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Faceting dei viaggi giornalieri

Abbiamo notato un comportamento interessante quando abbiamo osservato i conteggi giornalieri dei viaggi facendo faceting per giorno della settimana. Vediamo se il faceting su variabili aggiuntive porta nuove intuizioni. Qui verificheremo se emergono pattern diversi per giorno della settimana considerando anche i metodi di pagamento: contanti o carta di credito.

tx è disponibile nel tuo workspace.

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Istruzioni dell'esercizio

  • Dopo aver filtrato solo le transazioni in contanti e con carta, crea un riepilogo per giorno della settimana e tipo di pagamento usando dplyr, raggruppando per pickup_date, pickup_dow, payment_type.
  • All'interno di summarise(), conta il numero di corse e assegna il risultato a una nuova variabile n_rides.
  • Traccia il risultato usando il dataset di riepilogo daily_count come input per ggplot() e geom_point(), con pickup_date sull'asse x e n_rides sull'asse y.
  • Usa facet_grid() per creare i pannelli con payment_type come righe e il giorno della settimana pickup_dow come colonne.
  • Nota che il codice coord_fixed() vincola il rapporto d'aspetto del grafico risultante per aiutare a mettere in evidenza i pattern visivamente.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

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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