library (dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionlibrary(readxl)
library(openxlsx)mis_datos = read.xlsx("Trucks.xlsx")
head(mis_datos)## Make Model Type Origin DriveTrain MSRP Invoice
## 1 Acura MDX SUV Asia All 36945 33337
## 2 Acura RSX Type S 2dr Sedan Asia Front 23820 21761
## 3 Acura TSX 4dr Sedan Asia Front 26990 24647
## 4 Acura TL 4dr Sedan Asia Front 33195 30299
## 5 Acura 3.5 RL 4dr Sedan Asia Front 43755 39014
## 6 Acura 3.5 RL w/Navigation 4dr Sedan Asia Front 46100 41100
## EngineSize Cylinders Horsepower MPG_City MPG_Highway Weight Wheelbase Length
## 1 3.5 6 265 17 23 4451 106 189
## 2 2.0 4 200 24 31 2778 101 172
## 3 2.4 4 200 22 29 3230 105 183
## 4 3.2 6 270 20 28 NA 108 186
## 5 3.5 6 225 18 24 3880 115 197
## 6 3.5 6 225 18 24 3893 115 197Como puedes ver, la base de datos cuenta con 428 observaciones y 15 variables. Las variables incluidas son: - Make = La marca del fabricante del automóvil - Model = El modelo del automóvil - Type = El tipo de automóvil - Origin = En dónde fue fabricado - DriveTrain = Indica el tipo de transmición - MSRP = Es el precio de venta en dólares sugerido por el fabricate - Invoice = Es el valor de la factura del automóvil - EngineSize = Es el tamaño del motor - Cylinders = Indica con cuántos cilindros cuenta - Horsepower = La potencia del automóvil en caballos de fuerza - MPG_City = Millas por galón de combustible en la ciudad - MPG_Highway = Millas por galón de combustible en carretera - Weight = Peso del automóvil en libras - Wheelbase = La distancia que hay entre el eje delantero y el eje trasero en pulgadas - Length = La longitud del automóvil en pulgadas
Revisa si en la variable mis_datos existen missing values, de ser así reemplazalos por la media.
apply(is.na(mis_datos), 2, sum)>=1## Make Model Type Origin DriveTrain MSRP
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## Invoice EngineSize Cylinders Horsepower MPG_City MPG_Highway
## FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
## Weight Wheelbase Length
## TRUE TRUE TRUEMedia_MDataES= mean(mis_datos$EngineSize,na.rm=T)
Media_MDataCy= mean(mis_datos$Cylinders,na.rm=T)
Media_MDataHp= mean(mis_datos$Horsepower,na.rm=T)
Media_MDataMC= mean(mis_datos$MPG_City,na.rm=T)
Media_MDataMH= mean(mis_datos$MPG_Highway,na.rm=T)
Media_MDataWe= mean(mis_datos$Weight,na.rm=T)
Media_MDataWB= mean(mis_datos$Wheelbase,na.rm=T)
Media_MDataLe= mean(mis_datos$Length,na.rm=T)mis_datos$EngineSize[is.na(mis_datos$EngineSize)] = Media_MDataES
mis_datos$Cylinders[is.na(mis_datos$Cylinders)] = Media_MDataCy
mis_datos$Horsepower[is.na(mis_datos$Horsepower)] = Media_MDataHp
mis_datos$MPG_City[is.na(mis_datos$MPG_City)] = Media_MDataMC
mis_datos$MPG_Highway[is.na(mis_datos$MPG_Highway)] = Media_MDataMH
mis_datos$Weight[is.na(mis_datos$Weight)] = Media_MDataWe
mis_datos$Wheelbase[is.na(mis_datos$Wheelbase)] = Media_MDataWB
mis_datos$Length[is.na(mis_datos$Length)] = Media_MDataLe
apply(is.na(mis_datos), 2, sum)>=1## Make Model Type Origin DriveTrain MSRP
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## Invoice EngineSize Cylinders Horsepower MPG_City MPG_Highway
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## Weight Wheelbase Length
## FALSE FALSE FALSEUtilizando algoritmos con la variable mis_datos, responde las siguientes preguntas:
¿Qué marca produce más vehículos?
dfMake = data.frame(mis_datos$Make)
names(which(table(dfMake) == max(table(dfMake))))## [1] "Toyota"¿Qué marca produce menos?
names(which(table(dfMake) == min(table(dfMake))))## [1] "Hummer"¿Cuántos autos se producen por región de origen?
dfOrigin= data.frame(mis_datos$Origin)
table(dfOrigin)## mis_datos.Origin
## Asia Europe USA
## 158 123 147Encuentra cuál es el precio sugerido más caro, cuál es el precio sugerido más barato, las millas por galón promedio para ciudad y el Horsepower promedio, utiliza el comando “table” y/o “summarise” para mostrar la información
table(c(max(mis_datos$MSRP),min(mis_datos$MSRP),mean(mis_datos$Horsepower),mean(mis_datos$MPG_City)))##
## 20.0657276995305 215.5768321513 10280 192465
## 1 1 1 1Selecciona solo las variables Make, Model, Type, Origin, Cylinders, MSRP, Weight, Wheelbase y Lenght. Conserva solo las observaciones cuyo DriveTrain sea Front y almacena esta información en una variable llamada datos_nuevos.
Imprime las primeras observaciones de la variable datos_nuevos
datos_nuevos <- mis_datos %>%
filter(DriveTrain == "Front") %>%
select(Make, Model, Type, Origin, Cylinders, MSRP, Weight, Wheelbase, Length)
head(datos_nuevos)## Make Model Type Origin Cylinders MSRP Weight Wheelbase
## 1 Acura RSX Type S 2dr Sedan Asia 4 23820 2778.000 101
## 2 Acura TSX 4dr Sedan Asia 4 26990 3230.000 105
## 3 Acura TL 4dr Sedan Asia 6 33195 3578.229 108
## 4 Acura 3.5 RL 4dr Sedan Asia 6 43755 3880.000 115
## 5 Acura 3.5 RL w/Navigation 4dr Sedan Asia 6 46100 3893.000 115
## 6 Audi A4 1.8T 4dr Sedan Europe 4 25940 3252.000 104
## Length
## 1 172
## 2 183
## 3 186
## 4 197
## 5 197
## 6 179Con la información de la variable datos_nuevos, necesitamos crear 3 nuevas variables, la primera llamada Weight_kl que indique cuál es el peso del automóvil en kilos, la segunda llamada Wheelbase_cm que muestre el valor de la variable Wheelbase en centímetros, y una última variable llamada Length_cm que indique la longitud del vehículo en centímetros. Almacena toda esta información dentro de la variable mis_nuevos_datos
mis_nuevos_datos = datos_nuevos %>%
mutate(Weight_kl = Weight * 0.453592,Wheelbase_cm = Wheelbase * 2.54, Length_cm = Length * 2.54)
head(mis_nuevos_datos)## Make Model Type Origin Cylinders MSRP Weight Wheelbase
## 1 Acura RSX Type S 2dr Sedan Asia 4 23820 2778.000 101
## 2 Acura TSX 4dr Sedan Asia 4 26990 3230.000 105
## 3 Acura TL 4dr Sedan Asia 6 33195 3578.229 108
## 4 Acura 3.5 RL 4dr Sedan Asia 6 43755 3880.000 115
## 5 Acura 3.5 RL w/Navigation 4dr Sedan Asia 6 46100 3893.000 115
## 6 Audi A4 1.8T 4dr Sedan Europe 4 25940 3252.000 104
## Length Weight_kl Wheelbase_cm Length_cm
## 1 172 1260.079 256.54 436.88
## 2 183 1465.102 266.70 464.82
## 3 186 1623.056 274.32 472.44
## 4 197 1759.937 292.10 500.38
## 5 197 1765.834 292.10 500.38
## 6 179 1475.081 264.16 454.66Con la información de la variable mis_nuevos_datos, crea una nueva variable llamada opinion que esté en función del precio sugerido para la venta. Si el precio es mayor a 62,000 el valor de la variable opinion debe ser “Expensive” Y si el precio es menor a 62,000 la variable opinion debe sugerir “Cheap”. Almacena la información en la variable mis_nuevos_datos
mis_nuevos_datos %>%
mutate(opinion = ifelse(MSRP >= 62000, "Expensive", "Cheap"))## Make Model Type Origin Cylinders
## 1 Acura RSX Type S 2dr Sedan Asia 4.000000
## 2 Acura TSX 4dr Sedan Asia 4.000000
## 3 Acura TL 4dr Sedan Asia 6.000000
## 4 Acura 3.5 RL 4dr Sedan Asia 6.000000
## 5 Acura 3.5 RL w/Navigation 4dr Sedan Asia 6.000000
## 6 Audi A4 1.8T 4dr Sedan Europe 4.000000
## 7 Audi A41.8T convertible 2dr Sedan Europe 4.000000
## 8 Audi A4 3.0 4dr Sedan Europe 6.000000
## 9 Audi A6 3.0 4dr Sedan Europe 6.000000
## 10 Audi A4 3.0 convertible 2dr Sedan Europe 6.000000
## 11 Audi RS 6 4dr Sports Europe 8.000000
## 12 Audi TT 1.8 convertible 2dr (coupe) Sports Europe 4.000000
## 13 Buick Rendezvous CX SUV USA 6.000000
## 14 Buick Century Custom 4dr Sedan USA 6.000000
## 15 Buick LeSabre Custom 4dr Sedan USA 6.000000
## 16 Buick Regal LS 4dr Sedan USA 6.000000
## 17 Buick Regal GS 4dr Sedan USA 6.000000
## 18 Buick LeSabre Limited 4dr Sedan USA 6.000000
## 19 Buick Park Avenue 4dr Sedan USA 6.000000
## 20 Buick Park Avenue Ultra 4dr Sedan USA 6.000000
## 21 Cadillac Escalade SUV USA 8.000000
## 22 Cadillac SRX V8 SUV USA 8.000000
## 23 Cadillac Deville 4dr Sedan USA 8.000000
## 24 Cadillac Deville DTS 4dr Sedan USA 8.000000
## 25 Cadillac Seville SLS 4dr Sedan USA 8.000000
## 26 Chevrolet Suburban 1500 LT SUV USA 8.000000
## 27 Chevrolet TrailBlazer LT SUV USA 6.000000
## 28 Chevrolet Tracker SUV USA 6.000000
## 29 Chevrolet Aveo 4dr Sedan USA 4.000000
## 30 Chevrolet Aveo LS 4dr hatch Sedan USA 4.000000
## 31 Chevrolet Cavalier 2dr Sedan USA 4.000000
## 32 Chevrolet Cavalier 4dr Sedan USA 4.000000
## 33 Chevrolet Cavalier LS 2dr Sedan USA 4.000000
## 34 Chevrolet Impala 4dr Sedan USA 6.000000
## 35 Chevrolet Malibu 4dr Sedan USA 4.000000
## 36 Chevrolet Malibu LS 4dr Sedan USA 6.000000
## 37 Chevrolet Monte Carlo LS 2dr Sedan USA 6.000000
## 38 Chevrolet Impala LS 4dr Sedan USA 6.000000
## 39 Chevrolet Impala SS 4dr Sedan USA 6.000000
## 40 Chevrolet Malibu LT 4dr Sedan USA 6.000000
## 41 Chevrolet Monte Carlo SS 2dr Sedan USA 6.000000
## 42 Chevrolet Venture LS Sedan USA 6.000000
## 43 Chevrolet Malibu Maxx LS Wagon USA 6.000000
## 44 Chrysler PT Cruiser 4dr Sedan USA 4.000000
## 45 Chrysler PT Cruiser Limited 4dr Sedan USA 4.000000
## 46 Chrysler Sebring 4dr Sedan USA 4.000000
## 47 Chrysler Sebring Touring 4dr Sedan USA 6.000000
## 48 Chrysler 300M 4dr Sedan USA 6.000000
## 49 Chrysler Concorde LX 4dr Sedan USA 6.000000
## 50 Chrysler Concorde LXi 4dr Sedan USA 6.000000
## 51 Chrysler PT Cruiser GT 4dr Sedan USA 4.000000
## 52 Chrysler Sebring convertible 2dr Sedan USA 4.000000
## 53 Chrysler 300M Special Edition 4dr Sedan USA 6.000000
## 54 Chrysler Sebring Limited convertible 2dr Sedan USA 6.000000
## 55 Chrysler Town and Country LX Sedan USA 6.000000
## 56 Chrysler Town and Country Limited Sedan USA 6.000000
## 57 Dodge Neon SE 4dr Sedan USA 4.000000
## 58 Dodge Neon SXT 4dr Sedan USA 4.000000
## 59 Dodge Intrepid SE 4dr Sedan USA 6.000000
## 60 Dodge Stratus SXT 4dr Sedan USA 4.000000
## 61 Dodge Stratus SE 4dr Sedan USA 4.000000
## 62 Dodge Intrepid ES 4dr Sedan USA 6.000000
## 63 Dodge Caravan SE Sedan USA 4.000000
## 64 Ford Expedition 4.6 XLT SUV USA 8.000000
## 65 Ford Focus ZX3 2dr hatch Sedan USA 4.000000
## 66 Ford Focus LX 4dr Sedan USA 4.000000
## 67 Ford Focus SE 4dr Sedan USA 4.000000
## 68 Ford Focus ZX5 5dr Sedan USA 4.000000
## 69 Ford Focus SVT 2dr Sedan USA 4.000000
## 70 Ford Taurus LX 4dr Sedan USA 6.000000
## 71 Ford Taurus SES Duratec 4dr Sedan USA 6.000000
## 72 Ford Freestar SE Sedan USA 6.000000
## 73 Ford Thunderbird Deluxe convert w/hardtop 2d Sports USA 8.000000
## 74 Ford Focus ZTW Wagon USA 4.000000
## 75 Ford Taurus SE Wagon USA 6.000000
## 76 GMC Envoy XUV SLE SUV USA 6.000000
## 77 GMC Yukon 1500 SLE SUV USA 8.000000
## 78 Honda Civic Hybrid 4dr manual (gas/electric) Hybrid Asia 4.000000
## 79 Honda Insight 2dr (gas/electric) Hybrid Asia 3.000000
## 80 Honda Civic DX 2dr Sedan Asia 4.000000
## 81 Honda Civic HX 2dr Sedan Asia 4.000000
## 82 Honda Civic LX 4dr Sedan Asia 4.000000
## 83 Honda Accord LX 2dr Sedan Asia 4.000000
## 84 Honda Accord EX 2dr Sedan Asia 4.000000
## 85 Honda Civic EX 4dr Sedan Asia 4.000000
## 86 Honda Civic Si 2dr hatch Sedan Asia 4.000000
## 87 Honda Accord LX V6 4dr Sedan Asia 6.000000
## 88 Honda Accord EX V6 2dr Sedan Asia 6.000000
## 89 Honda Odyssey LX Sedan Asia 6.000000
## 90 Honda Odyssey EX Sedan Asia 6.000000
## 91 Hyundai Santa Fe GLS SUV Asia 6.000000
## 92 Hyundai Accent 2dr hatch Sedan Asia 4.000000
## 93 Hyundai Accent GL 4dr Sedan Asia 4.000000
## 94 Hyundai Accent GT 2dr hatch Sedan Asia 4.000000
## 95 Hyundai Elantra GLS 4dr Sedan Asia 4.000000
## 96 Hyundai Elantra GT 4dr Sedan Asia 4.000000
## 97 Hyundai Elantra GT 4dr hatch Sedan Asia 4.000000
## 98 Hyundai Sonata GLS 4dr Sedan Asia 6.000000
## 99 Hyundai Sonata LX 4dr Sedan Asia 6.000000
## 100 Hyundai XG350 4dr Sedan Asia 6.000000
## 101 Hyundai XG350 L 4dr Sedan Asia 6.000000
## 102 Hyundai Tiburon GT V6 2dr Sports Asia 6.000000
## 103 Infiniti I35 4dr Sedan Asia 6.000000
## 104 Isuzu Rodeo S SUV Asia 6.000000
## 105 Jeep Grand Cherokee Laredo SUV USA 6.000000
## 106 Kia Sorento LX SUV Asia 6.000000
## 107 Kia Optima LX 4dr Sedan Asia 4.000000
## 108 Kia Rio 4dr manual Sedan Asia 4.000000
## 109 Kia Rio 4dr auto Sedan Asia 4.000000
## 110 Kia Spectra 4dr Sedan Asia 4.000000
## 111 Kia Spectra GS 4dr hatch Sedan Asia 4.000000
## 112 Kia Spectra GSX 4dr hatch Sedan Asia 4.000000
## 113 Kia Optima LX V6 4dr Sedan Asia 6.000000
## 114 Kia Amanti 4dr Sedan Asia 6.000000
## 115 Kia Sedona LX Sedan Asia 6.000000
## 116 Kia Rio Cinco Wagon Asia 4.000000
## 117 Lexus ES 330 4dr Sedan Asia 6.000000
## 118 Lincoln Aviator Ultimate SUV USA 8.000000
## 119 MINI Cooper Sedan Europe 4.000000
## 120 MINI Cooper S Sedan Europe 4.000000
## 121 Mazda Mazda3 i 4dr Sedan Asia 4.000000
## 122 Mazda Mazda3 s 4dr Sedan Asia 4.000000
## 123 Mazda Mazda6 i 4dr Sedan Asia 4.000000
## 124 Mazda MPV ES Sedan Asia 6.000000
## 125 Mercury Mountaineer SUV USA 6.000000
## 126 Mercury Sable GS 4dr Sedan USA 6.000000
## 127 Mercury Sable LS Premium 4dr Sedan USA 6.000000
## 128 Mercury Monterey Luxury Sedan USA 6.000000
## 129 Mercury Sable GS Wagon USA 6.000000
## 130 Mitsubishi Outlander LS SUV Asia 4.000000
## 131 Mitsubishi Lancer ES 4dr Sedan Asia 4.000000
## 132 Mitsubishi Lancer LS 4dr Sedan Asia 4.000000
## 133 Mitsubishi Galant ES 2.4L 4dr Sedan Asia 4.000000
## 134 Mitsubishi Lancer OZ Rally 4dr auto Sedan Asia 4.000000
## 135 Mitsubishi Diamante LS 4dr Sedan Asia 6.000000
## 136 Mitsubishi Galant GTS 4dr Sedan Asia 6.000000
## 137 Mitsubishi Eclipse GTS 2dr Sports Asia 6.000000
## 138 Mitsubishi Eclipse Spyder GT convertible 2dr Sports Asia 6.000000
## 139 Mitsubishi Lancer Evolution 4dr Sports Asia 4.000000
## 140 Mitsubishi Lancer Sportback LS Wagon Asia 4.000000
## 141 Nissan Pathfinder Armada SE SUV Asia 8.000000
## 142 Nissan Pathfinder SE SUV Asia 6.000000
## 143 Nissan Xterra XE V6 SUV Asia 6.000000
## 144 Nissan Sentra 1.8 4dr Sedan Asia 4.000000
## 145 Nissan Sentra 1.8 S 4dr Sedan Asia 4.000000
## 146 Nissan Altima S 4dr Sedan Asia 4.000000
## 147 Nissan Sentra SE-R 4dr Sedan Asia 4.000000
## 148 Nissan Altima SE 4dr Sedan Asia 6.000000
## 149 Nissan Maxima SE 4dr Sedan Asia 6.000000
## 150 Nissan Maxima SL 4dr Sedan Asia 6.000000
## 151 Nissan Quest S Sedan Asia 6.000000
## 152 Nissan Quest SE Sedan Asia 6.000000
## 153 Oldsmobile Alero GX 2dr Sedan USA 4.000000
## 154 Oldsmobile Alero GLS 2dr Sedan USA 6.000000
## 155 Oldsmobile Silhouette GL Sedan USA 6.000000
## 156 Pontiac Aztekt SUV USA 6.000000
## 157 Pontiac Sunfire 1SA 2dr Sedan USA 4.000000
## 158 Pontiac Grand Am GT 2dr Sedan USA 6.000000
## 159 Pontiac Grand Prix GT1 4dr Sedan USA 6.000000
## 160 Pontiac Sunfire 1SC 2dr Sedan USA 4.000000
## 161 Pontiac Grand Prix GT2 4dr Sedan USA 6.000000
## 162 Pontiac Bonneville GXP 4dr Sedan USA 8.000000
## 163 Pontiac Montana Sedan USA 6.000000
## 164 Saab 9-3 Arc Sport 4dr Sedan Europe 4.000000
## 165 Saab 9-3 Aero 4dr Sedan Europe 4.000000
## 166 Saab 9-5 Arc 4dr Sedan Europe 4.000000
## 167 Saab 9-5 Aero 4dr Sedan Europe 4.000000
## 168 Saab 9-3 Arc convertible 2dr Sedan Europe 4.000000
## 169 Saab 9-3 Aero convertible 2dr Sedan Europe 4.000000
## 170 Saab 9-5 Aero Wagon Europe 4.000000
## 171 Saturn Ion1 4dr Sedan USA 4.000000
## 172 Saturn lon2 4dr Sedan USA 4.000000
## 173 Saturn lon3 4dr Sedan USA 4.000000
## 174 Saturn lon2 quad coupe 2dr Sedan USA 4.000000
## 175 Saturn lon3 quad coupe 2dr Sedan USA 4.000000
## 176 Saturn L300-2 4dr Sedan USA 6.000000
## 177 Saturn L300 2 Wagon USA 4.000000
## 178 Scion xA 4dr hatch Sedan Asia 4.000000
## 179 Scion xB Wagon Asia 4.000000
## 180 Suzuki XL-7 EX SUV Asia 6.000000
## 181 Suzuki Aeno S 4dr Sedan Asia 4.000000
## 182 Suzuki Aerio LX 4dr Sedan Asia 4.000000
## 183 Suzuki Forenza S 4dr Sedan Asia 4.000000
## 184 Suzuki Forenza EX 4dr Sedan Asia 4.000000
## 185 Suzuki Verona LX 4dr Sedan Asia 6.000000
## 186 Toyota Prius 4dr (gas/electric) Hybrid Asia 4.000000
## 187 Toyota 4Runner SR5 V6 SUV Asia 6.000000
## 188 Toyota Corolla CE 4dr Sedan Asia 4.000000
## 189 Toyota Corolla S 4dr Sedan Asia 4.000000
## 190 Toyota Corolla LE 4dr Sedan Asia 4.000000
## 191 Toyota Echo 2dr manual Sedan Asia 4.000000
## 192 Toyota Echo 2dr auto Sedan Asia 4.000000
## 193 Toyota Echo 4dr Sedan Asia 4.000000
## 194 Toyota Camry LE 4dr Sedan Asia 4.000000
## 195 Toyota Camry LE V6 4dr Sedan Asia 6.000000
## 196 Toyota Camry Solara SE 2dr Sedan Asia 4.000000
## 197 Toyota Camry Solara SE V6 2dr Sedan Asia 6.000000
## 198 Toyota Avalon XL 4dr Sedan Asia 6.000000
## 199 Toyota Camry XLE V6 4dr Sedan Asia 6.000000
## 200 Toyota Camry Solara SLE V6 2dr Sedan Asia 6.000000
## 201 Toyota Avalon XLS 4dr Sedan Asia 6.000000
## 202 Toyota Sienna CE Sedan Asia 6.000000
## 203 Toyota Sienna XLE Limited Sedan Asia 6.000000
## 204 Toyota Celica GT-S 2dr Sports Asia 4.000000
## 205 Toyota Matrix XR Wagon Asia 5.811765
## 206 Volkswagen Golf GLS 4dr Sedan Europe 4.000000
## 207 Volkswagen GTI 1.8T 2dr hatch Sedan Europe 4.000000
## 208 Volkswagen Jetta GLS TDI 4dr Sedan Europe 4.000000
## 209 Volkswagen New Beetle GLS 1.8T 2dr Sedan Europe 4.000000
## 210 Volkswagen Jetta GLI VR6 4dr Sedan Europe 6.000000
## 211 Volkswagen New Beetle GLS convertible 2dr Sedan Europe 4.000000
## 212 Volkswagen Passat GLS 4dr Sedan Europe 4.000000
## 213 Volkswagen Passat GLX V6 4MOTION 4dr Sedan Europe 6.000000
## 214 Volkswagen Passat W8 4MOTION 4dr Sedan Europe 8.000000
## 215 Volkswagen Phaeton 4dr Sedan Europe 8.000000
## 216 Volkswagen Phaeton W12 4dr Sedan Europe 12.000000
## 217 Volkswagen Jetta GL Wagon Europe 4.000000
## 218 Volkswagen Passat GLS 1.8T Wagon Europe 4.000000
## 219 Volkswagen Passat W8 Wagon Europe 8.000000
## 220 Volvo S40 4dr Sedan Europe 4.000000
## 221 Volvo S60 T5 4dr Sedan Europe 5.000000
## 222 Volvo S80 2.9 4dr Sedan Europe 6.000000
## 223 Volvo C70 LPT convertible 2dr Sedan Europe 5.000000
## 224 Volvo C70 HPT convertible 2dr Sedan Europe 5.000000
## 225 Volvo S80 T6 4dr Sedan Europe 6.000000
## 226 Volvo V40 Wagon Europe 4.000000
## MSRP Weight Wheelbase Length Weight_kl Wheelbase_cm Length_cm
## 1 23820 2778.000 101 172.0000 1260.0786 256.54 436.8800
## 2 26990 3230.000 105 183.0000 1465.1022 266.70 464.8200
## 3 33195 3578.229 108 186.0000 1623.0562 274.32 472.4400
## 4 43755 3880.000 115 197.0000 1759.9370 292.10 500.3800
## 5 46100 3893.000 115 197.0000 1765.8337 292.10 500.3800
## 6 25940 3252.000 104 179.0000 1475.0812 264.16 454.6600
## 7 35940 3638.000 105 180.0000 1650.1677 266.70 457.2000
## 8 31840 3462.000 104 179.0000 1570.3355 264.16 454.6600
## 9 36640 3561.000 109 192.0000 1615.2411 276.86 487.6800
## 10 42490 3814.000 105 180.0000 1729.9999 266.70 457.2000
## 11 84600 4024.000 109 191.0000 1825.2542 276.86 485.1400
## 12 35940 3131.000 95 159.0000 1420.1966 241.30 403.8600
## 13 26545 4024.000 112 187.0000 1825.2542 284.48 474.9800
## 14 22180 3353.000 109 195.0000 1520.8940 276.86 495.3000
## 15 26470 3567.000 112 200.0000 1617.9627 284.48 508.0000
## 16 24895 3461.000 109 196.0000 1569.8819 276.86 497.8400
## 17 28345 3536.000 109 196.0000 1603.9013 276.86 497.8400
## 18 32245 3591.000 112 200.0000 1628.8489 284.48 508.0000
## 19 35545 3778.000 114 207.0000 1713.6706 289.56 525.7800
## 20 40720 3909.000 114 207.0000 1773.0911 289.56 525.7800
## 21 52795 5367.000 116 199.0000 2434.4283 294.64 505.4600
## 22 46995 4302.000 116 195.0000 1951.3528 294.64 495.3000
## 23 45445 3984.000 115 207.0000 1807.1105 292.10 525.7800
## 24 50595 4044.000 115 207.0000 1834.3260 292.10 525.7800
## 25 47955 3992.000 112 201.0000 1810.7393 284.48 510.5400
## 26 42735 4947.000 130 219.0000 2243.9196 330.20 556.2600
## 27 30295 4425.000 113 192.0000 2007.1446 287.02 487.6800
## 28 20255 2866.000 98 163.0000 1299.9947 248.92 414.0200
## 29 11690 2370.000 98 167.0000 1075.0130 248.92 424.1800
## 30 12585 2348.000 98 153.0000 1065.0340 248.92 388.6200
## 31 14610 2617.000 104 183.0000 1187.0503 264.16 464.8200
## 32 14810 2676.000 104 183.0000 1213.8122 264.16 464.8200
## 33 16385 2617.000 104 183.0000 1187.0503 264.16 464.8200
## 34 21900 3465.000 111 200.0000 1571.6963 281.94 508.0000
## 35 18995 3174.000 106 188.0000 1439.7010 269.24 477.5200
## 36 20370 3297.000 106 188.0000 1495.4928 269.24 477.5200
## 37 21825 3340.000 111 198.0000 1514.9973 281.94 502.9200
## 38 25000 3476.000 111 200.0000 1576.6858 281.94 508.0000
## 39 27995 3606.000 111 200.0000 1635.6528 281.94 508.0000
## 40 23495 3315.000 106 188.0000 1503.6575 269.24 477.5200
## 41 24225 3434.000 111 198.0000 1557.6349 281.94 502.9200
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## 43 22225 3458.000 112 188.0000 1568.5211 284.48 477.5200
## 44 17985 3101.000 103 169.0000 1406.5888 261.62 429.2600
## 45 22000 3105.000 103 169.0000 1408.4032 261.62 429.2600
## 46 19090 3173.000 108 191.0000 1439.2474 274.32 485.1400
## 47 21840 3222.000 108 191.0000 1461.4734 274.32 485.1400
## 48 29865 3581.000 113 198.0000 1624.3130 287.02 502.9200
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## 50 26860 3548.000 113 208.0000 1609.3444 287.02 528.3200
## 51 25955 3217.000 103 169.0000 1459.2055 261.62 429.2600
## 52 25215 3357.000 106 194.0000 1522.7083 269.24 492.7600
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## 54 30950 3448.000 106 194.0000 1563.9852 269.24 492.7600
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## 56 38380 4331.000 119 201.0000 1964.5070 302.26 510.5400
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## 58 15040 2626.000 105 174.0000 1191.1326 266.70 441.9600
## 59 22035 3469.000 113 204.0000 1573.5106 287.02 518.1600
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## 61 20220 3175.000 108 191.0000 1440.1546 274.32 485.1400
## 62 24885 3487.000 113 204.0000 1581.6753 287.02 518.1600
## 63 21795 3862.000 113 189.0000 1751.7723 287.02 480.0600
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## 70 20320 3306.000 109 198.0000 1499.5752 276.86 502.9200
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## 75 22290 3497.000 109 198.0000 1586.2112 276.86 502.9200
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## 82 15850 2513.000 103 175.0000 1139.8767 261.62 444.5000
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## 88 26960 3294.000 105 188.0000 1494.1320 266.70 477.5200
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## 90 27450 4365.000 118 201.0000 1979.9291 299.72 510.5400
## 91 21589 3549.000 103 177.0000 1609.7980 261.62 449.5800
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## 96 15389 2635.000 103 178.0000 1195.2149 261.62 452.1200
## 97 15389 2698.000 103 178.0000 1223.7912 261.62 452.1200
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## 101 26189 3651.000 108 192.0000 1656.0644 274.32 487.6800
## 102 18739 3023.000 100 173.0000 1371.2086 254.00 439.4200
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## 111 13580 2686.000 101 178.0000 1218.3481 256.54 452.1200
## 112 14630 2697.000 101 178.0000 1223.3376 256.54 452.1200
## 113 18435 3279.000 106 186.0000 1487.3282 269.24 472.4400
## 114 26000 4021.000 110 196.0000 1823.8934 279.40 497.8400
## 115 20615 4802.000 115 194.0000 2178.1488 292.10 492.7600
## 116 11905 2447.000 95 167.0000 1109.9396 241.30 424.1800
## 117 32350 3460.000 107 191.0000 1569.4283 271.78 485.1400
## 118 42915 4834.000 114 193.0000 2192.6637 289.56 490.2200
## 119 16999 2524.000 97 143.0000 1144.8662 246.38 363.2200
## 120 19999 2678.000 97 144.0000 1214.7194 246.38 365.7600
## 121 15500 2696.000 104 178.0000 1222.8840 264.16 452.1200
## 122 17200 2762.000 104 179.0000 1252.8211 264.16 454.6600
## 123 19270 3042.000 105 187.0000 1379.8269 266.70 474.9800
## 124 28750 3812.000 112 188.0000 1729.0927 284.48 477.5200
## 125 29995 4374.000 114 190.0000 1984.0114 289.56 482.6000
## 126 21595 3308.000 109 200.0000 1500.4823 276.86 508.0000
## 127 23895 3315.000 109 200.0000 1503.6575 276.86 508.0000
## 128 33995 4340.000 121 202.0000 1968.5893 307.34 513.0800
## 129 22595 3488.000 109 198.0000 1582.1289 276.86 502.9200
## 130 18892 3240.000 103 179.0000 1469.6381 261.62 454.6600
## 131 14622 2656.000 102 181.0000 1204.7404 259.08 459.7400
## 132 16722 2795.000 102 181.0000 1267.7896 259.08 459.7400
## 133 19312 3351.000 108 191.0000 1519.9868 274.32 485.1400
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