앞의 숫자들을 사용하여 plot으로 한꺼번에 쉽게 내용을 정리하여 표시할 수 있습니다. 이제 두 지역의 쌍들에 대하여 택시 운행이 어떻게 분포되어 있는지를 보여주는 plot차트를 그려보겠습니다.
ggplot(rxcs, aes(pickup_nb, dropoff_nb)) +
geom_tile(aes(fill = pct_all), colour = "white") +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 60, hjust = 1)) +
scale_fill_gradient(low = "white", high = "black") +
coord_fixed(ratio = .9)
plot 챠트는 Upper East Side를 오고 가는 운행이 대다수를 차지한다는 것을 보여 주는데, 이는 다소 의외의 결과입니다. 더하여, 가장 많은 운행은 Upper East Side, Upper West Side, Midtown 지역 (이 카테고리의 대부분은 미드 타운을 출발지 또는 목적지로 갖음)으로 왕복하는 것입니다. 위의 plot이 거의 대칭으로 나타나는 것도 다른 놀라운 사실입니다. 아마도 대부분의 승객은 택시를 "왕복"을 위해 타며, 목적지로 가기 위해 택시를 탄 이후에 돌아오기 위해 다른 택시를 이용한 것이 아닐까 가정해 봅니다. 이 점은 (아마도 분석에 시간을 포함시킴으로써) 추가적인 조사가 필요하지면, 여기에서는 이 부분을 다루지 않겠습니다.
다음으로 우리는 특정 지역(아래 그림에서 x 축의 한 지점)에서 출발하는 운행이, 다른 지역으로 어떻게 흩어지는지를 살펴 보겠습니다(x 축의 각 점에서 y 축을 따라 수직 기준의 색 그라데이션으로 표시됨).
ggplot(rxcs, aes(pickup_nb, dropoff_nb)) +
geom_tile(aes(fill = pct_by_pickup_nb), colour = "white") +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 60, hjust = 1)) +
scale_fill_gradient(low = "white", high = "steelblue") +
coord_fixed(ratio = .9)
우리는 대부분의 도심(downtown)에서 시작된 운행이 어떻게 다른 시내(downtown) 지역이나 미드 타운(midtown)지역(특히 Midrown)으로 이루어지고 있는지를 볼 수 있습니다. Midtown과 Upper East Side는 모든 지역의 공통된 목적지이며, Upper West Side는 대부분의 업타운(uptown) 지역의 공통 목적지입니다.
특정 지역(y 축의 한 지점으로 표시)으로 도착하는 운행에 대하여, 탑승이 시작된 곳들의 분포를 살펴봅니다(y 축의 각 지점에 대한 x 축의 수평 기준 색 그라데이션).
ggplot(rxcs, aes(pickup_nb, dropoff_nb)) +
geom_tile(aes(fill = pct_by_dropoff_nb), colour = "white") +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 60, hjust = 1)) +
scale_fill_gradient(low = "white", high = "red") +
coord_fixed(ratio = .9)
보시는 것처럼, 많은 운행들은 그들이 하차 장소에 관계 없이 미드 타운에서 출발합니다. Upper East Side와 Upper West Side 또한 업타운 지역으로 도착하는 운행의 일반적인 출발 지점 들입니다.