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Stations les plus fréquentées à l'arrivée et au départ

Ici, nous allons examiner quelles stations sont les plus souvent utilisées pour les départs et les arrivées, ainsi que le ratio du degré entrant au degré sortant. Cela nous dira quelles stations sont déséquilibrées, soit parce que plusieurs stations y prennent des vélos, soit parce que plusieurs y laissent des vélos. Pour qu'un réseau de vélopartage comme celui-ci fonctionne efficacement, il ne doit pas y avoir trop de stations sources ou puits; sinon, l'exploitant du réseau devrait constamment déplacer des vélos! Idéalement, le réseau est conçu pour s'autoréguler et, si c'est le cas, on s'attend à voir presque toutes les stations avec un ratio degré entrant/degré sortant d'environ un. D'abord, nous allons l'examiner dans le cas non pondéré.

Cette activité fait partie du cours

Études de cas : analyse de réseaux en R

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Instructions de l’exercice

  • Créez un cadre de données contenant les colonnes suivantes.
    • trip_out doit contenir la distribution des degrés "out" de trip_g_simp.
    • trip_in doit contenir la distribution des degrés "in".
    • ratio doit contenir le ratio des degrés « out » divisés par les degrés « in ».
  • Filtrez trip_deg pour les lignes où trip_out et trip_in sont tous deux supérieurs à 10.
  • Tracez un histogramme des ratios filtrés.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

trip_deg <- data_frame(
  # Find the "out" degree distribution
  trip_out = degree(___, mode = "___"), 
  # ... and the "in" degree distribution
  trip_in = degree(___, mode = "in")
  # Calculate the ratio of out / in
  ratio = ___ / trip_in
)

trip_deg_filtered <- trip_deg %>%
  # Filter for rows where trips in and out are both over 10
  ___(___ > 10, ___ > 10) 

# Plot histogram of filtered ratios
hist(___$ratio)
Modifier et exécuter le code