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2,018	2	6	14	4	2018-06-14	B6	20,409	B6	N994JB	1,502	11,697	1,169,706	32,467	FLL	Fort Lauderdale, FL	FL	12	Florida	33	12,478	1,247,805	31,703	JFK	New York, NY	NY	36	New York	22	600	552	-8	0	0	-1	0600-0659	17	609	837	9	851	846	-5	0	0	-1	0800-0859	null	171	174	148	1	1,069	5	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	2018-06	170,787
2,018	2	6	27	3	2018-06-27	WN	19,393	WN	N8322X	2,571	14,683	1,468,305	33,214	SAT	San Antonio, TX	TX	48	Texas	74	13,204	1,320,402	31,454	MCO	Orlando, FL	FL	12	Florida	33	1,740	1,740	0	0	0	0	1700-1759	11	1,751	2,107	7	2,120	2,114	-6	0	0	-1	2100-2159	null	160	154	136	1	1,041	5	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	2018-06	227,715
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2,018	2	6	20	3	2018-06-20	AS	19,930	AS	N365VA	1,219	10,423	1,042,302	30,423	AUS	Austin, TX	TX	48	Texas	74	14,771	1,477,104	32,457	SFO	San Francisco, CA	CA	6	California	91	650	644	-6	0	0	-1	0600-0659	9	653	813	10	826	823	-3	0	0	-1	0800-0859	null	216	219	200	1	1,504	7	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	2018-06	341,573
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2,018	2	6	13	3	2018-06-13	9E	20,363	9E	N934XJ	5,020	10,397	1,039,707	30,397	ATL	Atlanta, GA	GA	13	Georgia	34	13,029	1,302,902	33,029	LNK	Lincoln, NE	NE	31	Nebraska	65	2,105	2,121	16	16	1	1	2100-2159	53	2,214	2,312	2	2,232	2,314	42	42	1	2	2200-2259	null	147	173	118	1	841	4	9	0	26	0	7	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	2018-06	455,430
2,018	2	6	25	1	2018-06-25	DL	19,790	DL	N697DL	1,956	11,697	1,169,706	32,467	FLL	Fort Lauderdale, FL	FL	12	Florida	33	11,433	1,143,302	31,295	DTW	Detroit, MI	MI	26	Michigan	43	615	610	-5	0	0	-1	0600-0659	15	625	848	11	905	859	-6	0	0	-1	0900-0959	null	170	169	143	1	1,127	5	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	2018-06	512,359
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2,018	2	6	14	4	2018-06-14	YX	20,452	YX	N428YX	4,416	12,953	1,295,304	31,703	LGA	New York, NY	NY	36	New York	22	15,016	1,501,606	31,123	STL	St. Louis, MO	MO	29	Missouri	64	948	940	-8	0	0	-1	0900-0959	22	1,002	1,108	5	1,141	1,113	-28	0	0	-2	1100-1159	null	173	153	126	1	888	4	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	2018-06	626,217
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2,018	3	7	14	6	2018-07-14	WN	19,393	WN	N551WN	5,767	13,931	1,393,102	33,667	ORF	Norfolk, VA	VA	51	Virginia	38	13,232	1,323,202	30,977	MDW	Chicago, IL	IL	17	Illinois	41	1,905	1,857	-8	0	0	-1	1900-1959	9	1,906	1,948	3	2,010	1,951	-19	0	0	-2	2000-2059	null	125	114	102	1	704	3	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	2018-07	117,331
2,018	3	7	6	5	2018-07-06	AS	19,930	AS	N363VA	1,353	10,721	1,072,102	30,721	BOS	Boston, MA	MA	25	Massachusetts	13	14,771	1,477,104	32,457	SFO	San Francisco, CA	CA	6	California	91	1,000	958	-2	0	0	-1	1000-1059	16	1,014	1,307	5	1,335	1,312	-23	0	0	-2	1300-1359	null	395	374	353	1	2,704	11	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	2018-07	175,996
2,018	3	7	26	4	2018-07-26	NK	20,416	NK	N512NK	436	11,298	1,129,806	30,194	DFW	Dallas/Fort Worth, TX	TX	48	Texas	74	14,122	1,412,202	30,198	PIT	Pittsburgh, PA	PA	42	Pennsylvania	23	740	949	129	129	1	8	0700-0759	14	1,003	1,320	6	1,124	1,326	122	122	1	8	1100-1159	null	164	157	137	1	1,067	5	19	0	103	0	0	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	2018-07	234,661
2,018	3	7	1	7	2018-07-01	YX	20,452	YX	N208JQ	6,146	12,953	1,295,304	31,703	LGA	New York, NY	NY	36	New York	22	12,339	1,233,904	32,337	IND	Indianapolis, IN	IN	18	Indiana	42	1,135	1,130	-5	0	0	-1	1100-1159	17	1,147	1,317	11	1,403	1,328	-35	0	0	-2	1400-1459	null	148	118	90	1	660	3	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	2018-07	293,326
2,018	3	7	21	6	2018-07-21	AS	19,930	AS	N590AS	505	14,908	1,490,803	32,575	SNA	Santa Ana, CA	CA	6	California	91	14,747	1,474,703	30,559	SEA	Seattle, WA	WA	53	Washington	93	1,940	1,947	7	7	0	0	1900-1959	9	1,956	2,202	8	2,223	2,210	-13	0	0	-1	2200-2259	null	163	143	126	1	978	4	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	2018-07	351,991
2,018	3	7	8	7	2018-07-08	OO	20,304	OO	N448SW	4,537	11,637	1,163,703	31,637	FAR	Fargo, ND	ND	38	North Dakota	66	13,487	1,348,702	31,650	MSP	Minneapolis, MN	MN	27	Minnesota	63	1,050	1,038	-12	0	0	-1	1000-1059	17	1,055	1,133	4	1,200	1,137	-23	0	0	-2	1200-1259	null	70	59	38	1	223	1	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	null	2018-07	410,656

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DOT Airline On-Time Performance 2018–2024

45,968,068 reported flight records across all 84 months, with all 109 BTS source fields, exact delay values and separate cancellation/diversion outcomes.

This repository contains the 1,000-row public sample, covering all 84 months. The full package is a one-time $99 snapshot, with monthly CSV and Parquet files. It has 111 Parquet columns: 109 BTS fields plus source_month and source_row.

The deterministic sample uses 12 evenly spaced rows per month through April 2024, then 11 per month for May–December 2024. It is not statistically representative. Public and packaged samples are identical.

Inspect the sample without losing code formatting

import pandas as pd
df = pd.read_csv("sample_1000.csv", dtype=str, keep_default_na=False)
print(df.shape)
print(df["source_month"].nunique())

Expected shape: (1000, 111) and 84 months. This example keeps values as strings; use the typed Parquet files for numerical analysis of the full release.

Known limitations

Dated snapshot of all 84 official monthly files for January 2018–December 2024, retrieved September 19, 2026. Future updates are not included. BTS can revise historical records.
BTS Reporting Carrier data covers reported nonstop domestic flights, including required and voluntary reporting carriers. It is not every US flight, international service, passenger totals or the separate Marketing Carrier network table. Carrier participation can change across years.
Breaking schema repair: all 109 native BTS fields replace the former 47-column reduced table. Parquet adds source_month and source_row. The original monthly CSVs retain agency spelling, formatting, blanks and an empty trailing delimiter column. No rows were deduplicated or dropped. Former route, cancellation_reason and is_delayed fields are removed.
There are 1,001,102 cancelled records, 108,460 diverted records and 1,109,916 missing ArrDelay values. Missing arrival delay does not mean on time. Use separate Cancelled, Diverted and ArrDel15 fields, and state the denominator. Diverted arrival outcomes use DivReachedDest and DivArrDelay.
The candidate key FlightDate + Reporting_Airline + Flight_Number_Reporting_Airline + Origin + Dest has 2 excess duplicate rows, all retained. source_month + source_row is unique only within this release and is not a stable flight identity across agency revisions.
Local HHMM times are strings, preserving leading zeros and the source 2400 convention. They are not UTC timestamps; do not subtract HHMM integers or infer elapsed time without dates/time zones. Negative departure/arrival delays mean early movement and are retained. Delay measures use exact decimal types; blank source values become null in Parquet.
Delay-cause minutes are conditional reported outcomes, not universal weather observations. Blank causes are not automatically zero. Post-flight fields are not available when making pre-departure predictions. No airport/weather joins, exposure adjustment, predictive model or risk score is supplied.
Airport and airline codes can be reused. Prefer the supplied DOT/airport identifiers for longitudinal analysis and distinguish airport IDs from time-specific airport sequence IDs. Identifiers and code fields remain strings.
Every source field and monthly count reconciles to the persisted Parquet with an independent CSV parser. This does not independently certify agency accuracy or flights outside the reporting universe. The 1,000-row sample covers every month but is not statistically representative.
Source exceptions retained: 354 records marked neither cancelled nor diverted have missing arrival delay; 1 record has at least one missing flight identifier. See the monthly reconciliation for period counts. No missing values were inferred.

Availability and source

Full dataset and field schema. No future updates are included. Annual and bundle purchases remain paused. Official BTS monthly downloads and field definitions. US federal agency source data is public domain; BTS does not endorse this product.

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