Построение графов для разных типов пользователей
Давайте сравним графы для подписчиков системы Divvy Bike и обычных клиентов без подписки.
Удобно использовать dplyr для обработки данных перед созданием графа с помощью graph_from_data_frame(). Одна из полезных функций dplyr, которая вам понадобится, — это n(): она возвращает количество строк в текущей группе фрейма данных.
Это упражнение является частью курса
Примеры из практики: анализ сетей в R
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
subscribers <- bike_dat %>%
# Filter for rows where usertype is Subscriber
___(___ == "___")
# Count the number of subscriber trips
n_subscriber_trips <- nrow(___)
subscriber_trip_graph <- subscribers %>%
# Group by from_station_id and to_station_id
___(___, ___) %>%
# Calculate summary statistics
summarize(
# Set weights as proportion of total trips
weights = ___() / n_subscriber_trips
) %>%
# Make a graph from the data frame
graph_from_dataframe()