R의 mtcars 데이터 세트에 대한 전체 가이드

mtcars 데이터 세트는 32개의 서로 다른 자동차에 대한 11개의 서로 다른 속성에 대한 측정값을 포함하는 R의 통합 데이터 세트입니다.

이 튜토리얼에서는 R에서 mtcars 데이터 세트를 탐색, 요약 및 시각화하는 방법을 설명합니다.

관련 항목: R의 Iris 데이터세트에 대한 전체 가이드

mtcars 데이터 세트 로드

mtcars 데이터세트는 R에 내장된 데이터세트이므로 다음 명령을 사용하여 로드할 수 있습니다.

 data(mtcars)

head() 함수를 사용하여 데이터세트의 처음 6개 행을 살펴볼 수 있습니다.

 #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 데이터세트 요약

summary() 함수를 사용하여 데이터세트의 각 변수를 빠르게 요약할 수 있습니다.

 #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

11개 변수 각각에 대해 다음 정보를 볼 수 있습니다.

• Min : 최소값입니다.
• 1st Qu : 1사분위수(25번째 백분위수)의 값입니다.
• 중앙값 : 중앙값입니다.
• 평균 : 평균값입니다.
• 3rd Qu : 3분위수(75번째 백분위수)의 값입니다.
• 최대 : 최대값입니다.

희미한() 함수를 사용하여 행과 열 수로 데이터세트의 차원을 얻을 수 있습니다.

 #display rows and columns
dim(mtcars)

[1] 32 11

데이터 세트에 32개의 행과 11개의 열이 있는 것을 볼 수 있습니다.

names() 함수를 사용하여 데이터 프레임의 열 이름을 표시할 수도 있습니다.

 #display column names
names(mtcars)

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

mtcars 데이터 세트 시각화

데이터 세트의 값을 시각화하기 위해 플롯을 만들 수도 있습니다.

예를 들어, hist() 함수를 사용하여 특정 변수 값의 히스토그램을 만들 수 있습니다.

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

또한 boxplot() 함수를 사용하여 특정 변수에 대한 값의 분포를 시각화하는상자 그림을 만들 수도 있습니다.

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

또한 플롯() 함수를 사용하여 변수의 쌍별 조합에 대한 산점도를 만들 수도 있습니다.

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

R에 내장된 이러한 기능을 사용하면 mtcars 데이터 세트에 대해 많은 것을 배울 수 있습니다.

이 데이터세트로 더욱 고급 통계 분석을 수행하려면 mtcars 데이터세트를 사용하여 선형 회귀 모델과 일반화 선형 모델을 피팅하는 방법을 설명하는 이 튜토리얼을 확인하세요.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 R에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

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