Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations748
Missing cells6
Missing cells (%)0.2%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory29.3 KiB
Average record size in memory40.2 B

Variable types

DateTime1
Categorical2
Text2

Dataset

Description전라남도 소방본부의 긴급구조표준시스템에서의 기상청 정보입니다. 기상청 지점, 특보(기간 : 2023년 1월~11월), 발효시각 등에 대해 조회하실 수 있습니다.
Author전라남도
URLhttps://www.data.go.kr/data/15125395/fileData.do

Alerts

지역 has constant value ""Constant
기상청 지점 has constant value ""Constant
특보 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 21:30:29.073239
Analysis finished2023-12-12 21:30:29.376586
Duration0.3 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

발표시각
Date

Distinct746
Distinct (%)99.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size6.0 KiB
Minimum2023-01-02 11:00:00
Maximum2023-11-30 15:00:00
2023-12-13T06:30:29.436836image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T06:30:29.554461image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

지역
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size6.0 KiB
전라남도
748 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
전라남도 748
100.0%

Length

2023-12-13T06:30:29.672364image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T06:30:29.842432image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
전라남도 748
100.0%

특보
Text

UNIQUE 

Distinct748
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size6.0 KiB
2023-12-13T06:30:29.993582image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length48
Median length47
Mean length18.212567
Min length14

Characters and Unicode

Total characters13623
Distinct characters60
Distinct categories7 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique748 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row제01-1호 건조주의보 발표
2nd row제01-2호 강풍주의보 발표
3rd row제01-3호 강풍주의보 해제
4th row제01-4호 건조주의보 해제
5th row제01-5호 강풍주의보, 풍랑주의보 발표
ValueCountFrequency (%)
발표 385
15.1%
해제 286
 
11.2%
호우주의보 268
 
10.5%
풍랑주의보 240
 
9.4%
강풍주의보 229
 
9.0%
변경 131
 
5.1%
호우경보 67
 
2.6%
폭염주의보 32
 
1.3%
폭풍해일주의보 27
 
1.1%
건조주의보 23
 
0.9%
Other values (768) 861
33.8%
2023-12-13T06:30:30.641116image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1802
13.2%
호 1084
 
8.0%
제 1039
 
7.6%
보 986
 
7.2%
의 863
 
6.3%
주 862
 
6.3%
0 766
 
5.6%
- 748
 
5.5%
풍 541
 
4.0%
1 537
 
3.9%
Other values (50) 4395
32.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 8051
59.1%
Decimal Number 2988
 
21.9%
Space Separator 1802
 
13.2%
Dash Punctuation 748
 
5.5%
Other Punctuation 29
 
0.2%
Open Punctuation 3
 
< 0.1%
Close Punctuation 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
호 1084
13.5%
제 1039
12.9%
보 986
12.2%
의 863
10.7%
주 862
10.7%
풍 541
6.7%
발 387
 
4.8%
표 387
 
4.8%
우 335
 
4.2%
해 325
 
4.0%
Other values (35) 1242
15.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 766
25.6%
1 537
18.0%
7 240
 
8.0%
3 237
 
7.9%
2 236
 
7.9%
8 235
 
7.9%
4 230
 
7.7%
6 176
 
5.9%
5 173
 
5.8%
9 158
 
5.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1802
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 748
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 29
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 3
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 8051
59.1%
Common 5572
40.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
호 1084
13.5%
제 1039
12.9%
보 986
12.2%
의 863
10.7%
주 862
10.7%
풍 541
6.7%
발 387
 
4.8%
표 387
 
4.8%
우 335
 
4.2%
해 325
 
4.0%
Other values (35) 1242
15.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
1802
32.3%
0 766
13.7%
- 748
13.4%
1 537
 
9.6%
7 240
 
4.3%
3 237
 
4.3%
2 236
 
4.2%
8 235
 
4.2%
4 230
 
4.1%
6 176
 
3.2%
Other values (5) 365
 
6.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 8051
59.1%
ASCII 5572
40.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1802
32.3%
0 766
13.7%
- 748
13.4%
1 537
 
9.6%
7 240
 
4.3%
3 237
 
4.3%
2 236
 
4.2%
8 235
 
4.2%
4 230
 
4.1%
6 176
 
3.2%
Other values (5) 365
 
6.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
호 1084
13.5%
제 1039
12.9%
보 986
12.2%
의 863
10.7%
주 862
10.7%
풍 541
6.7%
발 387
 
4.8%
표 387
 
4.8%
우 335
 
4.2%
해 325
 
4.0%
Other values (35) 1242
15.4%

해당지역
Text

Distinct508
Distinct (%)68.5%
Missing6
Missing (%)0.8%
Memory size6.0 KiB
2023-12-13T06:30:30.959268image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length238
Median length140
Mean length37.384097
Min length8

Characters and Unicode

Total characters27739
Distinct characters89
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

Unique413 ?
Unique (%)55.7%

Sample

1st row건조주의보 발표(여수, 광양)
2nd row강풍주의보 발표(여수, 거문도, 초도)
3rd row강풍주의보 해제(여수, 거문도, 초도)
4th row건조주의보 해제(여수, 광양)
5th row풍랑주의보(서해남부북쪽바깥먼바다, 서해남부남쪽바깥먼바다), 강풍주의보(흑산도, 홍도), 풍랑주의보(서해남부북쪽안쪽먼바다, 서해남부남쪽안쪽먼바다)
ValueCountFrequency (%)
호우주의보 268
 
6.2%
풍랑주의보 239
 
5.5%
강풍주의보 235
 
5.4%
홍도 142
 
3.3%
제외 122
 
2.8%
초도 121
 
2.8%
신안_흑산면 106
 
2.5%
무안 105
 
2.4%
목포 103
 
2.4%
함평 99
 
2.3%
Other values (180) 2784
64.4%
2023-12-13T06:30:31.369032image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
3586
 
12.9%
, 2193
 
7.9%
해 1206
 
4.3%
보 1077
 
3.9%
남 1065
 
3.8%
( 994
 
3.6%
) 991
 
3.6%
주 937
 
3.4%
바 887
 
3.2%
의 872
 
3.1%
Other values (79) 13931
50.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 19781
71.3%
Space Separator 3586
 
12.9%
Other Punctuation 2197
 
7.9%
Open Punctuation 994
 
3.6%
Close Punctuation 991
 
3.6%
Connector Punctuation 190
 
0.7%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
해 1206
 
6.1%
보 1077
 
5.4%
남 1065
 
5.4%
주 937
 
4.7%
바 887
 
4.5%
의 872
 
4.4%
도 708
 
3.6%
부 693
 
3.5%
다 689
 
3.5%
서 680
 
3.4%
Other values (73) 10967
55.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 2193
99.8%
. 4
 
0.2%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
3586
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 994
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 991
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 190
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 19781
71.3%
Common 7958
28.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
해 1206
 
6.1%
보 1077
 
5.4%
남 1065
 
5.4%
주 937
 
4.7%
바 887
 
4.5%
의 872
 
4.4%
도 708
 
3.6%
부 693
 
3.5%
다 689
 
3.5%
서 680
 
3.4%
Other values (73) 10967
55.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
3586
45.1%
, 2193
27.6%
( 994
 
12.5%
) 991
 
12.5%
_ 190
 
2.4%
. 4
 
0.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 19781
71.3%
ASCII 7958
28.7%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
3586
45.1%
, 2193
27.6%
( 994
 
12.5%
) 991
 
12.5%
_ 190
 
2.4%
. 4
 
0.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
해 1206
 
6.1%
보 1077
 
5.4%
남 1065
 
5.4%
주 937
 
4.7%
바 887
 
4.5%
의 872
 
4.4%
도 708
 
3.6%
부 693
 
3.5%
다 689
 
3.5%
서 680
 
3.4%
Other values (73) 10967
55.4%

기상청 지점
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size6.0 KiB
광주, 전라남도
748 

Length

Max length8
Median length8
Mean length8
Min length8

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row광주, 전라남도
2nd row광주, 전라남도
3rd row광주, 전라남도
4th row광주, 전라남도
5th row광주, 전라남도

Common Values

ValueCountFrequency (%)
광주, 전라남도 748
100.0%

Length

2023-12-13T06:30:31.511707image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T06:30:31.621894image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
광주 748
50.0%
전라남도 748
50.0%

Missing values

2023-12-13T06:30:29.254548image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T06:30:29.335711image/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

발표시각지역특보해당지역기상청 지점
02023-01-02 11:00:00전라남도제01-1호 건조주의보 발표건조주의보 발표(여수, 광양)광주, 전라남도
12023-01-02 21:30:00전라남도제01-2호 강풍주의보 발표강풍주의보 발표(여수, 거문도, 초도)광주, 전라남도
22023-01-03 11:00:00전라남도제01-3호 강풍주의보 해제강풍주의보 해제(여수, 거문도, 초도)광주, 전라남도
32023-01-06 10:00:00전라남도제01-4호 건조주의보 해제건조주의보 해제(여수, 광양)광주, 전라남도
42023-01-06 18:00:00전라남도제01-5호 강풍주의보, 풍랑주의보 발표풍랑주의보(서해남부북쪽바깥먼바다, 서해남부남쪽바깥먼바다), 강풍주의보(흑산도, 홍도), 풍랑주의보(서해남부북쪽안쪽먼바다, 서해남부남쪽안쪽먼바다)광주, 전라남도
52023-01-06 21:00:00전라남도제01-6호 강풍주의보, 풍랑주의보 발표강풍주의보(여수, 해남, 완도, 무안, 함평, 영광, 목포, 신안_흑산면 제외, 진도), 풍랑주의보(서해남부앞바다_전남북부서해앞바다, 전남중부서해앞바다, 전남남부서해앞바다)광주, 전라남도
62023-01-06 23:00:00전라남도제01-7호 강풍주의보, 풍랑주의보 발표강풍주의보(거문도, 초도), 풍랑주의보(남해서부동쪽먼바다)광주, 전라남도
72023-01-07 16:00:00전라남도제01-8호 강풍주의보, 풍랑주의보 해제강풍주의보 해제(여수, 해남, 완도, 무안, 함평, 영광, 목포, 신안_흑산면 제외, 진도), 풍랑주의보 해제(서해남부앞바다_전남북부서해앞바다, 전남중부서해앞바다, 전남남부서해앞바다)광주, 전라남도
82023-01-09 13:00:00전라남도제01-9호 강풍주의보, 풍랑주의보 발표강풍주의보 발표(흑산도, 홍도), 풍랑주의보 발표(서해남부북쪽안쪽먼바다, 서해남부북쪽바깥먼바다, 서해남부남쪽안쪽먼바다, 서해남부남쪽바깥먼바다)광주, 전라남도
92023-01-10 07:00:00전라남도제01-10호 강풍주의보, 풍랑주의보 해제강풍주의보 해제(흑산도, 홍도), 풍랑주의보 해제(서해남부북쪽안쪽먼바다, 서해남부북쪽바깥먼바다, 서해남부남쪽안쪽먼바다, 서해남부남쪽바깥먼바다)광주, 전라남도
발표시각지역특보해당지역기상청 지점
7382023-11-24 18:00:00전라남도제11-62호 강풍주의보 해제강풍주의보 해제(해남, 영암, 무안, 함평, 영광, 목포, 신안_흑산면 제외, 진도)광주, 전라남도
7392023-11-24 22:00:00전라남도제11-63호 강풍주의보 풍랑주의보 해제강풍주의보 해제(여수, 거문도 초도) 풍랑주의보 해제(서해남부앞바다_전남북부서해앞바다, 전남중부서해앞바다, 전남남부서해앞바다 남부서해동쪽먼바다)광주, 전라남도
7402023-11-25 06:00:00전라남도제11-64호 강풍주의보 풍랑주의보 해제강풍주의보 해제(흑산도 홍도), 풍랑주의보 해제(서해남부북쪽안쪽먼바다, 서해남부남쪽안쪽먼바다, 서해남부남쪽바깥먼바다)광주, 전라남도
7412023-11-27 22:00:00전라남도제11-65호 강풍주의보 풍랑주의보 발표강풍주의보 발표(흑산도 홍도), 풍랑주의보 발표(서해남부남쪽안쪽먼바다, 서해남부남쪽바깥먼바다, 서해남부남쪽안쪽먼바다, 서해남부남쪽바깥먼바다)광주, 전라남도
7422023-11-27 14:00:00전라남도제11-66호 강풍주의보 풍랑주의보 해제강풍주의보 해제(흑산도 홍도), 풍랑주의보 해제(서해남부북쪽안쪽먼바다, 서해남부북쪽바깥먼바다, 서해남부남쪽안쪽먼바다, 서해남부남쪽바깥먼바다)광주, 전라남도
7432023-11-29 18:00:00전라남도제11-67호 강풍주의보 풍랑주의보 발표강풍주의보 발표(흑산도 홍도), 풍랑주의보 발표(서해남부북쪽안쪽먼바다, 서해남부북쪽바깥먼바다, 서해남부남쪽안쪽먼바다, 서해남부남쪽바깥먼바다)광주, 전라남도
7442023-11-29 22:00:00전라남도제11-68호 강풍주의보 발표강풍주의보 발표(목포, 신안_흑산면 제외, 진도)광주, 전라남도
7452023-11-30 05:00:00전라남도제11-69호 강풍주의보 발표강풍주의보 발표(여수, 거문도 초도)광주, 전라남도
7462023-11-30 10:00:00전라남도제11-70호 강풍주의보 해제강풍주의보 해제(목포, 신안_흑산면 제외, 진도)광주, 전라남도
7472023-11-30 15:00:00전라남도제11-71호 강풍주의보 해제예고연장 강풍주의보 해제 풍랑주의보 해제예고연장강풍주의보 해제(여수, 거문도 초도), 강풍주의보 연장(흑산도 홍도), 풍랑주의보 연장(서해남부북쪽안쪽먼바다, 서해남부북쪽바깥먼바다, 서해남부남쪽안쪽먼바다, 서해남부남쪽바깥먼바다)광주, 전라남도