Bổ sung dữ liệu: Thống kê tóm tắt theo tuyến
Chúng ta đã xây dựng một bộ dữ liệu gần như sẵn sàng để trực quan hóa, route_hod. Hãy thêm một vài biến nữa hữu ích làm cognostics khi bạn dự kiến sẽ xem biểu đồ một cách tương tác.
Bài tập này là một phần của khóa học
Trực quan hóa Dữ liệu Lớn với Trelliscope trong R
Hướng dẫn bài tập
- Với mỗi tuyến, tính tổng số lượt đi.
- Với mỗi tuyến, tính chênh lệch giữa số lượt đi trung bình theo giờ trong ngày làm việc và số lượt đi trung bình theo giờ vào cuối tuần. Lưu ý rằng biến
nđã được tổng hợp theo số đếm mỗi giờ, nên ví dụ, trung bình cho ngày làm việc được tính bằngmean(n[weekday == "workweek"]). - Với mỗi tuyến, thêm một biến chứa URL trỏ đến tuyến đó trên Google Maps, sử dụng hàm
make_gmap_urlđã cung cấp, truyền các đối số phù hợp lấy từ dữ liệu.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
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 = ___)