x<-3
x=3
x
## [1] 3
as.factor(x)
## [1] 3
## Levels: 3
as.numeric(x)
## [1] 3
as.character(x)
## [1] "3"
as.data.frame(x)
## x
## 1 3
as.integer(3.14)
## [1] 3
as.numeric(FALSE)
## [1] 0
as.numeric(TRUE)
## [1] 1
as.logical(0.45)
## [1] TRUE
getwd()
## [1] "C:/data"
setwd("c:/data")
getwd()
## [1] "c:/data"
dfl<-read.csv("Data1.csv")
dfl
## Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 Q10 Q11 Q12 Q13 Q14 Q15 Q16 Q17 Q18 Q19 Q20
## 1 4 4 2 3 4 2 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
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## 3 4 4 4 4 2 4 4 4 4 2 4 4 4 4 3 4 4 4 4 3
## 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 5 4 4 4 4 4 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 6 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 7 4 2 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 4 5 2 4 4 4
## 8 4 2 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 2 2 2 4 2 2
## 9 4 4 4 4 2 1 3 2 3 2 4 3 4 5 3 4 4 4 4 4
## 10 4 4 2 2 4 2 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 2
## 11 4 4 4 4 4 2 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 12 4 4 2 4 2 2 4 4 4 4 3 3 4 4 3 4 4 4 4 4
## 13 4 4 4 4 4 4 5 4 2 4 4 4 2 3 1 4 3 4 1 4
## 14 4 2 4 2 4 4 4 4 2 4 4 3 4 4 4 4 2 4 4 2
## 15 4 4 4 4 4 3 4 3 4 3 4 3 4 5 4 5 4 4 4 4
## 16 4 4 4 4 4 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 5 5 4 5
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## 18 4 4 3 2 3 2 3 2 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 19 4 2 2 2 1 1 4 4 2 2 3 4 4 4 4 4 3 4 2 2
## 20 4 2 3 4 2 4 4 4 4 3 3 2 4 4 4 4 4 4 3 4
## 21 4 3 3 4 2 2 4 4 4 3 4 3 3 4 3 4 2 4 3 3
## 22 3 2 2 1 1 1 2 4 4 3 3 4 2 4 3 4 4 4 3 3
## 23 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 5
## 24 4 4 4 4 3 4 5 3 3 2 3 4 4 3 2 4 5 2 1 4
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## 29 4 4 4 5 5 4 4 4 4 3 5 4 4 4 4 4 4 5 4 3
## 30 4 4 2 2 4 4 2 4 2 4 2 2 2 4 2 5 4 4 1 1
## 31 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 2 4 4 4 4 5 4 5 2 5
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## 44 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## 45 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 46 4 4 4 4 3 3 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3
## 47 4 4 4 4 2 2 4 4 4 4 1 1 4 2 2 4 2 5 4 4
## 48 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 2 2 2 2 2
## 49 4 4 2 4 2 3 3 4 2 3 4 4 3 4 3 3 3 4 3 2
## 50 4 3 4 2 2 2 2 2 4 4 4 2 4 2 4 2 3 4 4 2
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## 53 4 3 4 4 3 2 4 4 4 4 4 2 4 4 2 4 3 2 4 3
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## 55 1 1 1 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
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## 57 4 4 2 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 5 4 5 4 4 2 3
## 58 4 4 2 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 4 4 2 2
## 59 4 2 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 4
## 60 4 2 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 61 4 4 4 4 4 2 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 2 4
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## 70 1 2 2 3 4 3 2 2 4 2 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4
## 71 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 72 4 4 4 4 4 2 5 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 73 4 4 4 4 3 3 4 3 4 3 3 3 3 3 3 4 4 4 3 3
## 74 2 4 4 4 4 4 2 2 2 4 2 2 4 4 2 4 4 4 3 4
## 75 4 3 3 4 3 2 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3
## 76 4 4 3 2 3 4 4 2 4 3 4 3 4 4 3 4 3 4 4 3
## 77 4 4 3 3 2 2 2 2 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3
## 78 2 4 2 2 4 2 2 4 4 4 4 2 2 2 3 3 3 4 4 3
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## 80 4 1 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## 81 1 2 2 2 2 4 2 2 2 2 4 4 2 4 2 4 4 2 4 4
## 82 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 2 2 4 4 4 4 4 2 2
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## 94 5 4 4 4 4 5 4 4 4 4 5 4 4 4 4 5 4 4 4 4
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## 106 4 4 4 3 4 4 4 4 4 3 4 4 4 5 4 4 4 4 4 5
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## 152 2 2 2 2 2 2 2 2 4 3 2 2 2 2 2 2 2 4 2 2
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## 154 4 3 2 2 2 2 2 2 4 2 4 4 4 4 4 4 2 3 3 3
## 155 4 4 2 4 3 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
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## 157 4 3 4 4 3 4 4 3 4 3 2 2 3 4 3 4 4 4 4 4
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## Gender EDU BF BM Happiness Peace
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## 4 Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
## 5 Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
## 6 Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
tail(mtcars)
## X mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
## 27 Porsche 914-2 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.7 0 1 5 2
## 28 Lotus Europa 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.9 1 1 5 2
## 29 Ford Pantera L 15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.5 0 1 5 4
## 30 Ferrari Dino 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.5 0 1 5 6
## 31 Maserati Bora 15.0 8 301.0 335 3.54 3.570 14.6 0 1 5 8
## 32 Volvo 142E 21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.6 1 1 4 2
str(mtcars)
## 'data.frame': 32 obs. of 12 variables:
## $ X : chr "Mazda RX4" "Mazda RX4 Wag" "Datsun 710" "Hornet 4 Drive" ...
## $ mpg : num 21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
## $ cyl : int 6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
## $ disp: num 160 160 108 258 360 ...
## $ hp : int 110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
## $ drat: num 3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
## $ wt : num 2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
## $ qsec: num 16.5 17 18.6 19.4 17 ...
## $ vs : int 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
## $ am : int 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ gear: int 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
## $ carb: int 4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...
mean(mtcars$mpg)
## [1] 20.09062
median(mtcars$mpg)
## [1] 19.2
quantile(mtcars$mpg)
## 0% 25% 50% 75% 100%
## 10.400 15.425 19.200 22.800 33.900
IQR(mtcars$mpg)
## [1] 7.375
mtcars$mpg
## [1] 21.0 21.0 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 17.8 16.4 17.3 15.2 10.4
## [16] 10.4 14.7 32.4 30.4 33.9 21.5 15.5 15.2 13.3 19.2 27.3 26.0 30.4 15.8 19.7
## [31] 15.0 21.4
summary(iris)
## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
## Min. :4.300 Min. :2.000 Min. :1.000 Min. :0.100
## 1st Qu.:5.100 1st Qu.:2.800 1st Qu.:1.600 1st Qu.:0.300
## Median :5.800 Median :3.000 Median :4.350 Median :1.300
## Mean :5.843 Mean :3.057 Mean :3.758 Mean :1.199
## 3rd Qu.:6.400 3rd Qu.:3.300 3rd Qu.:5.100 3rd Qu.:1.800
## Max. :7.900 Max. :4.400 Max. :6.900 Max. :2.500
## Species
## setosa :50
## versicolor:50
## virginica :50
##
##
##
dim(iris)
## [1] 150 5