Overview

Dataset statistics

Number of variables6
Number of observations31
Missing cells8
Missing cells (%)4.3%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.6 KiB
Average record size in memory53.1 B

Variable types

Text5
Numeric1

Dataset

Description부산광역시 금정구 관내의 쌈지공원 현황에 대한 자료 입니다. 쌈지공원 현황은 금정구 내 화단 및 공원 (주소, 수종, 면적 등)의 정보를 제공합니다.
Author부산광역시 금정구
URLhttps://www.data.go.kr/data/15025825/fileData.do

Alerts

시설물 has 8 (25.8%) missing valuesMissing
명 칭 has unique valuesUnique
소재지 has unique valuesUnique
소재지 상세 has unique valuesUnique
주요수종 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-03-14 15:00:13.364921
Analysis finished2024-03-14 15:00:14.894272
Duration1.53 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

명 칭
Text

UNIQUE 

Distinct31
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size376.0 B
2024-03-15T00:00:15.542915image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length15
Median length11
Mean length8.7419355
Min length4

Characters and Unicode

Total characters271
Distinct characters92
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique31 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row남산동 쌈지공원
2nd row소방쉼터
3rd row구서롯데캐슬 앞 쉼터
4th row안골천 쉼터
5th row자전거도로 쉼터
ValueCountFrequency (%)
쉼터 12
 
17.6%
쌈지공원 10
 
14.7%
남산동 2
 
2.9%
수림뜨락 2
 
2.9%
앞 2
 
2.9%
부곡동 2
 
2.9%
방재공원 2
 
2.9%
하늘전망 1
 
1.5%
문학의 1
 
1.5%
거리 1
 
1.5%
Other values (33) 33
48.5%
2024-03-15T00:00:16.770523image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
38
 
14.0%
쉼 15
 
5.5%
터 15
 
5.5%
공 13
 
4.8%
원 13
 
4.8%
지 12
 
4.4%
쌈 10
 
3.7%
동 7
 
2.6%
서 5
 
1.8%
장 4
 
1.5%
Other values (82) 139
51.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 233
86.0%
Space Separator 38
 
14.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
쉼 15
 
6.4%
터 15
 
6.4%
공 13
 
5.6%
원 13
 
5.6%
지 12
 
5.2%
쌈 10
 
4.3%
동 7
 
3.0%
서 5
 
2.1%
장 4
 
1.7%
부 4
 
1.7%
Other values (81) 135
57.9%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
38
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 233
86.0%
Common 38
 
14.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
쉼 15
 
6.4%
터 15
 
6.4%
공 13
 
5.6%
원 13
 
5.6%
지 12
 
5.2%
쌈 10
 
4.3%
동 7
 
3.0%
서 5
 
2.1%
장 4
 
1.7%
부 4
 
1.7%
Other values (81) 135
57.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
38
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 233
86.0%
ASCII 38
 
14.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
38
100.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
쉼 15
 
6.4%
터 15
 
6.4%
공 13
 
5.6%
원 13
 
5.6%
지 12
 
5.2%
쌈 10
 
4.3%
동 7
 
3.0%
서 5
 
2.1%
장 4
 
1.7%
부 4
 
1.7%
Other values (81) 135
57.9%

소재지
Text

UNIQUE 

Distinct31
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size376.0 B
2024-03-15T00:00:17.605989image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length25
Median length24
Mean length20.354839
Min length17

Characters and Unicode

Total characters631
Distinct characters38
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique31 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row부산광역시 금정구 남산동 893-7
2nd row부산광역시 금정구 부곡3동 78-1
3rd row부산광역시 금정구 구서1동 716
4th row부산광역시 금정구 선두구동 605-21
5th row부산광역시 금정구 청룡노포동 1112-10
ValueCountFrequency (%)
부산광역시 31
24.4%
금정구 31
24.4%
부곡동 4
 
3.1%
남산동 3
 
2.4%
청룡노포동 3
 
2.4%
구서1동 2
 
1.6%
선두구동 2
 
1.6%
구서2동 2
 
1.6%
부곡3동 2
 
1.6%
장전동 2
 
1.6%
Other values (43) 45
35.4%
2024-03-15T00:00:18.879193image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
96
15.2%
부 41
 
6.5%
구 38
 
6.0%
산 35
 
5.5%
금 32
 
5.1%
광 31
 
4.9%
역 31
 
4.9%
시 31
 
4.9%
정 31
 
4.9%
동 31
 
4.9%
Other values (28) 234
37.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 370
58.6%
Decimal Number 140
 
22.2%
Space Separator 96
 
15.2%
Dash Punctuation 25
 
4.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
부 41
11.1%
구 38
10.3%
산 35
9.5%
금 32
8.6%
광 31
8.4%
역 31
8.4%
시 31
8.4%
정 31
8.4%
동 31
8.4%
곡 10
 
2.7%
Other values (16) 59
15.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 25
17.9%
2 20
14.3%
3 19
13.6%
7 16
11.4%
6 14
10.0%
8 11
7.9%
4 10
 
7.1%
9 9
 
6.4%
5 9
 
6.4%
0 7
 
5.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
96
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 25
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 370
58.6%
Common 261
41.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 41
11.1%
구 38
10.3%
산 35
9.5%
금 32
8.6%
광 31
8.4%
역 31
8.4%
시 31
8.4%
정 31
8.4%
동 31
8.4%
곡 10
 
2.7%
Other values (16) 59
15.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
96
36.8%
1 25
 
9.6%
- 25
 
9.6%
2 20
 
7.7%
3 19
 
7.3%
7 16
 
6.1%
6 14
 
5.4%
8 11
 
4.2%
4 10
 
3.8%
9 9
 
3.4%
Other values (2) 16
 
6.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 370
58.6%
ASCII 261
41.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
96
36.8%
1 25
 
9.6%
- 25
 
9.6%
2 20
 
7.7%
3 19
 
7.3%
7 16
 
6.1%
6 14
 
5.4%
8 11
 
4.2%
4 10
 
3.8%
9 9
 
3.4%
Other values (2) 16
 
6.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 41
11.1%
구 38
10.3%
산 35
9.5%
금 32
8.6%
광 31
8.4%
역 31
8.4%
시 31
8.4%
정 31
8.4%
동 31
8.4%
곡 10
 
2.7%
Other values (16) 59
15.9%

소재지 상세
Text

UNIQUE 

Distinct31
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size376.0 B
2024-03-15T00:00:20.014854image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length30
Median length24
Mean length20.677419
Min length8

Characters and Unicode

Total characters641
Distinct characters119
Distinct categories7 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique31 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row이슬람사원 진입로주변(남산동 893-7)
2nd row금정소방서 옆 (부곡3동 78-1)
3rd row구서1동 716
4th row신천교 옆(선두구동 605-21)
5th row노포IC 인근(청룡노포동 1112-10)
ValueCountFrequency (%)
일원 6
 
5.1%
부곡동 5
 
4.2%
옆 4
 
3.4%
부곡4동 3
 
2.5%
앞 2
 
1.7%
선동 2
 
1.7%
부곡2동 2
 
1.7%
구서2동 2
 
1.7%
장전동 2
 
1.7%
서2동 2
 
1.7%
Other values (85) 88
74.6%
2024-03-15T00:00:21.604839image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
87
 
13.6%
동 39
 
6.1%
( 26
 
4.1%
) 26
 
4.1%
- 26
 
4.1%
1 25
 
3.9%
2 21
 
3.3%
7 18
 
2.8%
3 18
 
2.8%
부 16
 
2.5%
Other values (109) 339
52.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 328
51.2%
Decimal Number 146
22.8%
Space Separator 87
 
13.6%
Open Punctuation 26
 
4.1%
Close Punctuation 26
 
4.1%
Dash Punctuation 26
 
4.1%
Uppercase Letter 2
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
동 39
 
11.9%
부 16
 
4.9%
지 15
 
4.6%
곡 13
 
4.0%
서 12
 
3.7%
원 11
 
3.4%
구 10
 
3.0%
일 9
 
2.7%
번 9
 
2.7%
산 8
 
2.4%
Other values (93) 186
56.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 25
17.1%
2 21
14.4%
7 18
12.3%
3 18
12.3%
6 15
10.3%
4 13
8.9%
8 11
7.5%
9 9
 
6.2%
5 9
 
6.2%
0 7
 
4.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
I 1
50.0%
C 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
87
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 26
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 26
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 26
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 328
51.2%
Common 311
48.5%
Latin 2
 
0.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 39
 
11.9%
부 16
 
4.9%
지 15
 
4.6%
곡 13
 
4.0%
서 12
 
3.7%
원 11
 
3.4%
구 10
 
3.0%
일 9
 
2.7%
번 9
 
2.7%
산 8
 
2.4%
Other values (93) 186
56.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
87
28.0%
( 26
 
8.4%
) 26
 
8.4%
- 26
 
8.4%
1 25
 
8.0%
2 21
 
6.8%
7 18
 
5.8%
3 18
 
5.8%
6 15
 
4.8%
4 13
 
4.2%
Other values (4) 36
11.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
I 1
50.0%
C 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 328
51.2%
ASCII 313
48.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
87
27.8%
( 26
 
8.3%
) 26
 
8.3%
- 26
 
8.3%
1 25
 
8.0%
2 21
 
6.7%
7 18
 
5.8%
3 18
 
5.8%
6 15
 
4.8%
4 13
 
4.2%
Other values (6) 38
12.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 39
 
11.9%
부 16
 
4.9%
지 15
 
4.6%
곡 13
 
4.0%
서 12
 
3.7%
원 11
 
3.4%
구 10
 
3.0%
일 9
 
2.7%
번 9
 
2.7%
산 8
 
2.4%
Other values (93) 186
56.7%

면 적
Real number (ℝ)

Distinct29
Distinct (%)93.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1380.9677
Minimum41
Maximum15600
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size407.0 B
2024-03-15T00:00:21.983065image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum41
5-th percentile51
Q1235
median460
Q3833.5
95-th percentile4950
Maximum15600
Range15559
Interquartile range (IQR)598.5

Descriptive statistics

Standard deviation2962.82
Coefficient of variation (CV)2.1454665
Kurtosis18.513348
Mean1380.9677
Median Absolute Deviation (MAD)230
Skewness4.063652
Sum42810
Variance8778302.5
MonotonicityNot monotonic
2024-03-15T00:00:22.388304image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=29)
ValueCountFrequency (%)
325 2
 
6.5%
230 2
 
6.5%
460 1
 
3.2%
280 1
 
3.2%
224 1
 
3.2%
1515 1
 
3.2%
5000 1
 
3.2%
50 1
 
3.2%
550 1
 
3.2%
500 1
 
3.2%
Other values (19) 19
61.3%
ValueCountFrequency (%)
41 1
3.2%
50 1
3.2%
52 1
3.2%
90 1
3.2%
146 1
3.2%
224 1
3.2%
230 2
6.5%
240 1
3.2%
280 1
3.2%
325 2
6.5%
ValueCountFrequency (%)
15600 1
3.2%
5000 1
3.2%
4900 1
3.2%
4460 1
3.2%
1515 1
3.2%
1500 1
3.2%
1200 1
3.2%
867 1
3.2%
800 1
3.2%
600 1
3.2%

주요수종
Text

UNIQUE 

Distinct31
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size376.0 B
2024-03-15T00:00:23.207165image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length28
Median length19
Mean length15.16129
Min length5

Characters and Unicode

Total characters470
Distinct characters57
Distinct categories6 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique31 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row느티나무 등 16종 1,062주
2nd row느티나무 등 11종 312주
3rd row느티나무 등 4종 1,302주
4th row느티나무 등 31종 6,169주
5th row왕벚나무 등 9주 5,574주
ValueCountFrequency (%)
등 29
23.8%
느티나무 11
 
9.0%
4종 4
 
3.3%
2종 4
 
3.3%
11종 3
 
2.5%
소나무 3
 
2.5%
10종 3
 
2.5%
6종 3
 
2.5%
배롱나무 2
 
1.6%
3종 2
 
1.6%
Other values (53) 58
47.5%
2024-03-15T00:00:24.405937image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
91
19.4%
1 35
 
7.4%
주 31
 
6.6%
등 29
 
6.2%
종 28
 
6.0%
나 25
 
5.3%
무 25
 
5.3%
2 21
 
4.5%
, 19
 
4.0%
0 18
 
3.8%
Other values (47) 148
31.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 208
44.3%
Decimal Number 150
31.9%
Space Separator 91
19.4%
Other Punctuation 19
 
4.0%
Close Punctuation 1
 
0.2%
Open Punctuation 1
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
주 31
14.9%
등 29
13.9%
종 28
13.5%
나 25
12.0%
무 25
12.0%
티 11
 
5.3%
느 11
 
5.3%
소 4
 
1.9%
송 3
 
1.4%
이 3
 
1.4%
Other values (33) 38
18.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 35
23.3%
2 21
14.0%
0 18
12.0%
4 18
12.0%
6 13
 
8.7%
5 13
 
8.7%
8 9
 
6.0%
7 9
 
6.0%
3 8
 
5.3%
9 6
 
4.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
91
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 19
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 262
55.7%
Hangul 208
44.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 31
14.9%
등 29
13.9%
종 28
13.5%
나 25
12.0%
무 25
12.0%
티 11
 
5.3%
느 11
 
5.3%
소 4
 
1.9%
송 3
 
1.4%
이 3
 
1.4%
Other values (33) 38
18.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
91
34.7%
1 35
 
13.4%
2 21
 
8.0%
, 19
 
7.3%
0 18
 
6.9%
4 18
 
6.9%
6 13
 
5.0%
5 13
 
5.0%
8 9
 
3.4%
7 9
 
3.4%
Other values (4) 16
 
6.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 262
55.7%
Hangul 208
44.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
91
34.7%
1 35
 
13.4%
2 21
 
8.0%
, 19
 
7.3%
0 18
 
6.9%
4 18
 
6.9%
6 13
 
5.0%
5 13
 
5.0%
8 9
 
3.4%
7 9
 
3.4%
Other values (4) 16
 
6.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 31
14.9%
등 29
13.9%
종 28
13.5%
나 25
12.0%
무 25
12.0%
티 11
 
5.3%
느 11
 
5.3%
소 4
 
1.9%
송 3
 
1.4%
이 3
 
1.4%
Other values (33) 38
18.3%

시설물
Text

MISSING 

Distinct23
Distinct (%)100.0%
Missing8
Missing (%)25.8%
Memory size376.0 B
2024-03-15T00:00:25.139730image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length19
Median length13
Mean length10.173913
Min length5

Characters and Unicode

Total characters234
Distinct characters58
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique23 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row파고라 2점
2nd row의자 2점
3rd row벤치 등 7종 9점, 데크계단 1점
4th row파고라 등 5종 14점
5th row파고라 등 3종 7점
ValueCountFrequency (%)
등 11
 
14.9%
파고라 6
 
8.1%
벤치 6
 
8.1%
등의자 5
 
6.8%
2점 4
 
5.4%
4종 4
 
5.4%
4점 3
 
4.1%
9점 2
 
2.7%
10점 2
 
2.7%
15종 1
 
1.4%
Other values (30) 30
40.5%
2024-03-15T00:00:26.299874image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
52
22.2%
점 20
 
8.5%
등 16
 
6.8%
종 12
 
5.1%
4 11
 
4.7%
1 10
 
4.3%
자 8
 
3.4%
의 6
 
2.6%
고 6
 
2.6%
파 6
 
2.6%
Other values (48) 87
37.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 137
58.5%
Space Separator 52
 
22.2%
Decimal Number 44
 
18.8%
Other Punctuation 1
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
점 20
14.6%
등 16
 
11.7%
종 12
 
8.8%
자 8
 
5.8%
의 6
 
4.4%
고 6
 
4.4%
파 6
 
4.4%
라 6
 
4.4%
치 6
 
4.4%
벤 6
 
4.4%
Other values (36) 45
32.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
4 11
25.0%
1 10
22.7%
2 6
13.6%
0 4
 
9.1%
5 4
 
9.1%
6 2
 
4.5%
9 2
 
4.5%
7 2
 
4.5%
3 2
 
4.5%
8 1
 
2.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
52
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 137
58.5%
Common 97
41.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
점 20
14.6%
등 16
 
11.7%
종 12
 
8.8%
자 8
 
5.8%
의 6
 
4.4%
고 6
 
4.4%
파 6
 
4.4%
라 6
 
4.4%
치 6
 
4.4%
벤 6
 
4.4%
Other values (36) 45
32.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
52
53.6%
4 11
 
11.3%
1 10
 
10.3%
2 6
 
6.2%
0 4
 
4.1%
5 4
 
4.1%
6 2
 
2.1%
9 2
 
2.1%
7 2
 
2.1%
3 2
 
2.1%
Other values (2) 2
 
2.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 137
58.5%
ASCII 97
41.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
52
53.6%
4 11
 
11.3%
1 10
 
10.3%
2 6
 
6.2%
0 4
 
4.1%
5 4
 
4.1%
6 2
 
2.1%
9 2
 
2.1%
7 2
 
2.1%
3 2
 
2.1%
Other values (2) 2
 
2.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
점 20
14.6%
등 16
 
11.7%
종 12
 
8.8%
자 8
 
5.8%
의 6
 
4.4%
고 6
 
4.4%
파 6
 
4.4%
라 6
 
4.4%
치 6
 
4.4%
벤 6
 
4.4%
Other values (36) 45
32.8%

Interactions

2024-03-15T00:00:13.827828image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2024-03-15T00:00:26.560108image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
명 칭소재지소재지 상세면 적주요수종시설물
명 칭1.0001.0001.0001.0001.0001.000
소재지1.0001.0001.0001.0001.0001.000
소재지 상세1.0001.0001.0001.0001.0001.000
면 적1.0001.0001.0001.0001.0001.000
주요수종1.0001.0001.0001.0001.0001.000
시설물1.0001.0001.0001.0001.0001.000

Missing values

2024-03-15T00:00:14.417046image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-03-15T00:00:14.758806image/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

명 칭소재지소재지 상세면 적주요수종시설물
0남산동 쌈지공원부산광역시 금정구 남산동 893-7이슬람사원 진입로주변(남산동 893-7)460느티나무 등 16종 1,062주파고라 2점
1소방쉼터부산광역시 금정구 부곡3동 78-1금정소방서 옆 (부곡3동 78-1)280느티나무 등 11종 312주의자 2점
2구서롯데캐슬 앞 쉼터부산광역시 금정구 구서1동 716구서1동 716867느티나무 등 4종 1,302주벤치 등 7종 9점, 데크계단 1점
3안골천 쉼터부산광역시 금정구 선두구동 605-21신천교 옆(선두구동 605-21)4460느티나무 등 31종 6,169주파고라 등 5종 14점
4자전거도로 쉼터부산광역시 금정구 청룡노포동 1112-10노포IC 인근(청룡노포동 1112-10)600왕벚나무 등 9주 5,574주파고라 등 3종 7점
5범어정수장부지 쉼터부산광역시 금정구 청룡노포동 70-24경동아파트 입구(청룡노포동 70-24)1200소나무 등 4종 477주자연석쌓기 게이트볼장
6보건소 쉼터부산광역시 금정구 부곡3동 78금정보건소 옆 (부곡3동 78)350해송 등 6종 727주등의자 5점
7부곡동 푸르지오 앞 주민쉼터부산광역시 금정구 부곡2동 268-38부곡대우푸르지오 앞 (부곡2동 268-38)375느티나무 등 10종 1,214주등의자 등 11종 40점
8경보아파트 옆 쉼터부산광역시 금정구 구서1동 936-19구서 경보아파트 옆(구서1동 936-19)482느티나무 등 3종 1,471주등의자 등 4종 9점
9햇살가득 쌈지공원부산광역시 금정구 서2동 302-768서2동 주택단지 안 (서2동 302-768)41동백 8주<NA>
명 칭소재지소재지 상세면 적주요수종시설물
21하늘전망 방재공원부산광역시 금정구 부곡4동 747-2부곡동 정책이주지역 (부곡4동 747-2)325배롱나무 등 4종 665주<NA>
22신천마을 쌈지공원부산광역시 금정구 선동 998-1번지선동 잔디구장 주차장 (선동 998-1번지)325느티나무 등 4종 1,175주팔각정자 1식
23만남의 광장부산광역시 금정구 구서동 481-1금정문화회관 옆 (구서동 481-1)15600금목서 등 24종 26,442주<NA>
24부곡동 희망삼차로 쌈지공원부산광역시 금정구 부곡동 737-127서동고개 공공공지 (부곡동 737-127 767-44)500이팝나무 등 2종 426주<NA>
25서동로 쌈지공원부산광역시 금정구 부곡동 333-29번지부곡동 333-29번지 일원550느티나무 등 5종 2,001주<NA>
26공해마을 쉼터부산광역시 금정구 금성동 산76번지금성동 산76번지 일원50은행나무 1주<NA>
27작장쉼터부산광역시 금정구 노포동 731-4번지노포동 731-4번지 일원230느티나무 등 2종 203주<NA>
28수림뜨락부산광역시 금정구 장전동 85-35번지 일원장전동 85-35번지 일원(산성터널 상부녹지)5000낙우송 등 14종 2,898주파고라 등 15종 25점
29금샘뜨락부산광역시 금정구 부곡동 215-15번지일원부곡동 215-15번지일원(윤산터널 상부녹지)1515메타세쿼이어 등 11종 1,515주파고라 등 10종 10점
30수림뜨락 어울림 쉼터부산광역시 금정구 장전동 85-36번지 외 3장전동 85-36번지 일원 (수림뜨락 뒤쪽 산책길)224황매화나무 등 2종 1,100주, 애란 5,800본시스템블록포장