совет любого округа, который
устанавливает совокупное районирование горных работ, назначает
сводный комитет по рекомендациям горных работ по району.В
комитет состоит не более чем из семи операторов или представителей
операторы активных операций по добыче полезных ископаемых в любом районе в пределах
округа и такое же количество частных лиц, которые не являются операторами, которые
не нанятые операторами и которые не представляют операторов, проживающих в
три мили от границ агрегатных горных работ или предлагаемого
совокупная добыча полезных ископаемых в районе, по которому комитет
учредил.Первоначальные члены, назначенные в комитет, считаются
основные члены и наблюдательный совет назначают не более пяти
заместители членов, которые представляют операторов и назначают не более пяти
альтернативные члены - частные лица. Альтернативные члены могут работать в
заседания комитета, когда основной член не может
присутствовать. Оператор совокупного майнинга может обслуживать более одного
комитет в том же округе. Наблюдательный совет:
определяет срок полномочий членов комитета и смещает
первоначальные назначения, чтобы не истек срок полномочий всех членов одновременно.Члены комитета, которые больше не имеют права на членство, как предусмотрено
этот подраздел подлежит удалению и замене советом
супервайзеры. Комитет избирает члена, который занимается добычей полезных ископаемых.
оператор, чтобы служить в качестве председателя в течение первого года, в котором комитет
созданный. На каждый последующий год председатель избирается.
членами комитета, один из которых является частным лицом и
участник, который является совокупным горнодобывающим оператором, исполняющим обязанности председателя поочередно
годы.Комитет подчиняется требованиям открытого собрания раздела 38,
глава 3, статья 3.1.

E. В течение девяноста дней после совокупного майнинга
создан комитет по рекомендации операций, комитет уведомляет
все существующие совокупные горнодобывающие операторы в районе применения
этот раздел и заголовок 27, глава 3, статья 6 к совокупной добыче
операция. Кроме того, комитет должен:

1. Большинством голосов всех членов
рекомендации наблюдательному совету по зонированию совокупных горных работ
районы и административные правила, как предусмотрено в этом разделе.В
Наблюдательный совет может принять или отклонить рекомендации, но не может
любые изменения в рекомендациях, если изменение не одобрено
большинство членов рекомендательного комитета.

2. Служить форумом для разрешения споров.
между представителями общественности и совокупными владельцами или операторами майнинга. Если
комитет не может разрешить спор, комитет должен передать
дело к государственному горному инспектору с письменными выводами и рекомендациями,
для дальнейших действий.

3. Выслушать письменные жалобы, поданные в государственную шахту.
инспектор в отношении предполагаемых существенных отклонений от утвержденных уведомлений сообщества
для агрегатных горных работ и давать письменные рекомендации государству
горный инспектор в соответствии с п. 27-446.

F. Любые административные правила, принятые советом
надзорных органов в соответствии с этим разделом не вступают в силу до тех пор, пока правила
утверждаются государственным горным инспектором. Инспектор может не одобрить
административные правила, принимаемые наблюдательным советом только в том случае, если они
дублируют, противоречат или являются более строгими, чем применимые федеральные, государственные
или местные законы, правила или постановления.Если инспектор не одобряет
административного регламента, инспектор должен предоставить письменные основания для
неодобрение. Инспектор не должен вносить никаких изменений в
административные правила, принятые наблюдательным советом, если только
изменение одобрено большинством членов правления
супервайзеры.

G. Физические или юридические лица подпадают под действие данной главы, если
использование или занятие земли или улучшений физическим или юридическим лицом состоит в
из или включает в себя замену, реконструкцию или очистку сточных вод или ила человека для
распространение или перепродажа.Эти действия не исключены из этой главы.
согласно подразделу А пункта 2 настоящего раздела.

H. Округ не должен требовать в качестве условия для
разрешения или для любого одобрения, или иным образом причины, собственник или владелец
собственности отказаться от права продолжать существующую несоответствующую наружную
рекламное использование или структура без приобретения использования или структуры путем покупки
или осуждение и выплата справедливой компенсации, если округ, по своему усмотрению,
позволяет переместить использование или структуру на сопоставимое место в округе
с такой же или аналогичной классификацией зонирования, или с другим участком в
округ, приемлемый как для округа, так и для владельца помещения или строения, и
использование или структура переносятся на другой сайт.Округ оплачивает
перемещение использования или конструкции наружной рекламы, включая стоимость
удаление и создание нового использования или структуры, которая по крайней мере такая же
размер и рост. Этот подраздел не распространяется на уездную перезонирование собственности.
по желанию собственника на более интенсивное зонирование микрорайона.

I. Для целей данного раздела:

1. "Совокупный" имеет то же значение.
предписано в разделе 27‑441.

2.«Совокупный майнинг» имеет то же значение
предписано в разделе 27‑441.

3. «Совокупная добыча полезных ископаемых» означает
собственность, которой владеет, управляет или управляет одно и то же лицо в совокупности
добыча полезных ископаемых.

4. «Операторы» означают лиц, которые
активно участвует в добыче полезных ископаемых в районе зонирования или
предложили районировать район и уведомили государственного горного инспектора
в соответствии с разделом 27-303. END_STATUTE

рабочих мест - Возможности трудоустройства - Мир праздников и сафари по всплескам

Наша работа - это игра!

Заявки на сезон 2021 уже доступны! Приходите отпраздновать 75-летие воспоминаний вместе с нами!

Нажмите здесь, чтобы узнать больше о нашем виртуальном мероприятии по найму 12 и 13 марта!

Бонусов для сезонных сотрудников включают бесплатный Season Pass, а также возможность заработать билеты для друзей и семьи, FitBits, iPad, подарочные карты и многое другое! Узнайте больше об этих преимуществах, а также о наших программах поощрения: «Гонка за рекомендациями» и «Льготы для учителей» прямо сейчас!

Мы предлагаем гибкое расписание, варианты транспорта, скидки на обучение, вечеринки для сотрудников, скидки в парке и многое другое.

сотрудников Holiday World & Splashin ’Safari работают с множеством замечательных людей и встречают посетителей со всего мира. Мы ищем обслуживающие, дружелюбные и заботящиеся о безопасности бригады как на сезонные, так и на штатные должности. Любые вопросы? Вы можете написать нам по электронной почте: [email protected] или позвонить по телефону 812-937-5252.

Заинтересованы в карьере в Holiday World & Splashin ’Safari?

Штатные должности

Сезонные выплаты сотрудникам

• Мероприятия : Holiday World и Splashin ’Safari обеспечивают« домашние »вечеринки в течение всего сезона для всех членов команды.Эти HoliParties обычно включают такие мероприятия, как Holimpics и Rides & Water Park Night.

• Бесплатные билеты : Как сотрудник Holiday World & Splashin ’Safari, у вас есть возможность обменять заработанные баллы HoliPoints на однодневные билеты.

• Скидки : Члены команды получают скидку 50% на покупку продуктов питания и напитков и скидку 20% на покупку товаров.

• Премия Holiday Heroes Award присуждается тем сотрудникам, которые делают все возможное, чтобы подарить каждому гостю опыт «Золотого гостя».Победители конкурса получают особое признание и призы.

• HoliPoints : Каждый член команды имеет возможность зарабатывать HoliPoints в течение сезона и использовать их для покупки предметов и призов из нашего списка для погашения.

• Обеды : В течение сезона мы предлагаем несколько обедов только для сотрудников с бесплатными шведскими столами.

• Другие парки и региональные достопримечательности : Члены нашей команды могут получать специальные привилегии в других парках региона.

• Скретч-карты : Мы рады вознаградить членов команды, которые приложили все усилия, чтобы служить нашим гостям или коллегам. Когда мы станем свидетелями вашего безупречного обслуживания, вам могут вручить скретч-карту. Поцарапайте карту, чтобы увидеть свою награду - каждая карта - победитель!

• Ваш сезонный абонемент действителен, пока вы работаете в Holiday World & Splashin ’Safari.

Автобусы

• Должен быть не моложе 14 лет
• Чистые обеденные зоны в помещении и на открытом воздухе
• Подметать и собирать мусор

Информационный центр

• Должен быть не моложе 16 лет
• Вежливо отвечайте на все электронные письма и телефонные звонки
• Обработка продаж кабинок, групповых продаж, продаж сезонных абонементов и продаж HoliCash

Транспорт для сотрудников

• Должен быть не моложе 21 года
• Должен быть сертифицирован CDL
• Может проехать по государственной линии
• Безопасная транспортировка пассажиров из заранее определенных мест

Развлечения

• Персонажи костюмов должны быть не моложе 14 лет
• Техники индустрии развлечений должны быть не моложе 16 лет
• Все заявители на развлекательные мероприятия, включая персонажей костюмов и технических специалистов, должны присутствовать на прослушивании.
• Развлекать гостей всех возрастов

Еда и напитки

• Foods Кухня должна быть старше 16 лет
• Кассир продуктов питания должен быть не моложе 14 лет
• Drink Station должно быть не моложе 14 лет
• Кейтеринг должен быть старше 14 лет
• Точно соблюдайте процедуры обработки наличных денег и процессы / рецепты пищевых продуктов
• Безопасное приготовление и обращение с пищевыми продуктами

Игры

• Должен быть не моложе 14 лет
• Взаимодействуйте с гостями и приглашайте их поиграть в вашу игру
• Четкое соблюдение процедур обращения с наличными деньгами

Оператор наземного оборудования

• Минимум 18 лет
• Должны быть действующие водительские права
• Эксплуатируйте такое оборудование, как тракторы, рыси и погрузчики с бортовым поворотом

Обслуживание гостей / прием

• Должен быть не моложе 14 лет
• Приветствовать гостей и отвечать на вопросы
• Продажа, сканирование билетов и печать сезонных абонементов
• Большинство смен с 9:00 до 12:00; Членов группы поощряют работать в других отделах

HoliMarket

• Должен быть не моложе 16 лет
• Продавать товары, предлагаемые на HoliMarket
• Стирка, сушка и складывание вещей

Уход за ландшафтом и кошение

• Должен быть не моложе 18 лет и иметь действующие водительские права для работы с газонокосилкой
• Эксплуатирующее оборудование, такое как поедатели сорняков, воздуходувки для листьев, мотокосилки, косилки с нулевым поворотом и другие ручные инструменты

Спасатель

• Должен быть не моложе 15 лет
• Увидеть и услышать аттракционы / всадников / участников, чтобы выявить проблемы и отреагировать в соответствии с подготовкой
• Наблюдать за акваториями

Техническое обслуживание

• Должен быть не моложе 16 лет
• Работайте безопасно и соблюдайте все правила техники безопасности
• Помогать осматривать достопримечательности и здания каждый день перед открытием или после закрытия парков
• Обеспечение качества воды

Утренняя уборка

(здания и сооружения)

• Должен быть не моложе 18 лет
• Тщательно очистить сувенирные магазины, столовые, туалеты и другие специально отведенные места до открытия парка

Утро

• Должен быть не моложе 18 лет
• Соберите мусор и мусор, чтобы парк был готов для гостей
• Уметь использовать водяные шланги для очистки проходов

Аренда

• Должен быть не моложе 14 лет
• Взаимодействовать и помогать гостям с вопросами, когда они входят в парк
• Сдать в аренду шкафчики, вагоны, коляски, электросамокаты и инвалидные коляски

Розничная торговля

• Должен быть не моложе 14 лет
• Хранение, систематизация и продажа товаров
• Четкое соблюдение процедур обращения с наличными деньгами

Едет

• Должен быть не моложе 16 лет
• Обеспечить соблюдение правил и ограничений езды для всех гонщиков
• Управляйте аттракционами безопасно и эффективно

Безопасность

• Для парковки и диспетчеризации должно быть не менее 16 лет
• Минимум 18 лет для патруля и трамвая
• Территория роты патрулирования и наблюдения
• Помощь при проверке багажа и парковке
• Произведите первое впечатление на наших гостей

Дежурный

• Должен быть не моложе 16 лет
• Обеспечьте соблюдение всех правил безопасности и следуйте всем правилам и процедурам в соответствии с обучением
• Помощь гостям при входе и выходе из аттракционов

Подметально-уборочная машина

• Должен быть не моложе 14 лет
• Чистые пешеходные дорожки, очереди, туалеты и места для курения
• Подобрать мусор по всему парку

склад

• Должен быть не моложе 16 лет
• Эксплуатация оборудования, включая вилочные погрузчики, домкраты для поддонов и ручные тележки
• Разгрузка запаса с полуприцепов продавца и перемещение его на склад
• Работа с отделами по доставке и обновлению запасов в парке

% PDF-1.6
%
3501 0 объект
>
эндобдж

xref
3501 193
0000000016 00000 н.
0000006802 00000 н.
0000006994 00000 н.
0000007052 00000 н.
0000007103 00000 п.
0000007144 00000 н.
0000007282 00000 н.
0000007430 00000 н.
0000008057 00000 н.
0000008161 00000 п.
0000008671 00000 н.
0000009302 00000 н.
0000009554 00000 п.
0000043384 00000 п.
0000043576 00000 п.
0000045322 00000 п.
0000045671 00000 п.
0000046073 00000 п.
0000057124 00000 п.
0000384550 00000 н.
0000384611 00000 н.
0000384706 00000 н.
0000384856 00000 н.
0000385096 00000 н.
0000385240 00000 н.
0000385356 00000 п.
0000385516 00000 н.
0000385610 00000 п.
0000385732 00000 н.
0000385885 00000 н.
0000386024 00000 н.
0000386133 00000 п.
0000386308 00000 п.
0000386519 00000 н.
0000386730 00000 н.
0000386873 00000 н.
0000387019 00000 п.
0000387129 00000 н.
0000387311 00000 н.
0000387476 00000 н.
0000387625 00000 н.
0000387817 00000 н.
0000387998 00000 н.
0000388113 00000 п.
0000388277 00000 н.
0000388400 00000 н.
0000388544 00000 н.
0000388714 00000 н.
0000388831 00000 н.
0000388924 00000 н.
0000389087 00000 н.
0000389184 00000 п.
0000389365 00000 н.
0000389490 00000 н.
0000389637 00000 н.
0000389730 00000 н.
0000389825 00000 н.
00003

00000 н.
00003

00000 н.
00003

 00000 н.
 00003
 00000 н.
 00003
 00000 н.
 00003
 00000 н.
 00003
 00000 н.
 00003
 00000 н.
 0000391939 00000 н.
 0000392060 00000 н.
 0000392173 00000 п.
 0000392319 00000 н.
 0000392457 00000 н.
 0000392595 00000 н.
 0000392765 00000 н.
 0000392905 00000 н.
 0000393071 00000 н.
 0000393220 00000 н.
 0000393362 00000 н.
 0000393520 00000 н.
 0000393646 00000 н.
 0000393806 00000 н.
 0000393910 00000 н.
 0000394040 00000 н.
 0000394179 00000 н.
 0000394341 00000 п.
 0000394483 00000 н.
 0000394609 00000 н.
 0000394737 00000 н.
 0000394841 00000 н.
 0000395066 00000 н.
 0000395203 00000 н.
 0000395352 00000 н.
 0000395535 00000 п.
 0000395652 00000 н.
 0000395757 00000 н.
 0000395902 00000 н.
 0000396067 00000 н.
 0000396226 00000 н.
 0000396409 00000 н.
 0000396498 00000 н.
 0000396707 00000 н.
 0000396864 00000 н.
 0000397035 00000 н.
 0000397198 00000 н.
 0000397397 00000 н.
 0000397566 00000 н.
 0000397687 00000 н.
 0000397798 00000 н.
 0000397911 00000 п.
 0000398032 00000 н.
 0000398149 00000 н.
 0000398274 00000 н.
 0000398413 00000 н.
 0000398576 00000 н.
 0000398747 00000 н.
 0000398908 00000 н.
 0000399023 00000 н.
 0000399134 00000 н.
 0000399313 00000 н.
 0000399422 00000 н.
 0000399547 00000 н.
 0000399742 00000 н.
 0000399849 00000 н.
 0000400072 00000 н.
 0000400313 00000 н.
 0000400462 00000 п.
 0000400579 00000 н.
 0000400708 00000 п.
 0000400951 00000 п.
 0000401064 00000 н.
 0000401187 00000 н.
 0000401326 00000 н.
 0000401431 00000 н.
 0000401544 00000 н.
 0000401671 00000 н.
 0000401782 00000 н.
 0000401907 00000 н.
 0000402076 00000 н.
 0000402191 00000 п.
 0000402460 00000 н.
 0000402883 00000 н.
 0000403484 00000 н.
 0000403965 00000 н.
 0000404280 00000 н.
 0000404819 00000 н.
 0000404934 00000 н.
 0000405066 00000 н.
 0000405204 00000 н.
 0000405338 00000 п.
 0000405456 00000 п.
 0000405574 00000 н.
 0000405694 00000 п.
 0000405820 00000 н.
 0000405948 00000 н.
 0000406440 00000 н.
 0000406964 00000 н.
 0000407566 00000 н.
 0000407996 00000 н.
 0000408308 00000 п.
 0000408860 00000 н.
 0000409065 00000 н.
 0000409298 00000 п.
 0000409435 00000 н.
 0000409600 00000 н.
 0000409721 00000 н.
 0000409826 00000 н.
 0000409935 00000 н.
 0000410092 00000 н.
 0000410231 00000 п.
 0000410360 00000 н.
 0000410529 00000 п.
 0000410638 00000 п.
 0000410805 00000 п.
 0000411014 00000 н.
 0000411143 00000 н.
 0000411272 00000 н.
 0000411439 00000 н.
 0000411598 00000 н.
 0000411757 00000 п.
 0000411904 00000 н.
 0000412045 00000 н.
 0000412174 00000 н.
 0000412296 00000 н.
 0000412400 00000 н.
 0000412582 00000 н.
 0000412658 00000 н.
 0000412788 00000 н.
 0000004156 00000 н.
 трейлер
 ] / Назад 9714287 >>
 startxref
 0
 %% EOF
3693 0 объект
 > поток
 hXit # YBXl! aldP6ieJTc% 6:% &! ILpf! n SzӦ {h $] 2 # 9G tt4zw = I
  ДЛЯ НЕМЕДЛЕННОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ  
 10 июля 2020 г.
  Оператор автобуса PSTA дал положительный результат на COVID-19 
  ул.Санкт-Петербург, Флорида,  - Управление транзита Pinellas Suncoast (PSTA) получило уведомление от автобусного оператора о том, что у оператора был положительный результат теста на коронавирус (COVID-19). Это седьмой публичный сотрудник, у которого положительный результат теста на PSTA.
 Первый автобусный оператор в последний раз приходил на работу в понедельник, 15 июня 2020 года. За 14 дней до этого времени оператор ездил только по следующим маршрутам:
 Маршрут 79 - 10–12 июня и 15 июня
 PSTA не считает, что пассажиры контактировали с водителем, который оставался социально дистанцированным от всех пассажиров.Тем не менее, любой, кто чувствует, что у него возникают симптомы, должен обратиться за медицинской помощью.
 Оператор находится на лечении.
 PSTA требует, чтобы водители носили защитные маски во время езды и использовали транспорт только для важных поездок. Основные путешествия - это поездки на работу, в больницы, к поставщикам медицинских услуг, в аптеки, продуктовые магазины, банки, центры распределения продуктов питания, школы, для ухода за членами семьи и в другие подобные места.
 В середине марта PSTA объявила, что вводит посадку только через заднюю дверь, за исключением пассажиров с мобильными устройствами.Посадка через заднюю дверь и временный бесплатный проезд уменьшает скопление людей у ​​стойки проезда и ограничивает взаимодействие между пассажирами и операторами автобусов. Кроме того, автобусные операторы могут по своему усмотрению ограничить количество пассажиров в автобусе до не более 12 человек одновременно.