总结 ride_length 工作日与周末,并比较临时会员和年度会员
Sum up ride_length for weekdays vs weekends and compare for casual and annual members
嗨,我是 R 的初学者,所以不知道执行此操作的很多功能,尽管在我的脑海中我知道该做什么,只是不知道该怎么做。
所以我有关于骑行长度的数据,我想总结工作日和周末的情况,并将其与年度会员和临时会员进行比较。
我已经使用 wday() 将日期转换为“1”到“7”。现在我想过滤掉“2”到“6”(工作日)并对 ride_lenth 求和并过滤掉“1”和“7”(周末)并对 ride_length 求和然后使用聚合() 将它们与临时会员和年度会员的使用情况进行比较。
这就是我的决定。
member_type ride_length date month day year day_of_week weekday_num
casual 5280 2020-07-01 Jul 01 2020 Wednesday 4
casual 9840 2020-07-01 Jul 01 2020 Wednesday 4
也欢迎任何其他途径。
不幸的是,由于缺少输入和所需的输出,我无法测试代码。但是您应该能够使这些行适合您:
library(dplyr)
# your data.frame/tibble
df %>%
# create variable to indicate weekend or not (check the weekend day names)
dplyr::mutate(day_type = ifelse(day_of_week %in% c("Saturday", "Sunday"), "WEEKEND","WEEK")) %>%
# build gouping by member type and day type
dplyr::group_by(member_type, day_type) %>%
# summarise total ride length
dplyr::summarize(total_ride_length = sum(ride_length, na.rm = TRUE))
作为一个建议:您可能应该考虑一些假期,因为它们可以在工作日但表现出周末的行为(因为大多数人有空闲时间租用和骑自行车,反之亦然如果人们主要是租房上下班)
嗨,我是 R 的初学者,所以不知道执行此操作的很多功能,尽管在我的脑海中我知道该做什么,只是不知道该怎么做。
所以我有关于骑行长度的数据,我想总结工作日和周末的情况,并将其与年度会员和临时会员进行比较。 我已经使用 wday() 将日期转换为“1”到“7”。现在我想过滤掉“2”到“6”(工作日)并对 ride_lenth 求和并过滤掉“1”和“7”(周末)并对 ride_length 求和然后使用聚合() 将它们与临时会员和年度会员的使用情况进行比较。 这就是我的决定。
member_type ride_length date month day year day_of_week weekday_num
casual 5280 2020-07-01 Jul 01 2020 Wednesday 4
casual 9840 2020-07-01 Jul 01 2020 Wednesday 4
也欢迎任何其他途径。
不幸的是,由于缺少输入和所需的输出,我无法测试代码。但是您应该能够使这些行适合您:
library(dplyr)
# your data.frame/tibble
df %>%
# create variable to indicate weekend or not (check the weekend day names)
dplyr::mutate(day_type = ifelse(day_of_week %in% c("Saturday", "Sunday"), "WEEKEND","WEEK")) %>%
# build gouping by member type and day type
dplyr::group_by(member_type, day_type) %>%
# summarise total ride length
dplyr::summarize(total_ride_length = sum(ride_length, na.rm = TRUE))
作为一个建议:您可能应该考虑一些假期,因为它们可以在工作日但表现出周末的行为(因为大多数人有空闲时间租用和骑自行车,反之亦然如果人们主要是租房上下班)