在上数据集中,用r语言 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。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。 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。
时间: 2023-12-14 18:39:23 浏览: 32
绘制柱状图查看各小时租车量中各季节的占比:
```R
# 导入数据
bike <- read.csv("bike.csv")
# 加载 ggplot2 包
library(ggplot2)
# 绘制柱状图
ggplot(data = bike, aes(x = hour, fill = season)) +
geom_bar(position = "fill")
```
其中,`position = "fill"` 参数可以使得各柱子长度均相等。
绘制柱状图统计各小时的平均租车量:
```R
# 将 weekday 变量转换为工作日和非工作日
bike$weekday <- ifelse(bike$weekday %in% c(0, 6), "weekend", "weekday")
# 绘制分面柱状图
ggplot(data = bike, aes(x = hour, y = cnt, fill = season)) +
geom_bar(stat = "summary", fun.y = "mean", position = "dodge") +
facet_wrap(~ weekday, nrow = 2)
```
其中,`stat = "summary"` 和 `fun.y = "mean"` 参数可以求出各小时的平均租车量,`position = "dodge"` 参数可以使得同一小时内工作日和非工作日的柱子并排显示,`facet_wrap(~ weekday, nrow = 2)` 参数可以将工作日和非工作日分面呈现为 2 行。
绘制曲线图查看各天租车量的变化:
```R
# 将 date 变量转换为标准日期格式
bike$date <- as.Date(bike$date)
# 按日期加总租车量
daily_cnt <- aggregate(cnt ~ date, data = bike, sum)
# 绘制曲线图
ggplot(data = daily_cnt, aes(x = date, y = cnt)) +
geom_line()
```
其中,`aggregate(cnt ~ date, data = bike, sum)` 可以求出每天的租车量之和,`geom_line()` 可以绘制曲线图。