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Facetando corridas diárias

Percebemos um comportamento interessante quando analisamos as contagens diárias de corridas facetadas por dia da semana. Vamos investigar se facetar por variáveis adicionais traz novos insights. Aqui vamos verificar se há padrões de dia da semana diferentes quando também olhamos para os tipos de pagamento em dinheiro ou cartão de crédito.

tx está disponível no seu workspace.

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Visualizando Big Data com Trelliscope em R

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Instruções do exercicio

  • Depois de filtrar apenas as transações em dinheiro e cartão de crédito, crie um resumo por dia da semana e tipo de pagamento usando dplyr, agrupando por pickup_date, pickup_dow, payment_type.
  • Dentro de summarise(), conte o número de corridas e atribua o resultado a uma nova variável n_rides.
  • Plote o resultado usando o conjunto de dados resumido daily_count como entrada para ggplot() e usando geom_point(), com pickup_date no eixo x e n_rides no eixo y.
  • Use facet_grid() para facetar com payment_type nas linhas e o dia da semana pickup_dow nas colunas.
  • Observe que o código coord_fixed() restringe a proporção do gráfico resultante para ajudar a destacar visualmente os padrões.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

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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