Rデータセット
データセット
データセットはデータのコレクションであり、多くの場合、テーブルに表示されます。
Rには、1974年のモータートレンドUSマガジンから取得した「 mtcars」(モータートレンドカーロードテスト)と呼ばれる人気のある組み込みデータセットがあります。
以下の例(および次の章)では、mtcars
統計目的でデータセットを使用します。
例
# Print the mtcars data set
mtcars
結果:
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
データセットに関する情報
疑問符()を使用して、データセット?
に関する情報を取得できます。mtcars
例
# Use the question mark to get information about
the data set
?mtcars
結果:
mtcars {データセット} | Rドキュメント |
モータートレンドカーロードテスト
説明
データは1974年のモータートレンドUSマガジンから抽出されたもので、燃料消費量と、32台の自動車(1973-74モデル)の自動車設計と性能の10の側面で構成されています。
使用法
mtcars
フォーマット
11個の(数値)変数に関する32個の観測値を持つデータフレーム。
[、1] | mpg | マイル/(米国)ガロン |
[、2] | シリンダー | シリンダー数 |
[、3] | アベイルズ | 変位(立方インチ) |
[、4] | hp | 総馬力 |
[、5] | drat | リアアクスルレシオ |
[、6] | wt | 重量(1000ポンド) |
[、 7] | qsec | 1/4マイルの時間 |
[、8] | vs | エンジン(0 = V字型、1 =ストレート) |
[、9] | 午前 | トランスミッション(0 =自動、1 =手動) |
[、10] | 装備 | 前進ギアの数 |
[、11] | 炭水化物 | キャブレターの数 |
ノート
Henderson and Velleman(1981)は、表1の脚注でコメントしています。ディーゼルメルセデス240Dを含めることで、以前の分析と直接比較できるようになりました。
ソース
Henderson and Velleman(1981)、複数の回帰モデルをインタラクティブに構築します。 バイオメトリクス、37、391-411。
例
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)
情報を入手する
関数を使用しdim()
てデータセットの次元を検索し、関数を使用しnames()
て変数の名前を表示します。
例
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)
結果:
[1] 32 11 [1] "mpg" "cyl" "disp" "hp" "drat" "wt" "qsec" "vs" "am" "gear" [11] "carb"
この関数を使用してrownames()
、最初の列の各行の名前を取得します。これは、各車の名前です。
例
Data_Cars <- mtcars
rownames(Data_Cars)
結果:
[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"
上記の例から、データセットには32個の観測値(Mazda RX4、Mazda RX4 Wag、Datsun 710など)と11個の変数(mpg、cyl、dispなど)があることがわかりました。
変数は、測定またはカウントできるものとして定義されます。
mtcarsデータセットの変数について簡単に説明します。
変数名 | 説明 |
---|---|
mpg | マイル/(米国)ガロン |
シリンダー | シリンダー数 |
アベイルズ | 変位 |
hp | 総馬力 |
drat | リアアクスルレシオ |
wt | 重量(1000ポンド) |
qsec | 1/4マイルの時間 |
vs | エンジン(0 = V字型、1 =ストレート) |
午前 | トランスミッション(0 =自動、1 =手動) |
装備 | 前進ギアの数 |
炭水化物 | キャブレターの数 |
変数値の出力
変数に属するすべての値を出力する場合は、$
符号と変数の名前(たとえば、cyl
(シリンダー))を使用してデータフレームにアクセスします。
例
Data_Cars <- mtcars
Data_Cars$cyl
結果:
[1] 6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 6 8 8 8 8 8 8 4 4 4 4 8 8 8 8 4 4 4 8 6 8 4
変数値の並べ替え
sort()
値を並べ替えるには、次の関数を使用します。
例
Data_Cars <- mtcars
sort(Data_Cars$cyl)
結果:
[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
上記の例から、ほとんどの車には4気筒と8気筒があることがわかります。
データの分析
データセットに関する情報が得られたので、いくつかの統計数値を使用してデータセットの分析を開始できます。
たとえば、このsummary()
関数を使用して、データの統計要約を取得できます。
例
Data_Cars <- mtcars
summary(Data_Cars)
出力数がわからなくても心配いりません。あなたはすぐにそれらを習得します。
このsummary()
関数は、変数ごとに6つの統計数値を返します。
- 最小
- 最初の分位数(パーセンタイル)
- 中央値
- 平均
- 3番目の分位数(パーセンタイル)
- マックス
次の章では、他の統計値とともに、それらすべてについて説明します。