일일 운행 건수 패싯팅
요일별로 패싯팅한 일일 운행 건수를 살펴봤을 때 흥미로운 패턴이 보였습니다. 변수를 더 추가해 패싯팅하면 새로운 인사이트가 있는지 확인해 보겠습니다. 여기서는 현금과 신용카드 결제 유형을 함께 고려할 때 요일 패턴이 달라지는지 살펴봅니다.
작업 공간에는 tx가 준비되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 Trelliscope로 빅데이터 시각화하기
연습 안내
- 현금과 신용카드 거래만 필터링한 후,
dplyr을 사용해pickup_date,pickup_dow,payment_type로 그룹화하여 요일과 결제 유형별 집계를 만드세요. summarise()안에서 운행 건수를 세고, 결과를 새 변수n_rides에 할당하세요.- 요약 결과인
daily_count데이터셋을ggplot()입력으로 사용하고,geom_point()로pickup_date를 x축,n_rides를 y축에 두어 시각화하세요. facet_grid()로 패싯팅을 하되, 행은payment_type, 열은 요일pickup_dow로 설정하세요.coord_fixed()코드는 결과 플롯의 종횡비를 고정해 패턴을 더 잘 드러나게 합니다.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
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)