如何在R语言中按24小时时段+users_ride分组统计rides_id数量

第一步：准备工具包 #

先安装并加载需要的R包，tidyverse集合了数据处理和绘图的常用工具，lubridate专门处理时间数据：

# 未安装的话先执行安装
install.packages(c("tidyverse", "lubridate"))

# 加载包
library(tidyverse)
library(lubridate)

第二步：处理时间数据并提取小时 #

把原始的start_time转换成标准时间格式，再提取小时字段，为后续分组做准备：

# 转换时间格式并提取小时
trip_data_processed <- trip_data %>%
  mutate(start_time = ymd_hms(start_time),  # 将字符串转为可识别的时间格式
         hour = hour(start_time))  # 提取小时（范围0-23）

第三步：分组统计骑行数量 #

按小时和用户类型分组，统计每组的骑行ID数量：

trip_stats <- trip_data_processed %>%
  group_by(hour, users_ride) %>%
  summarise(ride_count = n(), .groups = "drop")  # n()统计每组行数，即骑行数量

第四步：绘制可视化图表 #

用分组柱状图展示每个小时不同用户类型的骑行量，直观清晰：

ggplot(trip_stats, aes(x = hour, y = ride_count, fill = users_ride)) +
  geom_col(position = "dodge", width = 0.7) +  # 分组并排柱状图
  scale_x_continuous(breaks = 0:23) +  # x轴显示0到23所有小时刻度
  labs(title = "各时段不同用户类型的骑行数量",
       x = "一天中的小时",
       y = "骑行数量",
       fill = "用户类型") +
  theme_minimal()  # 简洁主题风格

补充调整建议 #

• 如果数据量较大，折线图会更适合，把geom_col替换为geom_line()再加geom_point()即可
• 可通过scale_fill_manual()自定义柱子颜色，比如scale_fill_manual(values = c("member" = "#2E86AB", "casual" = "#F25F5C"))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Fi Nguyen