R 데이터 세트
데이터 세트
데이터 세트는 종종 테이블에 표시되는 데이터 모음입니다.
1974년 Motor Trend US Magazine에서 가져온 " mtcars "(Motor Trend Car Road Tests) 라고 하는 인기 있는 내장 데이터 세트가 R에 있습니다.
아래의 예(및 다음 장에서)에서는 mtcars
통계 목적으로 데이터 세트를 사용할 것입니다.
예시
# Print the mtcars data set
mtcars
결과:
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb Mazda RX4 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 Mazda RX4 Wag 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 Datsun 710 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 Hornet 4 Drive 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 Hornet Sportabout 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 Valiant 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1 Duster 360 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4 Merc 240D 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2 Merc 230 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2 Merc 280 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4 Merc 280C 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4 Merc 450SE 16.4 8 275.8 180 3.07 4.070 17.40 0 0 3 3 Merc 450SL 17.3 8 275.8 180 3.07 3.730 17.60 0 0 3 3 Merc 450SLC 15.2 8 275.8 180 3.07 3.780 18.00 0 0 3 3 Cadillac Fleetwood 10.4 8 472.0 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3 4 Lincoln Continental 10.4 8 460.0 215 3.00 5.424 17.82 0 0 3 4 Chrysler Imperial 14.7 8 440.0 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3 4 Fiat 128 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1 Honda Civic 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2 Toyota Corolla 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1 Toyota Corona 21.5 4 120.1 97 3.70 2.465 20.01 1 0 3 1 Dodge Challenger 15.5 8 318.0 150 2.76 3.520 16.87 0 0 3 2 AMC Javelin 15.2 8 304.0 150 3.15 3.435 17.30 0 0 3 2 Camaro Z28 13.3 8 350.0 245 3.73 3.840 15.41 0 0 3 4 Pontiac Firebird 19.2 8 400.0 175 3.08 3.845 17.05 0 0 3 2 Fiat X1-9 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1 Porsche 914-2 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0 1 5 2 Lotus Europa 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2 Ford Pantera L 15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.50 0 1 5 4 Ferrari Dino 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6 Maserati Bora 15.0 8 301.0 335 3.54 3.570 14.60 0 1 5 8 Volvo 142E 21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.60 1 1 4 2
데이터 세트에 대한 정보
물음표( )를 사용 하여 데이터 세트 ?에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.mtcars
예시
# Use the question mark to get information about
the data set
?mtcars
결과:
| mtcars {데이터 세트} | R 문서 |
모터 트렌드 자동차 도로 테스트
설명
데이터는 1974년 Motor Trend US 잡지에서 추출되었으며 32대의 자동차(1973-74년 모델)에 대한 연료 소비량과 자동차 설계 및 성능의 10가지 측면으로 구성됩니다.
용법
mtcars
체재
11개(숫자) 변수에 대한 32개의 관측치가 있는 데이터 프레임.
| [, 1] | MPG | 마일/(미국) 갤런 |
| [, 2] | 원통 | 실린더 수 |
| [, 삼] | 이익 | 변위(cu.in.) |
| [, 4] | HP | 총 마력 |
| [, 5] | 드래트 | 리어 액슬 비율 |
| [, 6] | 중량 | 무게(1000파운드) |
| [, 7] | qsec | 1/4마일 시간 |
| [, 8] | 대 | 엔진(0 = V자형, 1 = 직선형) |
| [, 9] | ~이다 | 변속기(0 = 자동, 1 = 수동) |
| [,10] | 기어 | 전진 기어 수 |
| [,11] | 탄수화물 | 기화기의 수 |
메모
Henderson과 Velleman(1981)은 표 1에 대한 각주에서 다음과 같이 논평했습니다. 디젤 Mercedes 240D의 포함은 이전 분석과 직접 비교할 수 있도록 유지되었습니다.'
원천
Henderson 및 Velleman(1981), 대화식으로 다중 회귀 모델 구축. 생체 인식 , 37 , 391-411.
예
require(graphics)
pairs(mtcars, main = "mtcars data", gap = 1/4)
coplot(mpg ~ disp | as.factor(cyl), data = mtcars,
panel = panel.smooth, rows = 1)
## possibly more meaningful, e.g., for summary() or bivariate plots:
mtcars2 <- within(mtcars, {
vs <- factor(vs, labels = c("V", "S"))
am <- factor(am, labels = c("automatic", "manual"))
cyl <- ordered(cyl)
gear <- ordered(gear)
carb <- ordered(carb)
})
summary(mtcars2)
정보를 얻다
함수를 사용하여 dim()데이터 세트의 차원을 찾고 함수를 사용 names()하여 변수 이름을 확인합니다.
예시
Data_Cars <- mtcars # create a variable of the mtcars data set for better
organization
# Use dim() to find the dimension of the data set
dim(Data_Cars)
# Use names() to find the names of the variables from
the data set
names(Data_Cars)
결과:
[1] 32 11 [1] "mpg" "cyl" "disp" "hp" "drat" "wt" "qsec" "vs" "am" "gear" [11] "carb"
함수를 사용하여 rownames()각 자동차의 이름인 첫 번째 열의 각 행 이름을 가져옵니다.
예시
Data_Cars <- mtcars
rownames(Data_Cars)
결과:
[1] "Mazda RX4" "Mazda RX4 Wag" "Datsun 710" [4] "Hornet 4 Drive" "Hornet Sportabout" "Valiant" [7] "Duster 360" "Merc 240D" "Merc 230" [10] "Merc 280" "Merc 280C" "Merc 450SE" [13] "Merc 450SL" "Merc 450SLC" "Cadillac Fleetwood" [16] "Lincoln Continental" "Chrysler Imperial" "Fiat 128" [19] "Honda Civic" "Toyota Corolla" "Toyota Corona" [22] "Dodge Challenger" "AMC Javelin" "Camaro Z28" [25] "Pontiac Firebird" "Fiat X1-9" "Porsche 914-2" [28] "Lotus Europa" "Ford Pantera L" "Ferrari Dino" [31] "Maserati Bora" "Volvo 142E"
위의 예에서 우리는 데이터 세트에 32개의 관측값(Mazda RX4, Mazda RX4 Wag, Datsun 710 등)과 11개의 변수(mpg, cyl, disp 등)가 있다는 것을 알았습니다.
변수는 측정하거나 셀 수 있는 것으로 정의됩니다.
다음은 mtcars 데이터 세트의 변수에 대한 간략한 설명입니다.
| 변수 이름 | 설명 |
|---|---|
| MPG | 마일/(미국) 갤런 |
| 원통 | 실린더 수 |
| 이익 | 배수량 |
| HP | 총 마력 |
| 드래트 | 리어 액슬 비율 |
| 중량 | 무게(1000파운드) |
| qsec | 1/4마일 시간 |
| 대 | 엔진(0 = V자형, 1 = 직선형) |
| ~이다 | 변속기(0 = 자동, 1 = 수동) |
| 기어 | 전진 기어 수 |
| 탄수화물 | 기화기의 수 |
변수 값 인쇄
변수에 속하는 모든 값을 인쇄하려면 $부호와 변수 이름(예 cyl: (실린더)) 을 사용하여 데이터 프레임에 액세스합니다.
예시
Data_Cars <- mtcars
Data_Cars$cyl
결과:
[1] 6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 6 8 8 8 8 8 8 4 4 4 4 8 8 8 8 4 4 4 8 6 8 4
변수 값 정렬
값을 정렬하려면 다음 sort()함수 를 사용하십시오.
예시
Data_Cars <- mtcars
sort(Data_Cars$cyl)
결과:
[1] 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 6 6 6 6 6 6 6 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8
위의 예에서 우리는 대부분의 자동차에 4기통과 8기통이 있음을 알 수 있습니다.
데이터 분석
이제 데이터 세트에 대한 정보를 얻었으므로 몇 가지 통계 수치를 사용하여 데이터 세트를 분석할 수 있습니다.
예를 들어 summary()함수를 사용하여 데이터의 통계적 요약을 얻을 수 있습니다.
예시
Data_Cars <- mtcars
summary(Data_Cars)
출력 숫자를 이해하지 못하더라도 걱정하지 마십시오. 곧 마스터하게 될 것입니다.
이 summary()함수는 각 변수에 대해 6개의 통계 숫자를 반환합니다.
- 분
- 첫 번째 분위수(백분위수)
- 중앙값
- 평균
- 세 번째 분위수(백분위수)
- 최대
우리는 다음 장에서 다른 통계 수치와 함께 그들 모두를 다룰 것입니다.