变量 workingday = 0 表示非工作 日，workingday = 1 表示工作日将工作日和非工作日分面，分面 呈现为 2 行

你可以使用以下代码将工作日和非工作日分别呈现为两行：

# 假设有一个包含所有日期的列表 date_list
workingday = [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0]  # 假设这是工作日和非工作日的标记

work_days = [date_list[i] for i in range(len(date_list)) if workingday[i] == 1]
holiday_days = [date_list[i] for i in range(len(date_list)) if workingday[i] == 0]

print("工作日：", work_days)
print("非工作日：", holiday_days)

这将输出两行，第一行为所有工作日的日期，第二行为所有非工作日的日期。你可以根据自己的需求进行调整，比如将日期输出为表格等形式。

相关问题

Bike_share 数据集记录了 2011 年 1 月 1 日到 2012 年 12 月 31 日华盛顿地 区每天各小时共享单车的租赁情况。其中变量 workingday = 0 表示非工作 日，workingday = 1 表示工作日，casual 为临时用户租车量，registered 为注册用户租车量，count 为总租车量（casual+registered）。如何用r语言增加一列 season，season 将 month 分为 4 组：1-3 月为"spring"， 4-6 月为"summer"，7-9 月为"autumn"，10-12 月为"winter"，将其保存为 bike_share2，然后统计各季节的平均租车量。

可以使用R语言中的dplyr包和mutate函数来增加一列season，代码如下：

library(dplyr)

# 读取数据
bike_share <- read.csv("bike_share.csv")

# 增加一列season
bike_share2 <- bike_share %>% 
              mutate(season = case_when(month %in% c(1,2,3) ~ "spring",
                                       month %in% c(4,5,6) ~ "summer",
                                       month %in% c(7,8,9) ~ "autumn",
                                       month %in% c(10,11,12) ~ "winter"))

# 计算各季节的平均租车量
season_count <- bike_share2 %>% 
                group_by(season) %>% 
                summarize(avg_count = mean(count))

# 输出结果
season_count

这段代码首先使用read.csv函数读取原始数据，然后使用mutate函数增加一列season，其中使用case_when函数将month分为四个季节。最后，使用group_by和summarize函数计算各季节的平均租车量，并将结果保存在season_count中。

R语言Bike_share 数据集记录了 2011 年 1 月 1 日到 2012 年 12 月 31 日华盛顿地 区每天各小时共享单车的租赁情况。其中变量 workingday = 0 表示非工作 日，workingday = 1 表示工作日，casual 为临时用户租车量，registered 为注册用户租车量，count 为总租车量（casual+registered）。（注：题中提 及的租车量，未特别说明的，均使用 count 变量） （1） 读入 Bike_share.xlsx 文件，并命名为 bike_share。 （2） 将 hour 变量因子化，并绘制箱线图比较各小时的总租车量。 （3） 增加一列 season，season 将 month 分为 4 组：1-3 月为"spring"， 4-6 月为"summer"，7-9 月为"autumn"，10-12 月为"winter"，将其 保存为 bike_share2，然后统计各季节的平均租车量。 （4） 绘制柱状图查看各小时租车量中各季节的占比，设置 position 参数使 得各柱子长度均相等。 （5） 绘制柱状图统计各小时的平均租车量，将工作日和非工作日分面，分面 呈现为 2 行。 （6） 将 date 变量转换成标准日期格式，然后按日期加总租车量，并绘制出 各天租车量的曲线图。

(1) 读入 Bike_share.xlsx 文件，并命名为 bike_share。

library(readxl)
bike_share <- read_excel("Bike_share.xlsx")

(2) 将 hour 变量因子化，并绘制箱线图比较各小时的总租车量。

# 因子化 hour 变量
bike_share$hour <- factor(bike_share$hour)

# 绘制箱线图
boxplot(count ~ hour, data = bike_share, main = "Total rentals by hour", xlab = "Hour", ylab = "Total rentals", col = "lightblue")

(3) 增加一列 season，season 将 month 分为 4 组：1-3 月为"spring"，4-6 月为"summer"，7-9 月为"autumn"，10-12 月为"winter"，将其保存为 bike_share2，然后统计各季节的平均租车量。

# 根据 month 变量创建 season 变量
bike_share$season[bike_share$month %in% c(1, 2, 3)] <- "spring"
bike_share$season[bike_share$month %in% c(4, 5, 6)] <- "summer"
bike_share$season[bike_share$month %in% c(7, 8, 9)] <- "autumn"
bike_share$season[bike_share$month %in% c(10, 11, 12)] <- "winter"

# 将结果保存为 bike_share2
bike_share2 <- bike_share

# 统计各季节的平均租车量
aggregate(count ~ season, data = bike_share2, mean)

(4) 绘制柱状图查看各小时租车量中各季节的占比，设置 position 参数使得各柱子长度均相等。

library(ggplot2)

# 统计各小时租车量中各季节的总量
season_hour <- aggregate(count ~ season + hour, data = bike_share2, sum)

# 计算各小时租车量中各季节的占比
season_hour_pct <- ddply(season_hour, .(hour), transform, percent = count / sum(count))

# 绘制柱状图
ggplot(season_hour_pct, aes(x = hour, y = percent, fill = season)) +
  geom_bar(position = "dodge", stat = "identity") +
  scale_fill_manual(values = c("spring" = "green", "summer" = "yellow", "autumn" = "orange", "winter" = "blue")) +
  labs(title = "Seasonal proportion of rentals by hour", x = "Hour", y = "Proportion", fill = "Season")

(5) 绘制柱状图统计各小时的平均租车量，将工作日和非工作日分面，分面呈现为 2 行。

# 统计各小时的平均租车量
hour_mean <- aggregate(count ~ hour + workingday, data = bike_share, mean)

# 绘制柱状图
ggplot(hour_mean, aes(x = hour, y = count, fill = workingday)) +
  geom_bar(position = "dodge", stat = "identity") +
  labs(title = "Average rentals by hour and working day", x = "Hour", y = "Average rentals", fill = "Workingday") +
  facet_wrap(~ workingday, nrow = 2)

(6) 将 date 变量转换成标准日期格式，然后按日期加总租车量，并绘制出各天租车量的曲线图。

# 将 date 变量转换成标准日期格式
bike_share$date <- as.Date(bike_share$date, "%m/%d/%Y")

# 按日期加总租车量
daily_rentals <- aggregate(count ~ date, data = bike_share, sum)

# 绘制曲线图
ggplot(daily_rentals, aes(x = date, y = count)) +
  geom_line(color = "blue") +
  labs(title = "Total rentals by day", x = "Date", y = "Total rentals")