总结工作日与周末的ride_length，并比较临时会员和年度会员

Question

嗨，我是一个R的初学者，所以不知道多少功能去执行这个操作，即使在我的头脑中，我知道该做什么，只是不知道怎么做。

所以我有骑行时长的数据，我想总结平日和周末的数据，并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，过滤出'1‘和'7’(周末)，并对该ride_length求和，然后使用aggregate()将它们与临时和年度成员使用量进行比较。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

任何其他实现这一目标的途径也是受欢迎的。

Answer 1

不幸的是，由于缺少输入和所需的输出，我无法测试代码。但是你应该能够让这些代码行得通：

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))

仅仅作为一个建议:也许你应该考虑一些假日，因为它们可能是在工作日，但表现出周末的行为(由于大多数人有空闲时间租车和骑自行车，或者如果人们主要是租车上下班，则相反)