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Facetter les trajets quotidiens

Nous avons remarqué un comportement intéressant en examinant le nombre de trajets par jour, faceté par jour de la semaine. Voyons si le facettage selon des variables supplémentaires apporte de nouvelles idées. Ici, nous vérifierons s’il existe des schémas différents selon le jour de la semaine en tenant aussi compte du mode de paiement : espèces ou carte de crédit.

tx est disponible dans votre espace de travail.

Cet exercice fait partie du cours

Visualiser des Big Data avec Trelliscope en R

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Instructions

  • Après avoir filtré pour ne conserver que les transactions en espèces et par carte, créez un résumé par jour de la semaine et type de paiement avec dplyr, en groupant par pickup_date, pickup_dow, payment_type.
  • Dans summarise(), comptez le nombre de trajets et affectez le résultat à une nouvelle variable n_rides.
  • Tracez le résultat en utilisant le jeu de données de synthèse daily_count comme entrée de ggplot() et geom_point(), avec pickup_date sur l’axe des x et n_rides sur l’axe des y.
  • Utilisez facet_grid() pour facetter avec payment_type en lignes et le jour de la semaine pickup_dow en colonnes.
  • Notez que le code coord_fixed() contraint le rapport d’aspect du graphique afin de mieux faire ressortir visuellement les motifs.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

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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