R の mtcars データセットの完全ガイド

mtcarsデータセットは、32 台の異なる車の 11 の異なる属性の測定値を含む R の統合データセットです。

このチュートリアルでは、R でmtcarsデータセットを探索、要約、視覚化する方法について説明します。

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mtcars データセットをロードする

mtcarsデータセットは R の組み込みデータセットであるため、次のコマンドを使用してロードできます。

 data(mtcars)

head()関数を使用して、データセットの最初の 6 行を確認できます。

 #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

mtcars データセットを要約する

summary()関数を使用すると、データセット内の各変数をすばやく要約できます。

 #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

11 個の変数のそれぞれについて、次の情報を確認できます。

• Min : 最小値。
• 1st Qu : 最初の四分位数 (25 パーセンタイル) の値。
• 中央値: 中央値。
• 平均: 平均値。
• 3rd Qu : 第 3 四分位数 (75 パーセンタイル) の値。
• Max : 最大値。

dim()関数を使用して、行数と列数に関してデータセットの次元を取得できます。

 #display rows and columns
dim(mtcars)

[1] 32 11

データセットには32行と11列があることがわかります。

names()関数を使用して、データ フレームの列名を表示することもできます。

 #display column names
names(mtcars)

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

mtcars データセットを視覚化する

プロットを作成してデータセットの値を視覚化することもできます。

たとえば、 hist()関数を使用して、特定の変数の値のヒストグラムを作成できます。

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

boxplot()関数を使用して 箱ひげ図を作成し、特定の変数の値の分布を視覚化することもできます。

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

また、 plot()関数を使用して、変数のペアごとの組み合わせの散布図を作成することもできます。

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

R のこれらの組み込み関数を使用すると、 mtcarsデータセットについて多くのことを学ぶことができます。

このデータセットを使用してより高度な統計分析を実行したい場合は、 mtcarsデータセットを使用して線形回帰モデルと一般化線形モデルを近似する方法を説明するこのチュートリアルを確認してください。

追加リソース

次のチュートリアルでは、R で他の一般的なタスクを実行する方法について説明します。

R で集計テーブルを作成する最も簡単な方法
R で 5 つの数値の要約を計算する方法
R で単純な線形回帰を実行する方法