Полное руководство по набору данных mtcars в R

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