Ele cont\u00e9m medi\u00e7\u00f5es de 10 vari\u00e1veis diferentes (como pre\u00e7o, cor, clareza, etc.) para 53.940 diamantes diferentes.<\/span><\/p>\n Este tutorial explica como explorar, resumir e visualizar o conjunto de dados diamante<\/strong> em R.<\/span><\/p>\n Como o conjunto de dados Diamond<\/b> \u00e9 um conjunto de dados integrado no ggplot2, primeiro precisamos instalar (se ainda n\u00e3o) e carregar o pacote ggplot2:<\/span><\/p>\n Depois de carregar o ggplot2, podemos usar a fun\u00e7\u00e3o data()<\/strong> para carregar o conjunto de dados diamante<\/strong> :<\/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 as vari\u00e1veis categ\u00f3ricas no conjunto de dados (corte, cor e clareza), vemos uma contagem de frequ\u00eancia de cada valor.<\/span><\/p>\n Por exemplo, para a vari\u00e1vel cut<\/strong> :<\/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 53.940<\/b> linhas e 10<\/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 geom_histogram()<\/strong> para criar um histograma dos valores de uma determinada vari\u00e1vel:<\/span> <\/p>\n Tamb\u00e9m podemos usar a fun\u00e7\u00e3o geom_point()<\/strong> para criar uma nuvem de pontos de qualquer combina\u00e7\u00e3o de vari\u00e1veis em pares:<\/span> <\/p>\n Tamb\u00e9m podemos usar a fun\u00e7\u00e3o geom_boxplot()<\/strong> para criar um boxplot de uma vari\u00e1vel agrupada por outra vari\u00e1vel:<\/span> <\/p>\n Usando essas fun\u00e7\u00f5es ggplot2, podemos aprender muito sobre as vari\u00e1veis no conjunto de dados Diamond<\/strong> .<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como explorar outros conjuntos de dados em R: Um guia completo para o conjunto de dados Iris em R<\/a> O conjunto de dados Diamond \u00e9 um conjunto de dados integrado ao pacote ggplot2 em R. Ele cont\u00e9m medi\u00e7\u00f5es de 10 vari\u00e1veis diferentes (como pre\u00e7o, cor, clareza, etc.) para 53.940 diamantes diferentes. Este tutorial explica como explorar, resumir e visualizar o conjunto de dados diamante em R. Carregar conjunto de dados diamante Como o conjunto […]<\/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-2802","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n Carregar conjunto de dados diamante<\/strong><\/span><\/h3>\n
#install ggplot2 if not already installed<\/span>\ninstall. packages<\/span> (' ggplot2<\/span> ')\n\n#load ggplot2\nlibrary<\/span> (ggplot2)<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n data(diamonds)<\/strong><\/span><\/pre>\n #view first six rows of diamonds dataset<\/span>\nhead(diamonds)\n\n carat cut color clarity depth table price xyz\n1 0.23 Ideal E SI2 61.5 55 326 3.95 3.98 2.43\n2 0.21 Premium E SI1 59.8 61 326 3.89 3.84 2.31\n3 0.23 Good E VS1 56.9 65 327 4.05 4.07 2.31\n4 0.290 Premium I VS2 62.4 58 334 4.2 4.23 2.63\n5 0.31 Good J SI2 63.3 58 335 4.34 4.35 2.75\n6 0.24 Very Good J VVS2 62.8 57 336 3.94 3.96 2.48\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Resuma o conjunto de dados de diamante<\/strong><\/span><\/h3>\n
#summarize diamonds dataset<\/span>\nsummary(diamonds)\n\n carat cut color clarity depth \n Min. :0.2000 Fair: 1610 D: 6775 SI1:13065 Min. :43.00 \n 1st Qu.:0.4000 Good: 4906 E: 9797 VS2:12258 1st Qu.:61.00 \n Median: 0.7000 Very Good: 12082 F: 9542 SI2: 9194 Median: 61.80 \n Mean: 0.7979 Premium: 13791 G: 11292 VS1: 8171 Mean: 61.75 \n 3rd Qu.:1.0400 Ideal:21551 H:8304 VVS2:5066 3rd Qu.:62.50 \n Max. :5.0100 I: 5422 VVS1: 3655 Max. :79.00 \n D: 2808 (Other): 2531 \n table price xyz Min. :43.00 Min. : 326 Min. : 0.000 Min. : 0.000 Min. : 0.000 \n 1st Qu.: 56.00 1st Qu.: 950 1st Qu.: 4.710 1st Qu.: 4.720 1st Qu.: 2.910 \n Median: 57.00 Median: 2401 Median: 5.700 Median: 5.710 Median: 3.530 \n Mean: 57.46 Mean: 3933 Mean: 5.731 Mean: 5.735 Mean: 3.539 \n 3rd Qu.: 59.00 3rd Qu.: 5324 3rd Qu.: 6.540 3rd Qu.: 6.540 3rd Qu.: 4.040 \n Max. :95.00 Max. :18823 Max. :10,740 Max. :58,900 Max. :31,800<\/strong><\/span><\/pre>\n\n
\n
#display rows and columns<\/span>\ndim(diamonds)\n\n[1] 53940 10\n<\/strong><\/span><\/pre>\n #display column names<\/span>\nnames(diamonds)\n\n[1] \"carat\" \"cut\" \"color\" \"clarity\" \"depth\" \"table\" \"price\" \"x\" \n[9] \u201cy\u201d \u201cz\u201d \n<\/strong><\/span><\/pre>\n Visualize o conjunto de dados Diamonds<\/strong><\/span><\/h3>\n
#create histogram of values for price<\/span>\nggplot(data=diamonds, aes<\/span> (x=price)) +\n geom_histogram(fill=\" steelblue<\/span> \", color=\" black<\/span> \") +\n ggtitle(\" Histogram of Price Values<\/span> \")\n<\/strong><\/span><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/diamants2.jpg\")
<\/p>\n #create scatterplot of carat vs. price, using cut as color variable<\/span>\nggplot(data=diamonds, aes<\/span> (x=carat, y=price, color=cut)) + \n geom_point()\n<\/strong><\/span><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/diamants3.jpg\")
<\/p>\n #create scatterplot of price, grouped by cut<\/span>\nggplot(data=diamonds, aes<\/span> (x=cut, y=price)) + \n geom_boxplot(fill=\" steelblue<\/span> \")\n<\/strong><\/span><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/diamants4.jpg\")
<\/p>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
<\/span><\/p>\n
Um guia completo para o conjunto de dados mtcars em R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"