Overview

Dataset statistics

Number of variables3
Number of observations6825
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows3
Duplicate rows (%)< 0.1%
Total size in memory160.1 KiB
Average record size in memory24.0 B

Variable types

Categorical1
Text2

Dataset

Description전북특별자치도에 위치한경로당 시설명 및 주소 정보 데이터를 시군별로 정리한 데이터전북특별자치도 내 경로당 세부현황을 정리한 데이터
Author전북특별자치도
URLhttps://www.data.go.kr/data/15116201/fileData.do

Alerts

Dataset has 3 (< 0.1%) duplicate rowsDuplicates

Reproduction

Analysis started2024-03-14 12:12:51.873253
Analysis finished2024-03-14 12:12:53.370207
Duration1.5 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

시군
Categorical

Distinct14
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size53.4 KiB
정읍시
707 
익산시
693 
전주시
651 
김제시
627 
고창군
601 
Other values (9)
3546 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row전주시
2nd row전주시
3rd row전주시
4th row전주시
5th row전주시

Common Values

ValueCountFrequency (%)
정읍시 707
10.4%
익산시 693
10.2%
전주시 651
9.5%
김제시 627
9.2%
고창군 601
8.8%
군산시 525
7.7%
남원시 498
7.3%
부안군 477
 
7.0%
완주군 446
 
6.5%
순창군 371
 
5.4%
Other values (4) 1229
18.0%

Length

2024-03-14T21:12:53.587734image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
정읍시 707
10.4%
익산시 693
10.2%
전주시 651
9.5%
김제시 627
9.2%
고창군 601
8.8%
군산시 525
7.7%
남원시 498
7.3%
부안군 477
 
7.0%
완주군 446
 
6.5%
순창군 371
 
5.4%
Other values (4) 1229
18.0%

시설명
Text

Distinct5273
Distinct (%)77.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size53.4 KiB
2024-03-14T21:12:54.578948image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length19
Median length5
Mean length5.2515751
Min length2

Characters and Unicode

Total characters35842
Distinct characters509
Distinct categories11 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique4517 ?
Unique (%)66.2%

Sample

1st row원산파크경로당
2nd row송하정경로당
3rd row신낙원경로당
4th row학서경로당
5th row희현(동신1차)경로당
ValueCountFrequency (%)
경로당 174
 
2.5%
신기경로당 44
 
0.6%
신촌경로당 29
 
0.4%
신흥경로당 23
 
0.3%
양지경로당 15
 
0.2%
신성경로당 14
 
0.2%
신기 12
 
0.2%
중앙경로당 12
 
0.2%
내동경로당 12
 
0.2%
오산경로당 11
 
0.2%
Other values (5246) 6676
95.1%
2024-03-14T21:12:56.038379image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
당 5609
 
15.6%
경 5585
 
15.6%
로 5536
 
15.4%
동 689
 
1.9%
신 576
 
1.6%
산 535
 
1.5%
성 365
 
1.0%
정 316
 
0.9%
대 282
 
0.8%
원 281
 
0.8%
Other values (499) 16068
44.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 34915
97.4%
Decimal Number 414
 
1.2%
Space Separator 198
 
0.6%
Uppercase Letter 95
 
0.3%
Other Punctuation 71
 
0.2%
Close Punctuation 63
 
0.2%
Open Punctuation 62
 
0.2%
Lowercase Letter 15
 
< 0.1%
Other Symbol 4
 
< 0.1%
Dash Punctuation 3
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
당 5609
 
16.1%
경 5585
 
16.0%
로 5536
 
15.9%
동 689
 
2.0%
신 576
 
1.6%
산 535
 
1.5%
성 365
 
1.0%
정 316
 
0.9%
대 282
 
0.8%
원 281
 
0.8%
Other values (466) 15141
43.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 147
35.5%
1 119
28.7%
3 57
 
13.8%
4 33
 
8.0%
5 23
 
5.6%
6 14
 
3.4%
7 7
 
1.7%
8 6
 
1.4%
9 5
 
1.2%
0 3
 
0.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 68
71.6%
P 6
 
6.3%
T 6
 
6.3%
C 4
 
4.2%
L 3
 
3.2%
K 3
 
3.2%
H 3
 
3.2%
B 1
 
1.1%
S 1
 
1.1%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 8
53.3%
e 3
 
20.0%
p 2
 
13.3%
t 2
 
13.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
@ 56
78.9%
, 12
 
16.9%
. 3
 
4.2%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
> 1
50.0%
< 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
198
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 63
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 62
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
ⓐ 4
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 34915
97.4%
Common 817
 
2.3%
Latin 110
 
0.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
당 5609
 
16.1%
경 5585
 
16.0%
로 5536
 
15.9%
동 689
 
2.0%
신 576
 
1.6%
산 535
 
1.5%
성 365
 
1.0%
정 316
 
0.9%
대 282
 
0.8%
원 281
 
0.8%
Other values (466) 15141
43.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
198
24.2%
2 147
18.0%
1 119
14.6%
) 63
 
7.7%
( 62
 
7.6%
3 57
 
7.0%
@ 56
 
6.9%
4 33
 
4.0%
5 23
 
2.8%
6 14
 
1.7%
Other values (10) 45
 
5.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 68
61.8%
a 8
 
7.3%
P 6
 
5.5%
T 6
 
5.5%
C 4
 
3.6%
L 3
 
2.7%
K 3
 
2.7%
e 3
 
2.7%
H 3
 
2.7%
p 2
 
1.8%
Other values (3) 4
 
3.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 34915
97.4%
ASCII 923
 
2.6%
Enclosed Alphanum 4
 
< 0.1%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
당 5609
 
16.1%
경 5585
 
16.0%
로 5536
 
15.9%
동 689
 
2.0%
신 576
 
1.6%
산 535
 
1.5%
성 365
 
1.0%
정 316
 
0.9%
대 282
 
0.8%
원 281
 
0.8%
Other values (466) 15141
43.4%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
198
21.5%
2 147
15.9%
1 119
12.9%
A 68
 
7.4%
) 63
 
6.8%
( 62
 
6.7%
3 57
 
6.2%
@ 56
 
6.1%
4 33
 
3.6%
5 23
 
2.5%
Other values (22) 97
10.5%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
ⓐ 4
100.0%

주소
Text

Distinct6616
Distinct (%)96.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size53.4 KiB
2024-03-14T21:12:57.666164image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length41
Median length34
Mean length23.023004
Min length15

Characters and Unicode

Total characters157132
Distinct characters453
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

Unique6410 ?
Unique (%)93.9%

Sample

1st row전북특별자치도 전주시 완산구 간납로 50
2nd row전북특별자치도 전주시 완산구 강당1길 4
3rd row전북특별자치도 전주시 완산구 강당2길 12-3
4th row전북특별자치도 전주시 완산구 강당3길 17-2
5th row전북특별자치도 전주시 완산구 강당4길 3
ValueCountFrequency (%)
전북특별자치도 6817
 
20.5%
정읍시 707
 
2.1%
익산시 694
 
2.1%
전주시 651
 
2.0%
김제시 627
 
1.9%
고창군 601
 
1.8%
군산시 525
 
1.6%
남원시 498
 
1.5%
부안군 477
 
1.4%
완주군 446
 
1.3%
Other values (6944) 21228
63.8%
2024-03-14T21:12:59.711209image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
26447
 
16.8%
전 7630
 
4.9%
북 6967
 
4.4%
도 6934
 
4.4%
치 6927
 
4.4%
자 6871
 
4.4%
별 6819
 
4.3%
특 6817
 
4.3%
길 5449
 
3.5%
1 4686
 
3.0%
Other values (443) 71585
45.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 109074
69.4%
Space Separator 26447
 
16.8%
Decimal Number 19370
 
12.3%
Dash Punctuation 2191
 
1.4%
Other Punctuation 19
 
< 0.1%
Open Punctuation 15
 
< 0.1%
Close Punctuation 15
 
< 0.1%
Uppercase Letter 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
전 7630
 
7.0%
북 6967
 
6.4%
도 6934
 
6.4%
치 6927
 
6.4%
자 6871
 
6.3%
별 6819
 
6.3%
특 6817
 
6.2%
길 5449
 
5.0%
면 4519
 
4.1%
시 3742
 
3.4%
Other values (426) 46399
42.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 4686
24.2%
2 3080
15.9%
3 2302
11.9%
4 1795
 
9.3%
5 1581
 
8.2%
6 1437
 
7.4%
7 1207
 
6.2%
8 1125
 
5.8%
9 1099
 
5.7%
0 1058
 
5.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 17
89.5%
. 2
 
10.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
26447
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2191
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 15
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 15
100.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
E 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 109074
69.4%
Common 48057
30.6%
Latin 1
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
전 7630
 
7.0%
북 6967
 
6.4%
도 6934
 
6.4%
치 6927
 
6.4%
자 6871
 
6.3%
별 6819
 
6.3%
특 6817
 
6.2%
길 5449
 
5.0%
면 4519
 
4.1%
시 3742
 
3.4%
Other values (426) 46399
42.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
26447
55.0%
1 4686
 
9.8%
2 3080
 
6.4%
3 2302
 
4.8%
- 2191
 
4.6%
4 1795
 
3.7%
5 1581
 
3.3%
6 1437
 
3.0%
7 1207
 
2.5%
8 1125
 
2.3%
Other values (6) 2206
 
4.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
E 1
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 109074
69.4%
ASCII 48058
30.6%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
26447
55.0%
1 4686
 
9.8%
2 3080
 
6.4%
3 2302
 
4.8%
- 2191
 
4.6%
4 1795
 
3.7%
5 1581
 
3.3%
6 1437
 
3.0%
7 1207
 
2.5%
8 1125
 
2.3%
Other values (7) 2207
 
4.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
전 7630
 
7.0%
북 6967
 
6.4%
도 6934
 
6.4%
치 6927
 
6.4%
자 6871
 
6.3%
별 6819
 
6.3%
특 6817
 
6.2%
길 5449
 
5.0%
면 4519
 
4.1%
시 3742
 
3.4%
Other values (426) 46399
42.5%

Missing values

2024-03-14T21:12:53.016539image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-03-14T21:12:53.263710image/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

시군시설명주소
0전주시원산파크경로당전북특별자치도 전주시 완산구 간납로 50
1전주시송하정경로당전북특별자치도 전주시 완산구 강당1길 4
2전주시신낙원경로당전북특별자치도 전주시 완산구 강당2길 12-3
3전주시학서경로당전북특별자치도 전주시 완산구 강당3길 17-2
4전주시희현(동신1차)경로당전북특별자치도 전주시 완산구 강당4길 3
5전주시삼천하이츠경로당전북특별자치도 전주시 완산구 강변로 106
6전주시삼호경로당전북특별자치도 전주시 완산구 강변로 220-16
7전주시광진햇빛찬경로당전북특별자치도 전주시 완산구 강변로 306
8전주시신일강변경로당전북특별자치도 전주시 완산구 강변로 98
9전주시한강경로당전북특별자치도 전주시 완산구 강변로 120
시군시설명주소
6815부안군벌금여자경로당전북특별자치도 부안군 위도면 벌금안길 16
6816부안군식도경로당전북특별자치도 부안군 위도면 식도1길 15-2
6817부안군전막경로당전북특별자치도 부안군 위도면 위도로 1059-4
6818부안군진리남자경로당전북특별자치도 부안군 위도면 진리길 4
6819부안군진리여자경로당전북특별자치도 부안군 위도면 진리안길 23
6820부안군치도남자경로당전북특별자치도 부안군 위도면 위도로 1473
6821부안군치도여자경로당전북특별자치도 부안군 위도면 진리잔등로 128
6822부안군파장금경로당전북특별자치도 부안군 위도면 파장금길 8
6823부안군오투경로당전북특별자치도 부안군 부안읍 오리정로 162-58
6824부안군중계경로당전북특별자치도 부안군 변산면 내변산로 616

Duplicate rows

Most frequently occurring

시군시설명주소# duplicates
0임실군후천어머니경로당전북특별자치도 임실군 삼계면 후천1길 22
1정읍시신촌경로당전북특별자치도 정읍시 북면 북신촌2길 132
2진안군금평경로당전북특별자치도 진안군 부귀면 연거로 8422