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数据集是数据的集合，通常以表格形式呈现。
R 语言中有一个流行的内置数据集，名为 mtcars（Motor Trend Car Road Tests），该数据集取自 1974 年的《Motor Trend US》杂志。
在下面的示例中（以及接下来的章节），我们将使用 mtcars 数据集进行统计：
# 打印 mtcars 数据集 mtcars
结果：
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
您可以使用问号 (?) 来获取有关 mtcars 数据集的信息：
# 使用问号获取有关数据集的信息 ?mtcars
使用 dim() 函数来查找数据集的维度，并使用 names() 函数查看变量的名称：
Data_Cars <- mtcars # cr 为了更好的组织，为 mtcars 数据集创建一个变量 # 使用 dim() 查找数据集的维度 dim(Data_Cars) # 使用 names() 从数据集中查找变量的名称 names(Data_Cars)
结果：
[1] 32 11 [1] "mpg" "cyl" "disp" "hp" "drat" "wt" "qsec" "vs" "am" "gear" [11] "carb"
使用 rownames() 函数获取第一列中每一行的名称，即每辆车的名称：
Data_Cars <- mtcars rownames(Data_Cars)
结果：
[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"
从上面的例子中，我们发现数据集有 32 个观测值（Mazda RX4、Mazda RX4 Wag、Datsun 710 等）和 11 个变量（mpg、cyl、disp 等）。
变量被定义为可以测量或计数的东西。
以下是 mtcars 数据集中变量的简要说明：
| 变量名 | 描述 |
|---|---|
| mpg | 每（美制）加仑行驶英里数 |
| cyl | 气缸数 |
| disp | 排量 |
| hp | 马力 |
| drat | 后轴传动比 |
| wt | 重量（1000 磅） |
| qsec | 四分之一英里所需时间 |
| vs | 发动机类型（0 = V型，1 = 直列型） |
| am | 变速器类型（0 = 自动，1 = 手动） |
| gear | 前进挡位数 |
| carb | 化油器数量 |
如果要打印属于变量的所有值，请使用 $ 符号和变量名称（例如 cyl（气缸））访问数据框：
Data_Cars <- mtcars Data_Cars$cyl
结果：
[1] 6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 6 8 8 8 8 8 8 4 4 4 4 8 8 8 8 4 4 4 8 6 8 4
要对值进行排序，请使用 sort() 函数：
Data_Cars <- mtcars sort(Data_Cars$cyl)
结果：
[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
从上面的例子中，我们看到大多数汽车都有 4 个和 8 个气缸。
现在我们对数据集有了一些了解，我们可以开始用一些统计数字来分析它。
例如，我们可以使用 summary() 函数来获取数据的统计摘要：
Data_Cars <- mtcars summary(Data_Cars)
如果您不理解输出数字，请不要担心。您很快就会掌握它们。
summary() 函数为每个变量返回六个统计数字：
我们将在接下来的章节中介绍所有这些以及其他统计数字。
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