BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Günlük yolculukları bölümlere ayırma (faceting)

Günlük yolculuk sayılarına haftanın gününe göre bakarken ilginç bir davranış fark ettik. Ek değişkenlerle faceting yapmanın yeni içgörüler verip vermediğini araştıralım. Burada, nakit veya kredi kartı ödeme türlerine de bakarken haftanın gününe göre farklı desenler olup olmadığını göreceğiz.

tx çalışma alanında senin için hazır.

Bu egzersiz

R ile Trelliscope kullanarak Büyük Veriyi Görselleştirme

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • Yalnızca nakit ve kredi işlemlerini filtreledikten sonra, dplyr kullanarak haftanın günü ve ödeme türüne göre bir özet oluştur; pickup_date, pickup_dow, payment_type değişkenlerine göre grupla.
  • summarise() içinde yolculuk sayısını say ve sonucu yeni bir değişken olan n_rides'a ata.
  • Sonucu, daily_count özet veri kümesini ggplot()'a girdi olarak verip, x ekseninde pickup_date, y ekseninde n_rides olacak şekilde geom_point() ile görselleştir.
  • facet_grid() kullanarak, satırlarda payment_type, sütunlarda ise haftanın günü pickup_dow olacak şekilde faceting uygula.
  • coord_fixed() kodunun, ortaya çıkan grafiğin en-boy oranını sabitleyerek görsel desenleri vurgulamaya yardımcı olduğunu unutma.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

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)
Kodu Düzenle ve Çalıştır