R 中 mtcars 数据集的完整指南

mtcars数据集是 R 中的集成数据集，包含 32 种不同汽车的 11 种不同属性的测量结果。

本教程介绍如何在 R 中探索、总结和可视化mtcars数据集。

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加载 mtcars 数据集

由于mtcars数据集是R中的内置数据集，我们可以使用以下命令加载它：

 data(mtcars)

我们可以使用head()函数查看数据集的前六行：

 #view first six rows of mtcars dataset
head(mtcars)

                   mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3,460 20.22 1 0 3 1

总结 mtcars 数据集

我们可以使用summary()函数快速总结数据集中的每个变量：

 #summarize mtcars dataset
summary(mtcars)

      mpg cyl disp hp       
 Min. :10.40 Min. :4,000 Min. : 71.1 Min. : 52.0  
 1st Q:15.43 1st Q:4,000 1st Q:120.8 1st Q:96.5  
 Median: 19.20 Median: 6.000 Median: 196.3 Median: 123.0  
 Mean:20.09 Mean:6.188 Mean:230.7 Mean:146.7  
 3rd Q:22.80 3rd Q:8,000 3rd Q:326.0 3rd Q:180.0  
 Max. :33.90 Max. :8,000 Max. :472.0 Max. :335.0  
      drat wt qsec vs        
 Min. :2.760 Min. :1.513 Min. :14.50 Min. :0.0000  
 1st Qu.:3.080 1st Qu.:2.581 1st Qu.:16.89 1st Qu.:0.0000  
 Median: 3.695 Median: 3.325 Median: 17.71 Median: 0.0000  
 Mean:3.597 Mean:3.217 Mean:17.85 Mean:0.4375  
 3rd Qu.:3.920 3rd Qu.:3.610 3rd Qu.:18.90 3rd Qu.:1.0000  
 Max. :4.930 Max. :5.424 Max. :22.90 Max. :1.0000  
       am gear carb      
 Min. :0.0000 Min. :3,000 Min. :1,000  
 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:2.000  
 Median: 0.0000 Median: 4.000 Median: 2.000  
 Mean:0.4062 Mean:3.688 Mean:2.812  
 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:4.000  
 Max. :1.0000 Max. :5,000 Max. :8,000

对于 11 个变量中的每一个，我们可以看到以下信息：

• 最小值：最小值。
• 第一个 Qu ：第一个四分位数（第 25 个百分位数）的值。
• 中位数：中值。
• 平均值：平均值。
• 第三曲：第三个四分位数（第 75 个百分位数）的值。
• 最大值：最大值。

我们可以使用dim()函数获取数据集的行数和列数维度：

 #display rows and columns
dim(mtcars)

[1] 32 11

我们可以看到数据集有32行和11列。

我们还可以使用names()函数来显示数据框的列名称：

 #display column names
names(mtcars)

 [1] "mpg" "cyl" "disp" "hp" "drat" "wt" "qsec" "vs" "am" "gear"
[11] “carb”     

可视化 mtcars 数据集

我们还可以创建绘图来可视化数据集的值。

例如，我们可以使用hist()函数创建某个变量值的直方图：

 #create histogram of values for mpg
hist(mtcars$mpg,
     col=' steelblue ',
     main=' Histogram ',
     xlab=' mpg ',
     ylab=' Frequency ')

我们还可以使用boxplot()函数创建箱线图来可视化某个变量的值的分布：

 #create boxplot of values for mpg
boxplot(mtcars$mpg,
        main=' Distribution of mpg values ',
        ylab=' mpg ',
        col=' steelblue ',
        border=' black ') 

我们还可以使用plot()函数创建任意变量成对组合的散点图：

 #create scatterplot of mpg vs. wt
plot(mtcars$mpg, mtcars$wt,
     col=' steelblue ',
     main=' Scatterplot ',
     xlab=' mpg ',
     ylab=' wt ',
     pch= 19 ) 

使用 R 中的这些内置函数，我们可以了解有关mtcars数据集的很多信息。

如果您想使用此数据集执行更高级的统计分析，请查看本教程，其中解释了如何使用mtcars数据集拟合线性回归模型和广义线性模型。

其他资源

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