Ongetwijfeld ben je al één van de vele telpalen voorbij gefietst in Gent. Langs de Visserij is er bijvoorbeeld zo’n telpaal, via het Open Data Portaal¹ van de stad Gent kan men de gegevens² rechtstreeks opvragen.

Data frame ophalen

Gebruik onderstaande code om de gegevens op te halen.

# Gegevens ophalen van GitHub: 
data <- read.csv(
  "https://raw.githubusercontent.com/RobbeW/Data_Statistiek_R/main/bronnen/fietstelpaal-visserij-2023-gent.csv",
  sep = ";", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE
)

# Totalen per dag berekenen
data <- data.frame(
  aggregate(totaal ~ datum, data, sum),
  tegenrichting = aggregate(tegenrichting ~ datum, data, sum)$tegenrichting,
  hoofdrichting = aggregate(hoofdrichting ~ datum, data, sum)$hoofdrichting
)

Gegeven

Via head(data) een voorsmaakje opvragen resulteert in:

       datum totaal tegenrichting hoofdrichting
1 2023-01-01   2432          1397          1035
2 2023-01-02   2719          1295          1424
3 2023-01-03   4135          1952          2183
4 2023-01-04   3344          1591          1753
5 2023-01-05   4140          1994          2146
6 2023-01-06   4319          1973          2346

Er zijn met dus vier vectoren terug te vinden in de data frame data.

Gevraagd

Er zijn evemenenten in de Gentse binnenstad waar veel bezoekers met de fiets naar toe komen, kan je dit in deze data opmerken?

A) Drukke dagen

• Bepaal eerst wat een drukke dag is. Gebruik een booleaanse vector. We benoemen een ‘drukke dag’ als een dag waarop er minstens 8500 mensen langs de fietstelpaal rijden.
• Gebruik die om nadien de datums te selecteren. Zo behouden we enkel de drukke dagen.
• Sla het resultaat op in variabele drukke_dagen.

B) Richting binnenstad

• De kolom hoofdrichting telde het aantal fietsers richting de Gentse binnenstad, tegenrichting is met andere woorden richting het Keizerspark.
• Bepaal de dagen waarop het verschil tussen de hoofd- en tegenrichting minstens 1000 bedraagt.
• Maak eerst een variabele verschil waarin je het verschil tussen de hoofd- en tegenrichting berekent.
• Selecteer vervolgens de dagen waarop vooral richting binnenstad gefietst werd. Geef deze dag(en) weer.

Opgelet!

Deze code uitvoeren kan een eindje in beslag nemen, de dataset is namelijk vrij groot.