Полное руководство по набору данных mtcars в r

Набор данных mtcars — это интегрированный набор данных в R, который содержит измерения по 11 различным атрибутам для 32 разных автомобилей.

В этом руководстве объясняется, как исследовать, обобщать и визуализировать набор данных mtcars в R.

Связанный: Полное руководство по набору данных Iris в R.

Загрузить набор данных mtcars

Поскольку набор данных mtcars является встроенным набором данных в R, мы можем загрузить его с помощью следующей команды:

 data(mtcars)

Мы можем просмотреть первые шесть строк набора данных с помощью функции head() :

 #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

Обобщение набора данных mtcars

Мы можем использовать функцию summary() для быстрого суммирования каждой переменной в наборе данных:

 #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

Для каждой из 11 переменных мы можем увидеть следующую информацию:

• Мин : минимальное значение.
• 1-й Цюй : значение первого квартиля (25-го процентиля).
• Медиана : медианное значение.
• Среднее : Среднее значение.
• 3-й Цюй : значение третьего квартиля (75-го процентиля).
• Макс : максимальное значение.

Мы можем использовать функцию dim() , чтобы получить размеры набора данных в виде количества строк и столбцов:

 #display rows and columns
dim(mtcars)

[1] 32 11

Мы видим, что набор данных состоит из 32 строк и 11 столбцов.

Мы также можем использовать функцию Names() для отображения имен столбцов фрейма данных:

 #display column names
names(mtcars)

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

Визуализируйте набор данных mtcars

Мы также можем создавать графики для визуализации значений набора данных.

Например, мы можем использовать функцию hist() для создания гистограммы значений определенной переменной:

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

Мы также могли бы использовать функцию boxplot() для создания коробчатой диаграммы для визуализации распределения значений определенной переменной:

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

Мы также можем использовать функциюplot() для создания диаграммы рассеяния любой парной комбинации переменных:

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

Используя эти встроенные функции в R, мы можем многое узнать о наборе данных mtcars .

Если вы хотите выполнить более сложный статистический анализ с этим набором данных, ознакомьтесь с этим руководством , в котором объясняется, как согласовать модели линейной регрессии и обобщенные линейные модели с использованием набора данных mtcars .

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в R:

Самый простой способ создания сводных таблиц в R
Как посчитать сумму пяти чисел в R
Как выполнить простую линейную регрессию в R