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Facetado de viajes diarios

Vimos un comportamiento interesante al analizar los recuentos diarios de viajes facetados por día de la semana. Vamos a investigar si al facetar por variables adicionales obtenemos nuevas ideas. Aquí veremos si hay diferentes patrones por día de la semana cuando también miramos los tipos de pago en efectivo o con tarjeta de crédito.

tx está disponible en tu espacio de trabajo.

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Instrucciones del ejercicio

  • Tras filtrar solo las transacciones en efectivo y con tarjeta, crea un resumen por día de la semana y tipo de pago usando dplyr, agrupando por pickup_date, pickup_dow, payment_type.
  • Dentro de summarise(), cuenta el número de viajes y asigna el resultado a una nueva variable n_rides.
  • Representa el resultado usando el conjunto de datos resumido daily_count como entrada de ggplot() y geom_point(), con pickup_date en el eje x y n_rides en el eje y.
  • Usa facet_grid() para facetar con payment_type como filas y el día de la semana pickup_dow como columnas.
  • Ten en cuenta que el código coord_fixed() restringe la relación de aspecto del gráfico resultante para ayudar a resaltar visualmente los patrones.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

library(dplyr)
library(ggplot2)

# Summarize taxi rides count by payment type, pickup date, pickup day of week
daily_count <- tx %>%
  filter(payment_type %in% c("Card", "Cash")) %>%
  group_by(___, ___, ___) %>%
  summarise(___)

# Plot the data
ggplot(___, aes(___, ___)) +
  ___ +
  facet_grid(___ ~ ___) +
  coord_fixed(ratio = 0.4)
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