R语言中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。

对于您的问题，我会一一回答：

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。

bike_share$hour <- factor(bike_share$hour)
boxplot(count ~ hour, data = bike_share)

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。

bike_share2 <- bike_share
bike_share2$season <- cut(bike_share2$month, breaks = c(0,3,6,9,12), 
                           labels = c("spring", "summer", "autumn", "winter"), include.lowest = TRUE)
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)
ggplot(bike_share2, aes(x = hour, fill = season)) + 
  geom_bar(position = "fill") + 
  scale_y_continuous(labels = scales::percent) +
  labs(title = "Hourly bike rentals by season", x = "Hour", y = "Percentage")

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。

bike_share$day_type <- ifelse(bike_share$workingday == 1, "Workday", "Weekend/Holiday")
ggplot(bike_share, aes(x = hour, y = count, fill = day_type)) + 
  geom_col(position = "dodge") + 
  facet_wrap(~day_type, nrow = 2) +
  labs(title = "Hourly bike rentals by day type", x = "Hour", y = "Average bike rentals")

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。

bike_share$date <- as.Date(bike_share$date, format = "%Y-%m-%d")
daily_rentals <- aggregate(count ~ date, data = bike_share, sum)
ggplot(daily_rentals, aes(x = date, y = count)) + 
  geom_line() + 
  labs(title = "Daily bike rentals", x = "Date", y = "Total bike rentals")