dirty_iris <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/edwindj/datacleaning/master/data/dirty_iris.csv")
missing_data <- sum(is.na(dirty_iris$Petal.Length))completecase_num <- sum(complete.cases(dirty_iris))
percent_completecase <- (completecase_num/nrow(dirty_iris))
completecase_num## [1] 96percent_completecase## [1] 0.64dirty_iris## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 6.4 3.2 4.500 1.5 versicolor
## 2 6.3 3.3 6.000 2.5 virginica
## 3 6.2 NA 5.400 2.3 virginica
## 4 5.0 3.4 1.600 0.4 setosa
## 5 5.7 2.6 3.500 1.0 versicolor
## 6 5.3 NA NA 0.2 setosa
## 7 6.4 2.7 5.300 NA virginica
## 8 5.9 3.0 5.100 1.8 virginica
## 9 5.8 2.7 4.100 1.0 versicolor
## 10 4.8 3.1 1.600 0.2 setosa
## 11 5.0 3.5 1.600 0.6 setosa
## 12 6.0 2.7 5.100 1.6 versicolor
## 13 6.0 3.0 4.800 NA virginica
## 14 6.8 2.8 4.800 1.4 versicolor
## 15 NA 3.9 1.700 0.4 setosa
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## 17 5.5 NA 4.000 1.3 versicolor
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## 122 4.5 2.3 1.300 0.3 setosa
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## 144 6.3 2.9 5.600 1.8 virginica
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## 147 5.6 3.0 4.500 1.5 versicolor
## 148 5.2 3.5 1.500 0.2 setosa
## 149 6.4 3.1 NA 1.8 virginica
## 150 5.8 2.6 4.000 NA versicolor# petal.width is inf in row 86dirty_iris[dirty_iris == Inf] <- NA
dirty_iris## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 6.4 3.2 4.500 1.5 versicolor
## 2 6.3 3.3 6.000 2.5 virginica
## 3 6.2 NA 5.400 2.3 virginica
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## 5 5.7 2.6 3.500 1.0 versicolor
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## 143 6.6 3.0 4.400 1.4 versicolor
## 144 6.3 2.9 5.600 1.8 virginica
## 145 5.7 2.5 5.000 2.0 virginica
## 146 6.7 3.1 5.600 2.4 virginica
## 147 5.6 3.0 4.500 1.5 versicolor
## 148 5.2 3.5 1.500 0.2 setosa
## 149 6.4 3.1 NA 1.8 virginica
## 150 5.8 2.6 4.000 NA versicolorrule_violations <- dirty_iris[dirty_iris$Sepal.Width <= 0 |
dirty_iris$Sepal.Length > 30, ]
rule_violations <- na.omit(rule_violations)
num_ruleviolations <- nrow(rule_violations)
rule_violations## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 16 5.0 -3 3.5 1.0 versicolor
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## 130 5.7 0 1.7 0.3 setosanum_ruleviolations## [1] 3rule_violations$Sepal.Width[rule_violations$Sepal.Width < 0] <- abs(rule_violations$Sepal.Width[rule_violations$Sepal.Width < 0])
rule_violations$Sepal.Width[rule_violations$Sepal.Width == 0] <- NA
print(rule_violations)## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 16 5.0 3 3.5 1.0 versicolor
## 125 49.0 30 14.0 2.0 setosa
## 130 5.7 NA 1.7 0.3 setosadirty_iris$Sepal.Width[is.infinite(dirty_iris$Sepal.Width)] <- NA
sepalwidth_mean <- mean(dirty_iris$Sepal.Width, na.rm = TRUE)
dirty_iris$Sepal.Width[is.na(dirty_iris$Sepal.Width)] <- sepalwidth_mean
dirty_iris## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 6.4 3.200000 4.500 1.5 versicolor
## 2 6.3 3.300000 6.000 2.5 virginica
## 3 6.2 3.390977 5.400 2.3 virginica
## 4 5.0 3.400000 1.600 0.4 setosa
## 5 5.7 2.600000 3.500 1.0 versicolor
## 6 5.3 3.390977 NA 0.2 setosa
## 7 6.4 2.700000 5.300 NA virginica
## 8 5.9 3.000000 5.100 1.8 virginica
## 9 5.8 2.700000 4.100 1.0 versicolor
## 10 4.8 3.100000 1.600 0.2 setosa
## 11 5.0 3.500000 1.600 0.6 setosa
## 12 6.0 2.700000 5.100 1.6 versicolor
## 13 6.0 3.000000 4.800 NA virginica
## 14 6.8 2.800000 4.800 1.4 versicolor
## 15 NA 3.900000 1.700 0.4 setosa
## 16 5.0 -3.000000 3.500 1.0 versicolor
## 17 5.5 3.390977 4.000 1.3 versicolor
## 18 4.7 3.200000 1.300 0.2 setosa
## 19 NA 4.000000 NA 0.2 setosa
## 20 5.6 3.390977 4.200 1.3 versicolor
## 21 4.9 3.600000 NA 0.1 setosa
## 22 5.4 3.390977 4.500 1.5 versicolor
## 23 6.2 2.800000 NA 1.8 virginica
## 24 6.7 3.300000 5.700 2.5 virginica
## 25 NA 3.000000 5.900 2.1 virginica
## 26 4.6 3.200000 1.400 0.2 setosa
## 27 4.9 3.100000 1.500 0.1 setosa
## 28 73.0 29.000000 63.000 NA virginica
## 29 6.5 3.200000 5.100 2.0 virginica
## 30 NA 2.800000 0.820 1.3 versicolor
## 31 4.4 3.200000 NA 0.2 setosa
## 32 5.9 3.200000 4.800 NA versicolor
## 33 5.7 2.800000 4.500 1.3 versicolor
## 34 6.2 2.900000 NA 1.3 versicolor
## 35 6.6 2.900000 23.000 1.3 versicolor
## 36 4.8 3.000000 1.400 0.1 setosa
## 37 6.5 3.000000 5.500 1.8 virginica
## 38 6.2 2.200000 4.500 1.5 versicolor
## 39 6.7 2.500000 5.800 1.8 virginica
## 40 5.0 3.000000 1.600 0.2 setosa
## 41 5.0 3.390977 1.200 0.2 setosa
## 42 5.8 2.700000 3.900 1.2 versicolor
## 43 0.0 3.390977 1.300 0.4 setosa
## 44 5.8 2.700000 5.100 1.9 virginica
## 45 5.5 4.200000 1.400 0.2 setosa
## 46 7.7 2.800000 6.700 2.0 virginica
## 47 5.7 3.390977 NA 0.4 setosa
## 48 7.0 3.200000 4.700 1.4 versicolor
## 49 6.5 3.000000 5.800 2.2 virginica
## 50 6.0 3.400000 4.500 1.6 versicolor
## 51 5.5 2.600000 4.400 1.2 versicolor
## 52 4.9 3.100000 NA 0.2 setosa
## 53 5.2 2.700000 3.900 1.4 versicolor
## 54 4.8 3.400000 1.600 0.2 setosa
## 55 6.3 3.300000 4.700 1.6 versicolor
## 56 7.7 3.800000 6.700 2.2 virginica
## 57 5.1 3.800000 1.500 0.3 setosa
## 58 NA 2.900000 4.500 1.5 versicolor
## 59 6.4 2.800000 5.600 NA virginica
## 60 6.4 2.800000 5.600 2.1 virginica
## 61 5.0 2.300000 3.300 NA versicolor
## 62 7.4 2.800000 6.100 1.9 virginica
## 63 4.3 3.000000 1.100 0.1 setosa
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## 65 7.2 3.000000 5.800 1.6 virginica
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## 72 6.9 3.100000 5.100 2.3 virginica
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## 84 5.4 3.700000 1.500 0.2 setosa
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## 88 5.7 2.900000 4.200 1.3 versicolor
## 89 4.4 2.900000 1.400 0.2 setosa
## 90 6.3 2.500000 5.000 1.9 virginica
## 91 7.2 3.200000 6.000 1.8 virginica
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## 93 5.2 3.400000 1.400 0.2 setosa
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## 100 6.3 2.800000 5.100 1.5 virginica
## 101 5.4 3.400000 1.500 0.4 setosa
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## 110 4.6 3.400000 1.400 0.3 setosa
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## 112 5.0 3.400000 1.500 0.2 setosa
## 113 5.1 3.400000 1.500 0.2 setosa
## 114 NA 3.300000 5.700 2.1 virginica
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## 116 7.7 2.600000 6.900 2.3 virginica
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## 123 6.4 3.200000 5.300 2.3 virginica
## 124 5.2 4.100000 1.500 0.1 setosa
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## 132 6.7 3.100000 4.400 1.4 versicolor
## 133 4.8 3.390977 1.900 0.2 setosa
## 134 5.1 3.300000 1.700 0.5 setosa
## 135 4.4 3.000000 1.300 NA setosa
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## 147 5.6 3.000000 4.500 1.5 versicolor
## 148 5.2 3.500000 1.500 0.2 setosa
## 149 6.4 3.100000 NA 1.8 virginica
## 150 5.8 2.600000 4.000 NA versicolorpetallength_median <- median(dirty_iris$Petal.Length, na.rm = TRUE)
dirty_iris$Petal.Length[is.na(dirty_iris$Petal.Length)] <- petallength_median
dirty_iris## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 6.4 3.200000 4.500 1.5 versicolor
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## 10 4.8 3.100000 1.600 0.2 setosa
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## 13 6.0 3.000000 4.800 NA virginica
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## 15 NA 3.900000 1.700 0.4 setosa
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## 21 4.9 3.600000 4.500 0.1 setosa
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## 33 5.7 2.800000 4.500 1.3 versicolor
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## 35 6.6 2.900000 23.000 1.3 versicolor
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## 110 4.6 3.400000 1.400 0.3 setosa
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## 114 NA 3.300000 5.700 2.1 virginica
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## 116 7.7 2.600000 6.900 2.3 virginica
## 117 6.3 3.390977 4.400 1.3 versicolor
## 118 4.6 3.100000 1.500 0.2 setosa
## 119 NA 3.000000 5.500 2.1 virginica
## 120 NA 2.800000 4.700 1.2 versicolor
## 121 5.9 3.000000 4.500 1.5 versicolor
## 122 4.5 2.300000 1.300 0.3 setosa
## 123 6.4 3.200000 5.300 2.3 virginica
## 124 5.2 4.100000 1.500 0.1 setosa
## 125 49.0 30.000000 14.000 2.0 setosa
## 126 5.6 2.900000 3.600 1.3 versicolor
## 127 6.8 3.200000 5.900 2.3 virginica
## 128 5.8 3.390977 5.100 2.4 virginica
## 129 4.6 3.600000 4.500 0.2 setosa
## 130 5.7 0.000000 1.700 0.3 setosa
## 131 5.6 2.500000 3.900 1.1 versicolor
## 132 6.7 3.100000 4.400 1.4 versicolor
## 133 4.8 3.390977 1.900 0.2 setosa
## 134 5.1 3.300000 1.700 0.5 setosa
## 135 4.4 3.000000 1.300 NA setosa
## 136 7.7 3.000000 4.500 2.3 virginica
## 137 4.7 3.200000 1.600 0.2 setosa
## 138 NA 3.000000 4.900 1.8 virginica
## 139 6.9 3.100000 5.400 2.1 virginica
## 140 6.0 2.200000 4.000 1.0 versicolor
## 141 5.0 3.390977 1.400 0.2 setosa
## 142 5.5 3.390977 3.800 1.1 versicolor
## 143 6.6 3.000000 4.400 1.4 versicolor
## 144 6.3 2.900000 5.600 1.8 virginica
## 145 5.7 2.500000 5.000 2.0 virginica
## 146 6.7 3.100000 5.600 2.4 virginica
## 147 5.6 3.000000 4.500 1.5 versicolor
## 148 5.2 3.500000 1.500 0.2 setosa
## 149 6.4 3.100000 4.500 1.8 virginica
## 150 5.8 2.600000 4.000 NA versicolormodel <- lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width + Petal.Length,
data = dirty_iris)
model##
## Call:
## lm(formula = Sepal.Length ~ Sepal.Width + Petal.Length, data = dirty_iris)
##
## Coefficients:
## (Intercept) Sepal.Width Petal.Length
## -0.3447 1.3921 0.4850I <- is.na(dirty_iris$Sepal.Length)
dirty_iris$Sepal.Length[I] <- predict(model, newdata = dirty_iris[I,])
dirty_iris## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 6.400000 3.200000 4.500 1.5 versicolor
## 2 6.300000 3.300000 6.000 2.5 virginica
## 3 6.200000 3.390977 5.400 2.3 virginica
## 4 5.000000 3.400000 1.600 0.4 setosa
## 5 5.700000 2.600000 3.500 1.0 versicolor
## 6 5.300000 3.390977 4.500 0.2 setosa
## 7 6.400000 2.700000 5.300 NA virginica
## 8 5.900000 3.000000 5.100 1.8 virginica
## 9 5.800000 2.700000 4.100 1.0 versicolor
## 10 4.800000 3.100000 1.600 0.2 setosa
## 11 5.000000 3.500000 1.600 0.6 setosa
## 12 6.000000 2.700000 5.100 1.6 versicolor
## 13 6.000000 3.000000 4.800 NA virginica
## 14 6.800000 2.800000 4.800 1.4 versicolor
## 15 5.908977 3.900000 1.700 0.4 setosa
## 16 5.000000 -3.000000 3.500 1.0 versicolor
## 17 5.500000 3.390977 4.000 1.3 versicolor
## 18 4.700000 3.200000 1.300 0.2 setosa
## 19 7.406096 4.000000 4.500 0.2 setosa
## 20 5.600000 3.390977 4.200 1.3 versicolor
## 21 4.900000 3.600000 4.500 0.1 setosa
## 22 5.400000 3.390977 4.500 1.5 versicolor
## 23 6.200000 2.800000 4.500 1.8 virginica
## 24 6.700000 3.300000 5.700 2.5 virginica
## 25 6.692935 3.000000 5.900 2.1 virginica
## 26 4.600000 3.200000 1.400 0.2 setosa
## 27 4.900000 3.100000 1.500 0.1 setosa
## 28 73.000000 29.000000 63.000 NA virginica
## 29 6.500000 3.200000 5.100 2.0 virginica
## 30 3.950880 2.800000 0.820 1.3 versicolor
## 31 4.400000 3.200000 4.500 0.2 setosa
## 32 5.900000 3.200000 4.800 NA versicolor
## 33 5.700000 2.800000 4.500 1.3 versicolor
## 34 6.200000 2.900000 4.500 1.3 versicolor
## 35 6.600000 2.900000 23.000 1.3 versicolor
## 36 4.800000 3.000000 1.400 0.1 setosa
## 37 6.500000 3.000000 5.500 1.8 virginica
## 38 6.200000 2.200000 4.500 1.5 versicolor
## 39 6.700000 2.500000 5.800 1.8 virginica
## 40 5.000000 3.000000 1.600 0.2 setosa
## 41 5.000000 3.390977 1.200 0.2 setosa
## 42 5.800000 2.700000 3.900 1.2 versicolor
## 43 0.000000 3.390977 1.300 0.4 setosa
## 44 5.800000 2.700000 5.100 1.9 virginica
## 45 5.500000 4.200000 1.400 0.2 setosa
## 46 7.700000 2.800000 6.700 2.0 virginica
## 47 5.700000 3.390977 4.500 0.4 setosa
## 48 7.000000 3.200000 4.700 1.4 versicolor
## 49 6.500000 3.000000 5.800 2.2 virginica
## 50 6.000000 3.400000 4.500 1.6 versicolor
## 51 5.500000 2.600000 4.400 1.2 versicolor
## 52 4.900000 3.100000 4.500 0.2 setosa
## 53 5.200000 2.700000 3.900 1.4 versicolor
## 54 4.800000 3.400000 1.600 0.2 setosa
## 55 6.300000 3.300000 4.700 1.6 versicolor
## 56 7.700000 3.800000 6.700 2.2 virginica
## 57 5.100000 3.800000 1.500 0.3 setosa
## 58 5.874770 2.900000 4.500 1.5 versicolor
## 59 6.400000 2.800000 5.600 NA virginica
## 60 6.400000 2.800000 5.600 2.1 virginica
## 61 5.000000 2.300000 3.300 NA versicolor
## 62 7.400000 2.800000 6.100 1.9 virginica
## 63 4.300000 3.000000 1.100 0.1 setosa
## 64 5.000000 3.300000 1.400 0.2 setosa
## 65 7.200000 3.000000 5.800 1.6 virginica
## 66 6.300000 2.500000 4.900 1.5 versicolor
## 67 5.100000 2.500000 4.500 1.1 versicolor
## 68 6.874365 3.200000 5.700 2.3 virginica
## 69 5.100000 3.500000 4.500 NA setosa
## 70 5.000000 3.500000 1.300 0.3 setosa
## 71 6.100000 3.000000 4.600 1.4 versicolor
## 72 6.900000 3.100000 5.100 2.3 virginica
## 73 5.100000 3.500000 1.400 0.3 setosa
## 74 6.500000 3.390977 4.600 1.5 versicolor
## 75 5.600000 2.800000 4.900 2.0 virginica
## 76 4.900000 2.500000 4.500 NA virginica
## 77 5.500000 3.500000 1.300 0.2 setosa
## 78 7.600000 3.000000 6.600 2.1 virginica
## 79 5.100000 3.800000 0.000 0.2 setosa
## 80 7.900000 3.800000 6.400 2.0 virginica
## 81 6.100000 2.600000 5.600 1.4 virginica
## 82 5.400000 3.400000 1.700 0.2 setosa
## 83 6.100000 2.900000 4.700 1.4 versicolor
## 84 5.400000 3.700000 1.500 0.2 setosa
## 85 6.700000 3.000000 5.200 2.3 virginica
## 86 5.100000 3.800000 1.900 NA setosa
## 87 6.400000 2.900000 4.300 1.3 versicolor
## 88 5.700000 2.900000 4.200 1.3 versicolor
## 89 4.400000 2.900000 1.400 0.2 setosa
## 90 6.300000 2.500000 5.000 1.9 virginica
## 91 7.200000 3.200000 6.000 1.8 virginica
## 92 4.900000 3.390977 3.300 1.0 versicolor
## 93 5.200000 3.400000 1.400 0.2 setosa
## 94 5.800000 2.700000 5.100 1.9 virginica
## 95 6.000000 2.200000 5.000 1.5 virginica
## 96 6.900000 3.100000 4.500 1.5 versicolor
## 97 5.500000 2.300000 4.000 1.3 versicolor
## 98 6.700000 3.390977 5.000 1.7 versicolor
## 99 5.700000 3.000000 4.200 1.2 versicolor
## 100 6.300000 2.800000 5.100 1.5 virginica
## 101 5.400000 3.400000 1.500 0.4 setosa
## 102 7.200000 3.600000 4.500 2.5 virginica
## 103 6.300000 2.700000 4.900 NA virginica
## 104 5.600000 3.000000 4.100 1.3 versicolor
## 105 5.100000 3.700000 4.500 0.4 setosa
## 106 5.500000 3.390977 0.925 1.0 versicolor
## 107 6.500000 3.000000 5.200 2.0 virginica
## 108 4.800000 3.000000 1.400 NA setosa
## 109 6.100000 2.800000 4.500 1.3 versicolor
## 110 4.600000 3.400000 1.400 0.3 setosa
## 111 6.300000 3.400000 4.500 2.4 virginica
## 112 5.000000 3.400000 1.500 0.2 setosa
## 113 5.100000 3.400000 1.500 0.2 setosa
## 114 7.013576 3.300000 5.700 2.1 virginica
## 115 6.700000 3.100000 4.700 1.5 versicolor
## 116 7.700000 2.600000 6.900 2.3 virginica
## 117 6.300000 3.390977 4.400 1.3 versicolor
## 118 4.600000 3.100000 1.500 0.2 setosa
## 119 6.498948 3.000000 5.500 2.1 virginica
## 120 5.832552 2.800000 4.700 1.2 versicolor
## 121 5.900000 3.000000 4.500 1.5 versicolor
## 122 4.500000 2.300000 1.300 0.3 setosa
## 123 6.400000 3.200000 5.300 2.3 virginica
## 124 5.200000 4.100000 1.500 0.1 setosa
## 125 49.000000 30.000000 14.000 2.0 setosa
## 126 5.600000 2.900000 3.600 1.3 versicolor
## 127 6.800000 3.200000 5.900 2.3 virginica
## 128 5.800000 3.390977 5.100 2.4 virginica
## 129 4.600000 3.600000 4.500 0.2 setosa
## 130 5.700000 0.000000 1.700 0.3 setosa
## 131 5.600000 2.500000 3.900 1.1 versicolor
## 132 6.700000 3.100000 4.400 1.4 versicolor
## 133 4.800000 3.390977 1.900 0.2 setosa
## 134 5.100000 3.300000 1.700 0.5 setosa
## 135 4.400000 3.000000 1.300 NA setosa
## 136 7.700000 3.000000 4.500 2.3 virginica
## 137 4.700000 3.200000 1.600 0.2 setosa
## 138 6.207968 3.000000 4.900 1.8 virginica
## 139 6.900000 3.100000 5.400 2.1 virginica
## 140 6.000000 2.200000 4.000 1.0 versicolor
## 141 5.000000 3.390977 1.400 0.2 setosa
## 142 5.500000 3.390977 3.800 1.1 versicolor
## 143 6.600000 3.000000 4.400 1.4 versicolor
## 144 6.300000 2.900000 5.600 1.8 virginica
## 145 5.700000 2.500000 5.000 2.0 virginica
## 146 6.700000 3.100000 5.600 2.4 virginica
## 147 5.600000 3.000000 4.500 1.5 versicolor
## 148 5.200000 3.500000 1.500 0.2 setosa
## 149 6.400000 3.100000 4.500 1.8 virginica
## 150 5.800000 2.600000 4.000 NA versicolorpacman::p_load(VIM)
dirty_iris2 <- kNN(dirty_iris)
dirty_iris2 <- subset(dirty_iris2, select = Sepal.Length:Species)
dirty_iris2## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 6.400000 3.200000 4.500 1.5 versicolor
## 2 6.300000 3.300000 6.000 2.5 virginica
## 3 6.200000 3.390977 5.400 2.3 virginica
## 4 5.000000 3.400000 1.600 0.4 setosa
## 5 5.700000 2.600000 3.500 1.0 versicolor
## 6 5.300000 3.390977 4.500 0.2 setosa
## 7 6.400000 2.700000 5.300 1.9 virginica
## 8 5.900000 3.000000 5.100 1.8 virginica
## 9 5.800000 2.700000 4.100 1.0 versicolor
## 10 4.800000 3.100000 1.600 0.2 setosa
## 11 5.000000 3.500000 1.600 0.6 setosa
## 12 6.000000 2.700000 5.100 1.6 versicolor
## 13 6.000000 3.000000 4.800 1.8 virginica
## 14 6.800000 2.800000 4.800 1.4 versicolor
## 15 5.908977 3.900000 1.700 0.4 setosa
## 16 5.000000 -3.000000 3.500 1.0 versicolor
## 17 5.500000 3.390977 4.000 1.3 versicolor
## 18 4.700000 3.200000 1.300 0.2 setosa
## 19 7.406096 4.000000 4.500 0.2 setosa
## 20 5.600000 3.390977 4.200 1.3 versicolor
## 21 4.900000 3.600000 4.500 0.1 setosa
## 22 5.400000 3.390977 4.500 1.5 versicolor
## 23 6.200000 2.800000 4.500 1.8 virginica
## 24 6.700000 3.300000 5.700 2.5 virginica
## 25 6.692935 3.000000 5.900 2.1 virginica
## 26 4.600000 3.200000 1.400 0.2 setosa
## 27 4.900000 3.100000 1.500 0.1 setosa
## 28 73.000000 29.000000 63.000 2.0 virginica
## 29 6.500000 3.200000 5.100 2.0 virginica
## 30 3.950880 2.800000 0.820 1.3 versicolor
## 31 4.400000 3.200000 4.500 0.2 setosa
## 32 5.900000 3.200000 4.800 1.5 versicolor
## 33 5.700000 2.800000 4.500 1.3 versicolor
## 34 6.200000 2.900000 4.500 1.3 versicolor
## 35 6.600000 2.900000 23.000 1.3 versicolor
## 36 4.800000 3.000000 1.400 0.1 setosa
## 37 6.500000 3.000000 5.500 1.8 virginica
## 38 6.200000 2.200000 4.500 1.5 versicolor
## 39 6.700000 2.500000 5.800 1.8 virginica
## 40 5.000000 3.000000 1.600 0.2 setosa
## 41 5.000000 3.390977 1.200 0.2 setosa
## 42 5.800000 2.700000 3.900 1.2 versicolor
## 43 0.000000 3.390977 1.300 0.4 setosa
## 44 5.800000 2.700000 5.100 1.9 virginica
## 45 5.500000 4.200000 1.400 0.2 setosa
## 46 7.700000 2.800000 6.700 2.0 virginica
## 47 5.700000 3.390977 4.500 0.4 setosa
## 48 7.000000 3.200000 4.700 1.4 versicolor
## 49 6.500000 3.000000 5.800 2.2 virginica
## 50 6.000000 3.400000 4.500 1.6 versicolor
## 51 5.500000 2.600000 4.400 1.2 versicolor
## 52 4.900000 3.100000 4.500 0.2 setosa
## 53 5.200000 2.700000 3.900 1.4 versicolor
## 54 4.800000 3.400000 1.600 0.2 setosa
## 55 6.300000 3.300000 4.700 1.6 versicolor
## 56 7.700000 3.800000 6.700 2.2 virginica
## 57 5.100000 3.800000 1.500 0.3 setosa
## 58 5.874770 2.900000 4.500 1.5 versicolor
## 59 6.400000 2.800000 5.600 1.8 virginica
## 60 6.400000 2.800000 5.600 2.1 virginica
## 61 5.000000 2.300000 3.300 1.1 versicolor
## 62 7.400000 2.800000 6.100 1.9 virginica
## 63 4.300000 3.000000 1.100 0.1 setosa
## 64 5.000000 3.300000 1.400 0.2 setosa
## 65 7.200000 3.000000 5.800 1.6 virginica
## 66 6.300000 2.500000 4.900 1.5 versicolor
## 67 5.100000 2.500000 4.500 1.1 versicolor
## 68 6.874365 3.200000 5.700 2.3 virginica
## 69 5.100000 3.500000 4.500 0.2 setosa
## 70 5.000000 3.500000 1.300 0.3 setosa
## 71 6.100000 3.000000 4.600 1.4 versicolor
## 72 6.900000 3.100000 5.100 2.3 virginica
## 73 5.100000 3.500000 1.400 0.3 setosa
## 74 6.500000 3.390977 4.600 1.5 versicolor
## 75 5.600000 2.800000 4.900 2.0 virginica
## 76 4.900000 2.500000 4.500 1.9 virginica
## 77 5.500000 3.500000 1.300 0.2 setosa
## 78 7.600000 3.000000 6.600 2.1 virginica
## 79 5.100000 3.800000 0.000 0.2 setosa
## 80 7.900000 3.800000 6.400 2.0 virginica
## 81 6.100000 2.600000 5.600 1.4 virginica
## 82 5.400000 3.400000 1.700 0.2 setosa
## 83 6.100000 2.900000 4.700 1.4 versicolor
## 84 5.400000 3.700000 1.500 0.2 setosa
## 85 6.700000 3.000000 5.200 2.3 virginica
## 86 5.100000 3.800000 1.900 0.2 setosa
## 87 6.400000 2.900000 4.300 1.3 versicolor
## 88 5.700000 2.900000 4.200 1.3 versicolor
## 89 4.400000 2.900000 1.400 0.2 setosa
## 90 6.300000 2.500000 5.000 1.9 virginica
## 91 7.200000 3.200000 6.000 1.8 virginica
## 92 4.900000 3.390977 3.300 1.0 versicolor
## 93 5.200000 3.400000 1.400 0.2 setosa
## 94 5.800000 2.700000 5.100 1.9 virginica
## 95 6.000000 2.200000 5.000 1.5 virginica
## 96 6.900000 3.100000 4.500 1.5 versicolor
## 97 5.500000 2.300000 4.000 1.3 versicolor
## 98 6.700000 3.390977 5.000 1.7 versicolor
## 99 5.700000 3.000000 4.200 1.2 versicolor
## 100 6.300000 2.800000 5.100 1.5 virginica
## 101 5.400000 3.400000 1.500 0.4 setosa
## 102 7.200000 3.600000 4.500 2.5 virginica
## 103 6.300000 2.700000 4.900 1.9 virginica
## 104 5.600000 3.000000 4.100 1.3 versicolor
## 105 5.100000 3.700000 4.500 0.4 setosa
## 106 5.500000 3.390977 0.925 1.0 versicolor
## 107 6.500000 3.000000 5.200 2.0 virginica
## 108 4.800000 3.000000 1.400 0.2 setosa
## 109 6.100000 2.800000 4.500 1.3 versicolor
## 110 4.600000 3.400000 1.400 0.3 setosa
## 111 6.300000 3.400000 4.500 2.4 virginica
## 112 5.000000 3.400000 1.500 0.2 setosa
## 113 5.100000 3.400000 1.500 0.2 setosa
## 114 7.013576 3.300000 5.700 2.1 virginica
## 115 6.700000 3.100000 4.700 1.5 versicolor
## 116 7.700000 2.600000 6.900 2.3 virginica
## 117 6.300000 3.390977 4.400 1.3 versicolor
## 118 4.600000 3.100000 1.500 0.2 setosa
## 119 6.498948 3.000000 5.500 2.1 virginica
## 120 5.832552 2.800000 4.700 1.2 versicolor
## 121 5.900000 3.000000 4.500 1.5 versicolor
## 122 4.500000 2.300000 1.300 0.3 setosa
## 123 6.400000 3.200000 5.300 2.3 virginica
## 124 5.200000 4.100000 1.500 0.1 setosa
## 125 49.000000 30.000000 14.000 2.0 setosa
## 126 5.600000 2.900000 3.600 1.3 versicolor
## 127 6.800000 3.200000 5.900 2.3 virginica
## 128 5.800000 3.390977 5.100 2.4 virginica
## 129 4.600000 3.600000 4.500 0.2 setosa
## 130 5.700000 0.000000 1.700 0.3 setosa
## 131 5.600000 2.500000 3.900 1.1 versicolor
## 132 6.700000 3.100000 4.400 1.4 versicolor
## 133 4.800000 3.390977 1.900 0.2 setosa
## 134 5.100000 3.300000 1.700 0.5 setosa
## 135 4.400000 3.000000 1.300 0.2 setosa
## 136 7.700000 3.000000 4.500 2.3 virginica
## 137 4.700000 3.200000 1.600 0.2 setosa
## 138 6.207968 3.000000 4.900 1.8 virginica
## 139 6.900000 3.100000 5.400 2.1 virginica
## 140 6.000000 2.200000 4.000 1.0 versicolor
## 141 5.000000 3.390977 1.400 0.2 setosa
## 142 5.500000 3.390977 3.800 1.1 versicolor
## 143 6.600000 3.000000 4.400 1.4 versicolor
## 144 6.300000 2.900000 5.600 1.8 virginica
## 145 5.700000 2.500000 5.000 2.0 virginica
## 146 6.700000 3.100000 5.600 2.4 virginica
## 147 5.600000 3.000000 4.500 1.5 versicolor
## 148 5.200000 3.500000 1.500 0.2 setosa
## 149 6.400000 3.100000 4.500 1.8 virginica
## 150 5.800000 2.600000 4.000 1.1 versicolor