Questo tutorial spiega come esplorare e riepilogare un set di dati in R, utilizzando il set di dati dell’iride come esempio.<\/span><\/p>\n Correlato:<\/strong> Una guida completa al set di dati mtcars in R<\/a><\/span><\/p>\n Poich\u00e9 il set di dati dell’iride \u00e8 un set di dati integrato in R, possiamo caricarlo utilizzando il seguente comando:<\/span><\/p>\n Possiamo dare un’occhiata alle prime sei righe del set di dati utilizzando la funzione head()<\/strong> :<\/span><\/p>\n Possiamo utilizzare la funzione summary()<\/strong> per riassumere rapidamente ogni variabile nel set di dati:<\/span><\/p>\n Per ciascuna delle variabili numeriche possiamo vedere le seguenti informazioni:<\/span><\/p>\n Per l’unica variabile categoriale nel set di dati (Specie), vediamo un conteggio della frequenza di ciascun valore:<\/span><\/p>\n Possiamo usare la funzione dim()<\/strong> per ottenere le dimensioni del set di dati in termini di numero di righe e colonne:<\/span><\/p>\n Possiamo vedere che il set di dati ha 150<\/strong> righe e 5<\/strong> colonne.<\/span><\/p>\n Possiamo anche usare la funzionenames ()<\/strong> per visualizzare i nomi delle colonne del data frame:<\/span><\/p>\n Possiamo anche creare grafici per visualizzare i valori del set di dati.<\/span><\/p>\n Ad esempio, possiamo utilizzare la funzione hist()<\/strong> per creare un istogramma dei valori di una determinata variabile:<\/span> <\/p>\n Possiamo anche usare la funzione plot()<\/strong> per creare un grafico a dispersione di qualsiasi combinazione di variabili a coppie:<\/span> <\/p>\n Possiamo anche usare la funzione boxplot()<\/strong> per creare un boxplot per gruppo:<\/span> <\/p>\n L’asse x mostra le tre specie e l’asse y mostra la distribuzione dei valori di lunghezza dei sepali per ciascuna specie.<\/span><\/p>\n Questo tipo di diagramma permette di vedere rapidamente che la lunghezza dei sepali tende ad essere maggiore per la specie virginica e minima per la specie setosa.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano pi\u00f9 in dettaglio come riepilogare i set di dati in R:<\/span><\/p>\n Il modo pi\u00f9 semplice per creare tabelle di riepilogo in R<\/a> Il set di dati dell’iride \u00e8 un set di dati integrato in R che contiene misurazioni su 4 diversi attributi (in centimetri) per 50 fiori di 3 specie diverse. Questo tutorial spiega come esplorare e riepilogare un set di dati in R, utilizzando il set di dati dell’iride come esempio. Correlato: Una guida completa al […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Carica il set di dati Iris<\/strong><\/span><\/h3>\n
data(iris)<\/strong><\/span><\/pre>\n #view first six rows of iris dataset<\/span>\nhead(iris)\n\n Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species\n1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa\n2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa\n3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa\n4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa\n5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa\n6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Riepilogare il set di dati Iris<\/strong><\/span><\/h3>\n
#summarize iris dataset<\/span>\nsummary(iris)\n\n Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width \n Min. :4,300 Min. :2,000 Min. :1,000 Min. :0.100 \n 1st Qu.:5.100 1st Qu.:2.800 1st Qu.:1.600 1st Qu.:0.300 \n Median: 5,800 Median: 3,000 Median: 4,350 Median: 1,300 \n Mean:5.843 Mean:3.057 Mean:3.758 Mean:1.199 \n 3rd Qu.:6,400 3rd Qu.:3,300 3rd Qu.:5,100 3rd Qu.:1,800 \n Max. :7,900 Max. :4,400 Max. :6,900 Max. :2,500 \n Species \n setosa:50 \n versicolor:50 \n virginica :50<\/strong><\/span><\/pre>\n\n
\n
#display rows and columns<\/span>\ndim(iris)\n\n[1] 150 5\n<\/strong><\/span><\/pre>\n #display column names<\/span>\nnames(iris)\n\n[1] \"Sepal.Length\" \"Sepal.Width\" \"Petal.Length\" \"Petal.Width\" \"Species\" \n<\/strong><\/span><\/pre>\n Visualizza il set di dati Iris<\/strong><\/span><\/h3>\n
#create histogram of values for sepal length<\/span>\nhist(iris$Sepal.Length,\n col=' steelblue<\/span> ',\n main=' Histogram<\/span> ',\n xlab=' Length<\/span> ',\n ylab=' Frequency<\/span> ')\n<\/strong><\/span><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/iris1.png\")
<\/p>\n #create scatterplot of sepal width vs. sepal length<\/span>\nplot(iris$Sepal.Width, iris$Sepal.Length,\n col=' steelblue<\/span> ',\n main=' Scatterplot<\/span> ',\n xlab=' Sepal Width<\/span> ',\n ylab=' Sepal Length<\/span> ',\n pch= 19<\/span> )<\/strong><\/span> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/iris2.png\")
<\/p>\n #create scatterplot of sepal width vs. sepal length<\/span>\nboxplot(Sepal.Length~Species,\n data=iris,\n main=' Sepal Length by Species<\/span> ',\n xlab=' Species<\/span> ',\n ylab=' Sepal Length<\/span> ',\n col=' steelblue<\/span> ',\n border=' black<\/span> ')<\/strong><\/span> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/iris3.png\")
<\/p>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come calcolare la sintesi di cinque numeri in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"