我正在查看基于抵达前几天的酒店房间的每日预订情况。
我认为预订速度会因星期几以及酒店 A 和酒店 B 的不同而有所不同,所以我想按这些类别进行分类。但是,当我分面(7 x 2 酒店=14 个方面)时,它除以日期总数而不是每个类别中的日期数。也就是说,我有 1400 个独特的 Date-Hotels,所以当我分面时,所有内容都被 1400 除以大约 100。我希望我的代码除以 97,103,101,具体取决于我在每个方面有多少个酒店日期,这样我就可以代表一个“典型”的预订模式。
这是我当前的数据和代码:
DaysBeforeArrival=rep(1:5,8)
Hotel=rep(LETTERS[1:2],20)
DayOfWeek=c(rep(1,10),rep(2,10),rep(1,10),rep(2,10))
Dates=c(rep("Jan-1",10),rep("Jan-2",10),rep("Jan-8",10),rep("Jan-9",10))
bookings=(sample(1:40))
Date_HotelID=paste(Hotel,Dates,sep="-")
mydf=data.frame(DaysBeforeArrival,Hotel,DayOfWeek,Dates,bookings,Date_HotelID)
ggplot(mydf,aes(DaysBeforeArrival,bookings/length(unique(Date_HotelID)))+
geom_bar(stat=identity) +
facet_grid(DayofWeek~HotelID)
谢谢!