เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การแบ่งกลุ่มการเดินทางรายวัน

เราพบพฤติกรรมที่น่าสนใจเมื่อดูจำนวนการเดินทางรายวันที่แบ่งกลุ่มตามวันในสัปดาห์ ลองสำรวจต่อว่าการแบ่งกลุ่มด้วยตัวแปรเพิ่มเติมจะให้ข้อมูลเชิงลึกใหม่หรือไม่ ในแบบฝึกหัดนี้ เราจะดูว่ารูปแบบตามวันในสัปดาห์เปลี่ยนแปลงไปอย่างไรเมื่อแยกตามประเภทการชำระเงิน ได้แก่ เงินสดและบัตรเครดิต

tx พร้อมใช้งานใน workspace ของคุณแล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การแสดงภาพข้อมูลขนาดใหญ่ด้วย Trelliscope ใน R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • หลังจากกรองเฉพาะรายการที่ชำระด้วยเงินสดและบัตรเครดิต ให้สร้างข้อมูลสรุปตามวันในสัปดาห์และประเภทการชำระเงินโดยใช้ dplyr จากนั้น group by ด้วย pickup_date, pickup_dow และ payment_type
  • ภายใน summarise() ให้นับจำนวนการเดินทางและกำหนดผลลัพธ์ให้กับตัวแปรใหม่ชื่อ n_rides
  • พล็อตผลลัพธ์โดยใช้ชุดข้อมูลสรุป daily_count เป็น input ของ ggplot() และใช้ geom_point() โดยให้ pickup_date อยู่บนแกน x และ n_rides อยู่บนแกน y
  • ใช้ facet_grid() เพื่อแบ่งกลุ่มโดยให้ payment_type เป็นแถว และวันในสัปดาห์ pickup_dow เป็นคอลัมน์
  • โค้ด coord_fixed() จะช่วยกำหนดอัตราส่วนของพล็อตที่ได้ เพื่อให้มองเห็นรูปแบบในข้อมูลได้ชัดเจนยิ่งขึ้น

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

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)
แก้ไขและรันโค้ด