การเพิ่มข้อมูล: สถิติสรุปของเส้นทาง
ชุดข้อมูล route_hod ที่เตรียมไว้เกือบพร้อมสำหรับการแสดงผลแล้ว มาเพิ่มตัวแปรอีกสองสามตัวที่จะเป็นประโยชน์ในฐานะ cognostics สำหรับการสำรวจข้อมูลแบบโต้ตอบกัน
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การแสดงภาพข้อมูลขนาดใหญ่ด้วย Trelliscope ใน R
คำแนะนำการฝึกหัด
- สำหรับแต่ละเส้นทาง ให้คำนวณจำนวนการเดินทางทั้งหมด
- สำหรับแต่ละเส้นทาง ให้คำนวณผลต่างระหว่างค่าเฉลี่ยการเดินทางรายชั่วโมงในวันทำงานกับวันหยุดสุดสัปดาห์ โดยตัวแปร
nมีการรวมข้อมูลเป็นจำนวนต่อชั่วโมงอยู่แล้ว ดังนั้นค่าเฉลี่ยในวันทำงานจึงคำนวณด้วยmean(n[weekday == "workweek"]) - สำหรับแต่ละเส้นทาง ให้เพิ่มตัวแปรที่เก็บ URL ซึ่งชี้ไปยังเส้นทางบน Google Maps โดยใช้ฟังก์ชัน
make_gmap_urlที่เตรียมไว้ พร้อมส่งอาร์กิวเมนต์ที่เหมาะสมจากข้อมูล
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
library(trelliscopejs)
library(ggplot2)
library(dplyr)
# Function to construct a Google maps URL with cycling directions
make_gmap_url <- function(start_lat, start_lon, end_lat, end_lon) {
paste0("https://www.google.com/maps/dir/?api=1",
"&origin=", start_lat, ",", start_lon,
"&destination=", end_lat, ",", end_lon,
"&travelmode=bicycling")
}
# Compute tot_rides, weekday_diff, and map_url
route_hod_updated <- route_hod %>% ungroup() %>%
group_by(start_station_code, end_station_code) %>%
mutate(
tot_rides = sum(___),
weekday_diff = mean(n[weekday == "workweek"]) - ___,
map_url = ___)