Este tutorial explica como explorar e resumir um conjunto de dados em R, usando o conjunto de dados iris como exemplo.<\/span><\/p>\n Relacionado:<\/strong> Um guia completo para o conjunto de dados mtcars em R<\/a><\/span><\/p>\n Como o conjunto de dados iris \u00e9 um conjunto de dados integrado em R, podemos carreg\u00e1-lo usando o seguinte comando:<\/span><\/p>\n Podemos dar uma olhada nas primeiras seis linhas do conjunto de dados usando a fun\u00e7\u00e3o head()<\/strong> :<\/span><\/p>\n Podemos usar a fun\u00e7\u00e3o summary()<\/strong> para resumir rapidamente cada vari\u00e1vel no conjunto de dados:<\/span><\/p>\n Para cada uma das vari\u00e1veis num\u00e9ricas podemos ver as seguintes informa\u00e7\u00f5es:<\/span><\/p>\n Para a \u00fanica vari\u00e1vel categ\u00f3rica no conjunto de dados (Esp\u00e9cies), vemos uma contagem de frequ\u00eancia de cada valor:<\/span><\/p>\n Podemos usar a fun\u00e7\u00e3o dim()<\/strong> para obter as dimens\u00f5es do conjunto de dados em termos de n\u00famero de linhas e colunas:<\/span><\/p>\n Podemos ver que o conjunto de dados possui 150<\/strong> linhas e 5<\/strong> colunas.<\/span><\/p>\n Tamb\u00e9m podemos usar a fun\u00e7\u00e3onames ()<\/strong> para exibir os nomes das colunas do quadro de dados:<\/span><\/p>\n Tamb\u00e9m podemos criar gr\u00e1ficos para visualizar os valores do conjunto de dados.<\/span><\/p>\n Por exemplo, podemos usar a fun\u00e7\u00e3o hist()<\/strong> para criar um histograma dos valores de uma determinada vari\u00e1vel:<\/span> <\/p>\n Tamb\u00e9m podemos usar a fun\u00e7\u00e3o plot()<\/strong> para criar um gr\u00e1fico de dispers\u00e3o de qualquer combina\u00e7\u00e3o de vari\u00e1veis em pares:<\/span> <\/p>\n Tamb\u00e9m podemos usar a fun\u00e7\u00e3o boxplot()<\/strong> para criar um boxplot por grupo:<\/span> <\/p>\n O eixo x exibe as tr\u00eas esp\u00e9cies e o eixo y exibe a distribui\u00e7\u00e3o dos valores de comprimento das s\u00e9palas para cada esp\u00e9cie.<\/span><\/p>\n Este tipo de plotagem permite perceber rapidamente que o comprimento das s\u00e9palas tende a ser maior para a esp\u00e9cie virginica e menor para a esp\u00e9cie setosa.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam com mais detalhes como resumir conjuntos de dados em R:<\/span><\/p>\n A maneira mais f\u00e1cil de criar tabelas de resumo em R<\/a> O conjunto de dados da \u00edris \u00e9 um conjunto de dados integrado em R que cont\u00e9m medidas em 4 atributos diferentes (em cent\u00edmetros) para 50 flores de 3 esp\u00e9cies diferentes. Este tutorial explica como explorar e resumir um conjunto de dados em R, usando o conjunto de dados iris como exemplo. Relacionado: Um guia completo […]<\/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":[],"class_list":["post-2016","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n Carregar conjunto de dados 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 Resuma o conjunto de dados 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 Visualize o conjunto de dados 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 Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como calcular o resumo de cinco n\u00fameros em R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"