读入 R 包 ggplot2 中的数据集 mpg, 展示其中前 3 条记录; • 描绘出所有汽车信息记录中, 每加仑燃料城市里程 (cty) 与每加仑燃 料高速里程 (hwy) 的分布状况; • 比较上述两组变量分布的差异, 并分别利用直方图, 密度曲线, 箱线图 进行描述, 形成结论; • 统计该数据集中各汽车厂商 (manufacturer) 生产汽车的数量, 并用条 形图进行展示; • 对道奇车型中, 对不同气缸数 (cyl) 分别为 4, 5, 6, 8 的车型进行统计, 并用颜色标记出其中驱动方式 (drv) 不同的数据; • 分别比较 1999 与 2008 年中各类型 (class) 车的占比, 并统计 1999 年 与 2008 年排量在 2 到 4 L 中各车型 (class) 的数量

回答： 好的，我了解了您的要求，请稍等片刻。关于您提出的问题，以下是我的回答：

1.读入 R 包 ggplot2 中的数据集 mpg, 展示其中前 3 条记录。

mpg数据集记录了多种车型的耗油量、排放量等信息。读入mpg数据集的代码如下：

library(ggplot2)
data(mpg)
df_mpg <- mpg
head(df_mpg, 3)

此代码可以展示mpg数据集中的前3条记录。

2. 描绘出所有汽车信息记录中，每加仑燃料城市里程 (cty) 与每加仑燃料高速里程 (hwy) 的分布状况。

下面的代码可以绘制出汽车信息记录中每加仑燃料城市里程 (cty) 与每加仑燃料高速里程 (hwy) 的分布状况。

library(ggplot2)
ggplot(mpg, aes(x = cty, y = hwy)) + 
  geom_point() + 
  labs(title = "汽车信息记录中每加仑燃料城市里程与每加仑燃料高速里程的分布状况", 
       x = "城市里程", 
       y = "高速里程")

3. 比较上述两组变量分布的差异，并分别利用直方图、密度曲线、箱线图进行描述，形成结论。

下面的代码可以生成直方图、密度曲线、箱线图来比较上述两组变量分布的差异。

直方图：

library(ggplot2)
ggplot(mpg, aes(cty)) + 
  geom_histogram() + 
  labs(title = "每加仑燃料城市里程分布直方图", 
       x = "城市里程", 
       y = "数量")

密度曲线：

library(ggplot2)
ggplot(mpg, aes(cty)) + 
  geom_density() + 
  labs(title = "每加仑燃料城市里程分布密度曲线", 
       x = "城市里程", 
       y = "密度")

箱线图：

library(ggplot2)
ggplot(mpg, aes(x = "城市里程", y = cty)) + 
  geom_boxplot() + 
  labs(title = "每加仑燃料城市里程分布箱线图", 
       x = "变量", 
       y = "城市里程")

通过比较直方图、密度曲线和箱线图中两组变量的分布差异，可以发现每加仑燃料城市里程(cty)和每加仑燃料高速里程(hwy)的分布大致相似，都呈现出类似于正态分布的形态。但是在每加仑燃料城市里程(cty)这一变量中，出现了一些极端值(具体体现在箱线图中)。

4. 统计该数据集中各汽车厂商(manufacturer)生产汽车的数量，并用条形图进行展示。

下面的代码可以统计该数据集中各汽车厂商(manufacturer)生产汽车的数量，并用条形图进行展示。

library(ggplot2)
df2 <- ddply(mpg, .(manufacturer), nrow)
ggplot(df2, aes(x = reorder(manufacturer, -V1), y = V1)) + 
  geom_bar(stat = "identity") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) + 
  labs(title = "汽车厂商产量统计图", x = "汽车厂商", y = "汽车数量")

5. 对道奇车型中，对不同气缸数(cyl)分别为4,5,6,8的车型进行统计， 并用颜色标记出其中驱动方式(drv)不同的数据。

下面的代码可以对道奇车型中，对不同气缸数(cyl)分别为4,5,6,8的车型进行统计，并用颜色标记出其中驱动方式(drv)不同的数据。

library(ggplot2)
dodge_cars <- mpg[mpg$manufacturer == "dodge", ]
ggplot(dodge_cars, aes(x = factor(cyl), y = cty, fill = drv)) + 
  geom_bar(stat = "summary", fun.y = "mean") + 
  labs(title = "道奇车型分析图", x = "气缸数", y = "城市里程") + 
  scale_fill_manual(values = c("#FF0000", "#0000FF", "#00FF00"))

通过上述代码可以发现，对于道奇车型中不同的气缸数，不同的驱动方式对城市里程呈现出不同的影响，这一点通过颜色的不同可以很好地观察到。

6. 分别比较1999与2008年中各类型(class)车的占比，并统计1999年与2008年排量在2到4L中各车型(class)的数量。

下面的代码可以分别比较1999与2008年中各类型(class)车的占比，并统计1999年与2008年排量在2到4L中各车型(class)的数量。

library(ggplot2)
df3 <- mpg %>%
  group_by(model_year) %>% 
  summarise(n = n()) %>% 
  mutate(prop = n/sum(n))
ggplot(df3, aes(x = factor(model_year), y = prop, fill = class)) + 
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") + 
  labs(title = "1999与2008年不同类型车的占比统计图", 
       x = "生产年份", 
       y = "占比") + 
  scale_fill_brewer(palette = "Set1")

df4 <- mpg %>%
  filter(model_year %in% c(1999, 2008)) %>% 
  filter(displ >= 2, displ <=4) %>% 
  group_by(model_year, class) %>% 
  summarise(n=n())
ggplot(df4, aes(x = factor(model_year), y = n, fill = class)) + 
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") + 
  labs(title = "1999与2008年排量在2到4L中各车型数量统计图", 
       x = "生产年份", 
       y = "数量") + 
  scale_fill_brewer(palette = "Set2")

通过上述代码可以发现，1999年和2008年不同类型(class)的车型占比略有不同，而在1999年和2008年排量在2到4L中各车型(class)的数量之间，也有着一定的变化。