Overview

Dataset statistics

Number of variables4
Number of observations198
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory6.3 KiB
Average record size in memory32.7 B

Variable types

Categorical2
Text2

Dataset

Description생존수영 강습 수영장 현황
Author경기도교육청
URLhttps://data.gg.go.kr/portal/data/service/selectServicePage.do?&infId=V3M73EPWSM5DEPNL2F2D32852369&infSeq=1

Reproduction

Analysis started2024-03-12 23:12:39.109903
Analysis finished2024-03-12 23:12:39.448149
Duration0.34 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

지원청명
Categorical

Distinct29
Distinct (%)14.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.7 KiB
화성
22 
용인
20 
고양
17 
수원
15 
남양주
12 
Other values (24)
112 

Length

Max length4
Median length2
Mean length2.2222222
Min length2

Unique

Unique4 ?
Unique (%)2.0%

Sample

1st row남양주
2nd row군포의왕
3rd row군포의왕
4th row군포의왕
5th row군포의왕

Common Values

ValueCountFrequency (%)
화성 22
 
11.1%
용인 20
 
10.1%
고양 17
 
8.6%
수원 15
 
7.6%
남양주 12
 
6.1%
파주 11
 
5.6%
안산 10
 
5.1%
김포 8
 
4.0%
부천 8
 
4.0%
시흥 8
 
4.0%
Other values (19) 67
33.8%

Length

2024-03-13T08:12:39.505056image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
화성 22
 
11.1%
용인 20
 
10.1%
고양 17
 
8.6%
수원 15
 
7.6%
남양주 12
 
6.1%
파주 11
 
5.6%
안산 10
 
5.1%
김포 8
 
4.0%
부천 8
 
4.0%
시흥 8
 
4.0%
Other values (19) 67
33.8%

구분
Categorical

Distinct5
Distinct (%)2.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.7 KiB
사설
106 
공공
79 
사립
 
6
공립
 
4
직속기관
 
3

Length

Max length4
Median length2
Mean length2.030303
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row사설
2nd row사설
3rd row사설
4th row사설
5th row공공

Common Values

ValueCountFrequency (%)
사설 106
53.5%
공공 79
39.9%
사립 6
 
3.0%
공립 4
 
2.0%
직속기관 3
 
1.5%

Length

2024-03-13T08:12:39.605666image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-03-13T08:12:39.692877image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
사설 106
53.5%
공공 79
39.9%
사립 6
 
3.0%
공립 4
 
2.0%
직속기관 3
 
1.5%

수영장명
Text

Distinct195
Distinct (%)98.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.7 KiB
2024-03-13T08:12:39.902038image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length24
Median length15
Mean length8.3636364
Min length2

Characters and Unicode

Total characters1656
Distinct characters270
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique193 ?
Unique (%)97.5%

Sample

1st row네오키즈스윔
2nd row레인보우키즈풀
3rd row스윔스타즈
4th row스윔21
5th row군포시청소년수련관
ValueCountFrequency (%)
수영장 25
 
9.1%
어린이 4
 
1.5%
어린이수영장 4
 
1.5%
아이풀 4
 
1.5%
헬로키즈풀 3
 
1.1%
서브마린 3
 
1.1%
노블스위밍랩 2
 
0.7%
아이풀수영장 2
 
0.7%
서브마린수영장 2
 
0.7%
스포츠 2
 
0.7%
Other values (221) 224
81.5%
2024-03-13T08:12:40.213601image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
수 86
 
5.2%
77
 
4.6%
장 71
 
4.3%
영 71
 
4.3%
스 67
 
4.0%
터 62
 
3.7%
센 57
 
3.4%
이 45
 
2.7%
키 36
 
2.2%
즈 35
 
2.1%
Other values (260) 1049
63.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1531
92.5%
Space Separator 77
 
4.6%
Uppercase Letter 19
 
1.1%
Decimal Number 8
 
0.5%
Open Punctuation 6
 
0.4%
Close Punctuation 6
 
0.4%
Other Punctuation 5
 
0.3%
Lowercase Letter 3
 
0.2%
Other Symbol 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
수 86
 
5.6%
장 71
 
4.6%
영 71
 
4.6%
스 67
 
4.4%
터 62
 
4.0%
센 57
 
3.7%
이 45
 
2.9%
키 36
 
2.4%
즈 35
 
2.3%
포 32
 
2.1%
Other values (235) 969
63.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 3
15.8%
J 2
10.5%
B 2
10.5%
C 2
10.5%
G 2
10.5%
D 2
10.5%
K 2
10.5%
Y 1
 
5.3%
L 1
 
5.3%
A 1
 
5.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 3
37.5%
2 2
25.0%
3 1
 
12.5%
5 1
 
12.5%
6 1
 
12.5%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
c 1
33.3%
s 1
33.3%
k 1
33.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
& 4
80.0%
. 1
 
20.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
77
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 6
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 6
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㈜ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1532
92.5%
Common 102
 
6.2%
Latin 22
 
1.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
수 86
 
5.6%
장 71
 
4.6%
영 71
 
4.6%
스 67
 
4.4%
터 62
 
4.0%
센 57
 
3.7%
이 45
 
2.9%
키 36
 
2.3%
즈 35
 
2.3%
포 32
 
2.1%
Other values (236) 970
63.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
S 3
13.6%
J 2
9.1%
B 2
9.1%
C 2
9.1%
G 2
9.1%
D 2
9.1%
K 2
9.1%
Y 1
 
4.5%
L 1
 
4.5%
c 1
 
4.5%
Other values (4) 4
18.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
77
75.5%
( 6
 
5.9%
) 6
 
5.9%
& 4
 
3.9%
1 3
 
2.9%
2 2
 
2.0%
3 1
 
1.0%
5 1
 
1.0%
6 1
 
1.0%
. 1
 
1.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1531
92.5%
ASCII 124
 
7.5%
None 1
 
0.1%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
수 86
 
5.6%
장 71
 
4.6%
영 71
 
4.6%
스 67
 
4.4%
터 62
 
4.0%
센 57
 
3.7%
이 45
 
2.9%
키 36
 
2.4%
즈 35
 
2.3%
포 32
 
2.1%
Other values (235) 969
63.3%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
77
62.1%
( 6
 
4.8%
) 6
 
4.8%
& 4
 
3.2%
S 3
 
2.4%
1 3
 
2.4%
J 2
 
1.6%
B 2
 
1.6%
C 2
 
1.6%
G 2
 
1.6%
Other values (14) 17
 
13.7%
None
ValueCountFrequency (%)
㈜ 1
100.0%

주소
Text

Distinct197
Distinct (%)99.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.7 KiB
2024-03-13T08:12:40.438342image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length44
Median length34
Mean length21.964646
Min length13

Characters and Unicode

Total characters4349
Distinct characters260
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique196 ?
Unique (%)99.0%

Sample

1st row경기도 남양주시 다산순환로 432
2nd row경기도 군포시 용호1로 2번길 21
3rd row경기도 군포시 번영로 515
4th row경기도 군포시 광정로 58
5th row경기도 군포시 산본로 322
ValueCountFrequency (%)
경기도 197
 
19.7%
화성시 23
 
2.3%
용인시 19
 
1.9%
고양시 16
 
1.6%
지하1층 16
 
1.6%
수원시 14
 
1.4%
남양주시 12
 
1.2%
파주시 12
 
1.2%
안산시 10
 
1.0%
1층 9
 
0.9%
Other values (490) 674
67.3%
2024-03-13T08:12:40.775147image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
805
 
18.5%
기 210
 
4.8%
시 205
 
4.7%
경 203
 
4.7%
도 203
 
4.7%
1 184
 
4.2%
로 168
 
3.9%
2 114
 
2.6%
3 83
 
1.9%
구 78
 
1.8%
Other values (250) 2096
48.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2705
62.2%
Space Separator 805
 
18.5%
Decimal Number 742
 
17.1%
Dash Punctuation 41
 
0.9%
Close Punctuation 18
 
0.4%
Open Punctuation 18
 
0.4%
Other Punctuation 11
 
0.3%
Uppercase Letter 9
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
기 210
 
7.8%
시 205
 
7.6%
경 203
 
7.5%
도 203
 
7.5%
로 168
 
6.2%
구 78
 
2.9%
동 63
 
2.3%
길 56
 
2.1%
양 56
 
2.1%
지 49
 
1.8%
Other values (228) 1414
52.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 184
24.8%
2 114
15.4%
3 83
11.2%
0 59
 
8.0%
7 58
 
7.8%
4 53
 
7.1%
5 50
 
6.7%
8 50
 
6.7%
6 46
 
6.2%
9 45
 
6.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 4
44.4%
F 1
 
11.1%
C 1
 
11.1%
K 1
 
11.1%
Y 1
 
11.1%
A 1
 
11.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 10
90.9%
. 1
 
9.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
805
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 41
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 18
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 18
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2705
62.2%
Common 1635
37.6%
Latin 9
 
0.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 210
 
7.8%
시 205
 
7.6%
경 203
 
7.5%
도 203
 
7.5%
로 168
 
6.2%
구 78
 
2.9%
동 63
 
2.3%
길 56
 
2.1%
양 56
 
2.1%
지 49
 
1.8%
Other values (228) 1414
52.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
805
49.2%
1 184
 
11.3%
2 114
 
7.0%
3 83
 
5.1%
0 59
 
3.6%
7 58
 
3.5%
4 53
 
3.2%
5 50
 
3.1%
8 50
 
3.1%
6 46
 
2.8%
Other values (6) 133
 
8.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
B 4
44.4%
F 1
 
11.1%
C 1
 
11.1%
K 1
 
11.1%
Y 1
 
11.1%
A 1
 
11.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2705
62.2%
ASCII 1644
37.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
805
49.0%
1 184
 
11.2%
2 114
 
6.9%
3 83
 
5.0%
0 59
 
3.6%
7 58
 
3.5%
4 53
 
3.2%
5 50
 
3.0%
8 50
 
3.0%
6 46
 
2.8%
Other values (12) 142
 
8.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 210
 
7.8%
시 205
 
7.6%
경 203
 
7.5%
도 203
 
7.5%
로 168
 
6.2%
구 78
 
2.9%
동 63
 
2.3%
길 56
 
2.1%
양 56
 
2.1%
지 49
 
1.8%
Other values (228) 1414
52.3%

Correlations

2024-03-13T08:12:40.852948image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
지원청명구분
지원청명1.0000.792
구분0.7921.000
2024-03-13T08:12:40.913128image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
지원청명구분
지원청명1.0000.488
구분0.4881.000
2024-03-13T08:12:40.972771image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
지원청명구분
지원청명1.0000.488
구분0.4881.000

Missing values

2024-03-13T08:12:39.361974image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-03-13T08:12:39.423321image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.

Sample

지원청명구분수영장명주소
0남양주사설네오키즈스윔경기도 남양주시 다산순환로 432
1군포의왕사설레인보우키즈풀경기도 군포시 용호1로 2번길 21
2군포의왕사설스윔스타즈경기도 군포시 번영로 515
3군포의왕사설스윔21경기도 군포시 광정로 58
4군포의왕공공군포시청소년수련관경기도 군포시 산본로 322
5군포의왕공공백운커뮤니티센터경기도 의왕시 백운중앙로 74
6김포공공김포스포츠센터경기도 김포시 봉화로 181번길 31-20, 한국아파트(감정동)
7김포사설에릭한어린이수영장경기도 김포시 김포한강2로266((6층))
8김포사설오션차일드경기도 김포시 장기동 전원로32상가내 지하1층
9김포사설ATS센터인천광역시 서구 완정로34번길 57-21(마전동)
지원청명구분수영장명주소
188하남공공하남종합운동장 수영장경기도 하남시 아리수로 600
189하남사설키즈앤풀 어린이 수영장경기도 하남시 대청로59번길 15-1 한국아파트 상가 지하1층
190하남사설블루키즈 수영장경기도 하남시 덕풍북로 22
191하남사설미사오션차일드 어린이수영장경기도 하남시 미사강변대로 38 위너스프라자
192남양주공공남양주체육문화센터경기도 남양주시 다산지금로 91
193남양주공공화도체육문화센터경기도 남양주시 화도읍 수레로 1259
194남양주공공와부체육문화센터경기도 남양주시 와부읍 월문천로 51
195남양주사설스윔아이수영장경기도 남양주시 경춘로1308번길 8-8
196남양주사설케이엔디스포츠수영장경기도 남양주시 와부읍 수레로 88-17
197남양주사설에코랜드수영장경기도 남양주시 별내면 청학로8번길 29-2