Page 49 - Applied Statistics with R

3.2. DATA STRUCTURES 49

## [1] 1999 1999 2008 2008 1999 1999 2008 1999 1999 2008 2008 1999 1999 2008 2008
## [16] 1999 2008 2008 2008 2008 2008 1999 2008 1999 1999 2008 2008 2008 2008 2008
## [31] 1999 1999 1999 2008 1999 2008 2008 1999 1999 1999 1999 2008 2008 2008 1999
## [46] 1999 2008 2008 2008 2008 1999 1999 2008 2008 2008 1999 1999 1999 2008 2008
## [61] 2008 1999 2008 1999 2008 2008 2008 2008 2008 2008 1999 1999 2008 1999 1999
## [76] 1999 2008 1999 1999 1999 2008 2008 1999 1999 1999 1999 1999 2008 1999 2008
## [91] 1999 1999 2008 2008 1999 1999 2008 2008 2008 1999 1999 1999 1999 1999 2008
## [106] 2008 2008 2008 1999 1999 2008 2008 1999 1999 2008 1999 1999 2008 2008 2008
## [121] 2008 2008 2008 2008 1999 1999 2008 2008 2008 2008 1999 2008 2008 1999 1999
## [136] 1999 2008 1999 2008 2008 1999 1999 1999 2008 2008 2008 2008 1999 1999 2008
## [151] 1999 1999 2008 2008 1999 1999 1999 2008 2008 1999 1999 2008 2008 2008 2008
## [166] 1999 1999 1999 1999 2008 2008 2008 2008 1999 1999 1999 1999 2008 2008 1999
## [181] 1999 2008 2008 1999 1999 2008 1999 1999 2008 2008 1999 1999 2008 1999 1999
## [196] 1999 2008 2008 1999 2008 1999 1999 2008 1999 1999 2008 2008 1999 1999 2008
## [211] 2008 1999 1999 1999 1999 2008 2008 2008 2008 1999 1999 1999 1999 1999 1999
## [226] 2008 2008 1999 1999 2008 2008 1999 1999 2008

mpg$hwy

## [1] 29 29 31 30 26 26 27 26 25 28 27 25 25 25 25 24 25 23 20 15 20 17 17 26 23
## [26] 26 25 24 19 14 15 17 27 30 26 29 26 24 24 22 22 24 24 17 22 21 23 23 19 18
## [51] 17 17 19 19 12 17 15 17 17 12 17 16 18 15 16 12 17 17 16 12 15 16 17 15 17
## [76] 17 18 17 19 17 19 19 17 17 17 16 16 17 15 17 26 25 26 24 21 22 23 22 20 33
## [101] 32 32 29 32 34 36 36 29 26 27 30 31 26 26 28 26 29 28 27 24 24 24 22 19 20
## [126] 17 12 19 18 14 15 18 18 15 17 16 18 17 19 19 17 29 27 31 32 27 26 26 25 25
## [151] 17 17 20 18 26 26 27 28 25 25 24 27 25 26 23 26 26 26 26 25 27 25 27 20 20
## [176] 19 17 20 17 29 27 31 31 26 26 28 27 29 31 31 26 26 27 30 33 35 37 35 15 18
## [201] 20 20 22 17 19 18 20 29 26 29 29 24 44 29 26 29 29 29 29 23 24 44 41 29 26
## [226] 28 29 29 29 28 29 26 26 26

We can use the dim(), nrow() and ncol() functions to obtain information
about the dimension of the data frame.

dim(mpg)

## [1] 234 11

nrow(mpg)

## [1] 234