Aan de slagGa gratis aan de slag

Facetteren van ritten per dag

We zagen interessant gedrag toen we het aantal ritten per dag, gefacetteerd naar weekdag, bekeken. Laten we onderzoeken of facetteren op extra variabelen nieuwe inzichten oplevert. We kijken hier of er verschillende patronen per weekdag zijn als we ook naar de betaaltypes contant of creditcard kijken.

tx is beschikbaar in je werkruimte.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Grote datasets visualiseren met Trelliscope in R

Cursus bekijken

Oefeninstructies

  • Filter eerst op alleen contant- en credittransacties. Maak daarna met dplyr een samenvatting per weekdag en betaaltype door te groeperen op pickup_date, pickup_dow, payment_type.
  • Tel binnen summarise() het aantal ritten en ken het resultaat toe aan een nieuwe variabele n_rides.
  • Plot het resultaat door de samenvattingsgegevens daily_count als invoer te gebruiken voor ggplot() en geom_point() toe te passen, met pickup_date op de x-as en n_rides op de y-as.
  • Gebruik facet_grid() om te facetteren met payment_type als rijen en weekdag pickup_dow als kolommen.
  • Merk op dat de code coord_fixed() de beeldverhouding van de resulterende plot vastzet om patronen visueel beter te benadrukken.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

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)
Code bewerken en uitvoeren