Набор данных mtcars — это встроенный в R набор данных, который содержит измерения по 11 различным атрибутам для 32 различных автомобилей.
В этом руководстве объясняется, как исследовать, обобщать и визуализировать набор данных mtcars в R.
Связанный: Полное руководство по набору данных Iris в R
Загрузите 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 взглянуть на первые шесть строк набора данных, используя функцию 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
Обобщить набор данных mtcars
Мы можем использовать функцию summary() , чтобы быстро суммировать каждую переменную 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 Qu.:15.43 1st Qu.:4.000 1st Qu.:120.8 1st Qu.: 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 Qu.:22.80 3rd Qu.:8.000 3rd Qu.:326.0 3rd Qu.: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.
- 1st Qu : значение первого квартиля (25-й процентиль).
- Медиана : среднее значение.
- Среднее : среднее значение.
- 3- й Qu : значение третьего квартиля (75-й процентиль).
- Макс : максимальное значение.
Мы можем использовать функцию dim() для получения размеров набора данных с точки зрения количества строк и количества столбцов:
#display rows and columns
dim(mtcars)
[1] 32 11
Мы видим, что набор данных имеет 32 строки 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 создать несколько графиков для визуализации значений в наборе данных.
Например, мы можем использовать функцию hist() для создания гистограммы значений определенной переменной:
#create histogram of values for mpg
hist(mtcars$mpg,
col='steelblue',
main='Histogram',
xlab='mpg',
ylab='Frequency')
Мы также могли бы использовать функцию boxplot() , чтобы создать блочную диаграмму , чтобы визуализировать распределение значений для определенной переменной:
#create boxplot of values for mpg
boxplot(mtcars$mpg,
main='Distribution of mpg values',
ylab='mpg',
col='steelblue',
border='black')
Мы также можем использовать функцию plot() для создания диаграммы рассеяния любой попарной 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 в R функции, мы можем многое узнать о наборе данных mtcars .
Если вы хотите выполнить более сложный статистический анализ с помощью этого набора данных, ознакомьтесь с этим руководством , в котором объясняется, как подобрать 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 рассчитать сводку из пяти чисел в R
Как выполнить простую линейную регрессию в R