Overview

Dataset statistics

Number of variables19
Number of observations36
Missing cells72
Missing cells (%)10.5%
Duplicate rows6
Duplicate rows (%)16.7%
Total size in memory5.7 KiB
Average record size in memory161.7 B

Variable types

Categorical11
Text1
Boolean3
Unsupported2
Numeric2

Dataset

Description파일 다운로드
Author동작구
URLhttps://data.seoul.go.kr/dataList/OA-13281/F/1/datasetView.do

Alerts

설치시도명 has constant value ""Constant
휴점일 has constant value ""Constant
데이터기준일자 has constant value ""Constant
Dataset has 6 (16.7%) duplicate rowsDuplicates
급속충전타입구분 is highly overall correlated with 충전소명 and 4 other fieldsHigh correlation
충전소명 is highly overall correlated with 위도 and 11 other fieldsHigh correlation
급속충전기대수 is highly overall correlated with 위도 and 8 other fieldsHigh correlation
완속충전기대수 is highly overall correlated with 위도 and 8 other fieldsHigh correlation
완속충전가능여부 is highly overall correlated with 위도 and 8 other fieldsHigh correlation
소재지도로명주소 is highly overall correlated with 위도 and 10 other fieldsHigh correlation
소재지지번주소 is highly overall correlated with 위도 and 10 other fieldsHigh correlation
급속충전가능여부 is highly overall correlated with 위도 and 8 other fieldsHigh correlation
위도 is highly overall correlated with 충전소명 and 9 other fieldsHigh correlation
경도 is highly overall correlated with 충전소명 and 9 other fieldsHigh correlation
이용가능시작시각 is highly overall correlated with 위도 and 4 other fieldsHigh correlation
이용가능종료시각 is highly overall correlated with 위도 and 4 other fieldsHigh correlation
주차료부과여부 is highly overall correlated with 위도 and 4 other fieldsHigh correlation
이용가능시작시각 is highly imbalanced (81.7%)Imbalance
이용가능종료시각 is highly imbalanced (81.7%)Imbalance
관리업체명 has 36 (100.0%) missing valuesMissing
관리업체전화번호 has 36 (100.0%) missing valuesMissing
관리업체명 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysisUnsupported
관리업체전화번호 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysisUnsupported

Reproduction

Analysis started2023-12-11 08:28:42.968945
Analysis finished2023-12-11 08:28:45.137470
Duration2.17 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

충전소명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct17
Distinct (%)47.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size420.0 B
숭실대학교
9 
중앙대학교310관
4 
중앙대학교102관
4 
남부수도사업소
4 
중앙대학교305관
2 
Other values (12)
13 

Length

Max length15
Median length12
Mean length7.9722222
Min length4

Unique

Unique11 ?
Unique (%)30.6%

Sample

1st row현대차 남부서비스센터
2nd row중앙대학교병원 다정관 주차장
3rd row동작주차공원 공영주차장
4th row현대남부서비스센터
5th row동작구청

Common Values

ValueCountFrequency (%)
숭실대학교 9
25.0%
중앙대학교310관 4
11.1%
중앙대학교102관 4
11.1%
남부수도사업소 4
11.1%
중앙대학교305관 2
 
5.6%
중앙대학교303관 2
 
5.6%
서울시여성가족재단 1
 
2.8%
동작주차공원 공영주차장 1
 
2.8%
현대남부서비스센터 1
 
2.8%
동작구청 1
 
2.8%
Other values (7) 7
19.4%

Length

2023-12-11T17:28:45.225828image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
숭실대학교 9
21.4%
중앙대학교102관 4
 
9.5%
남부수도사업소 4
 
9.5%
중앙대학교310관 4
 
9.5%
중앙대학교305관 2
 
4.8%
중앙대학교303관 2
 
4.8%
다정관 1
 
2.4%
동작구 1
 
2.4%
서울시 1
 
2.4%
사당4동주민센터 1
 
2.4%
Other values (13) 13
31.0%

충전소위치상세
Text

Distinct18
Distinct (%)50.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size420.0 B
2023-12-11T17:28:45.530363image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length53
Median length38
Mean length32.361111
Min length18

Characters and Unicode

Total characters1165
Distinct characters90
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

Unique12 ?
Unique (%)33.3%

Sample

1st row서울특별시 동작구 노량진로 53 , 현대자동차 남부서비스센터 본관 후문 주차장(대방동 70-1)
2nd row서울특별시 동작구 흑석로 102 다정관 뒤편
3rd row서울특별시 동작구 현충로 213 , 출입구 왼쪽(동작동 326)
4th row서울특별시 동작구 대방동 70-5
5th row서울특별시 동작구 장승배기로 161 동작구청 별관앞 부설주차장
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 36
16.1%
동작구 36
16.1%
흑석로 14
 
6.3%
84 13
 
5.8%
흑석동 13
 
5.8%
상도로 9
 
4.0%
369 9
 
4.0%
상도동 8
 
3.6%
숭실대학교 8
 
3.6%
97 4
 
1.8%
Other values (53) 73
32.7%
2023-12-11T17:28:46.045128image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
206
 
17.7%
동 72
 
6.2%
구 39
 
3.3%
작 39
 
3.3%
서 37
 
3.2%
별 37
 
3.2%
울 36
 
3.1%
시 36
 
3.1%
특 36
 
3.1%
로 35
 
3.0%
Other values (80) 592
50.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 735
63.1%
Space Separator 206
 
17.7%
Decimal Number 148
 
12.7%
Open Punctuation 29
 
2.5%
Close Punctuation 29
 
2.5%
Other Punctuation 16
 
1.4%
Dash Punctuation 2
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
동 72
 
9.8%
구 39
 
5.3%
작 39
 
5.3%
서 37
 
5.0%
별 37
 
5.0%
울 36
 
4.9%
시 36
 
4.9%
특 36
 
4.9%
로 35
 
4.8%
대 34
 
4.6%
Other values (65) 334
45.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 23
15.5%
3 23
15.5%
0 21
14.2%
4 16
10.8%
9 16
10.8%
8 14
9.5%
6 13
8.8%
2 10
6.8%
5 6
 
4.1%
7 6
 
4.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
206
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 29
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 29
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 16
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 735
63.1%
Common 430
36.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 72
 
9.8%
구 39
 
5.3%
작 39
 
5.3%
서 37
 
5.0%
별 37
 
5.0%
울 36
 
4.9%
시 36
 
4.9%
특 36
 
4.9%
로 35
 
4.8%
대 34
 
4.6%
Other values (65) 334
45.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
206
47.9%
( 29
 
6.7%
) 29
 
6.7%
1 23
 
5.3%
3 23
 
5.3%
0 21
 
4.9%
4 16
 
3.7%
, 16
 
3.7%
9 16
 
3.7%
8 14
 
3.3%
Other values (5) 37
 
8.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 735
63.1%
ASCII 430
36.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
206
47.9%
( 29
 
6.7%
) 29
 
6.7%
1 23
 
5.3%
3 23
 
5.3%
0 21
 
4.9%
4 16
 
3.7%
, 16
 
3.7%
9 16
 
3.7%
8 14
 
3.3%
Other values (5) 37
 
8.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 72
 
9.8%
구 39
 
5.3%
작 39
 
5.3%
서 37
 
5.0%
별 37
 
5.0%
울 36
 
4.9%
시 36
 
4.9%
특 36
 
4.9%
로 35
 
4.8%
대 34
 
4.6%
Other values (65) 334
45.4%

설치시도명
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)2.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size420.0 B
서울특별시
36 

Length

Max length5
Median length5
Mean length5
Min length5

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
서울특별시 36
100.0%

Length

2023-12-11T17:28:46.251500image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T17:28:46.385425image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 36
100.0%

휴점일
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)2.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size420.0 B
연중무휴
36 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
연중무휴 36
100.0%

Length

2023-12-11T17:28:46.573024image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T17:28:46.709732image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
연중무휴 36
100.0%

이용가능시작시각
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)5.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size420.0 B
0:00
35 
6:00
 
1

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Unique

Unique1 ?
Unique (%)2.8%

Sample

1st row0:00
2nd row0:00
3rd row0:00
4th row0:00
5th row0:00

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0:00 35
97.2%
6:00 1
 
2.8%

Length

2023-12-11T17:28:46.848452image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T17:28:46.987240image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0:00 35
97.2%
6:00 1
 
2.8%

이용가능종료시각
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)5.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size420.0 B
23:59
35 
23:00
 
1

Length

Max length5
Median length5
Mean length5
Min length5

Unique

Unique1 ?
Unique (%)2.8%

Sample

1st row23:59
2nd row23:59
3rd row23:59
4th row23:59
5th row23:59

Common Values

ValueCountFrequency (%)
23:59 35
97.2%
23:00 1
 
2.8%

Length

2023-12-11T17:28:47.141949image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T17:28:47.285795image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
23:59 35
97.2%
23:00 1
 
2.8%

완속충전가능여부
Boolean

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)5.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size168.0 B
True
28 
False
8 
ValueCountFrequency (%)
True 28
77.8%
False 8
 
22.2%
2023-12-11T17:28:47.407120image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

급속충전가능여부
Boolean

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)5.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size168.0 B
False
28 
True
8 
ValueCountFrequency (%)
False 28
77.8%
True 8
 
22.2%
2023-12-11T17:28:47.521894image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

급속충전타입구분
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct3
Distinct (%)8.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size420.0 B
<NA>
28 
DC차데모+AC3상+DC콤보
7 
DC차데모+AC3상
 
1

Length

Max length15
Median length4
Mean length6.3055556
Min length4

Unique

Unique1 ?
Unique (%)2.8%

Sample

1st rowDC차데모+AC3상
2nd rowDC차데모+AC3상+DC콤보
3rd rowDC차데모+AC3상+DC콤보
4th rowDC차데모+AC3상+DC콤보
5th rowDC차데모+AC3상+DC콤보

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 28
77.8%
DC차데모+AC3상+DC콤보 7
 
19.4%
DC차데모+AC3상 1
 
2.8%

Length

2023-12-11T17:28:47.653790image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T17:28:47.821577image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
na 28
77.8%
dc차데모+ac3상+dc콤보 7
 
19.4%
dc차데모+ac3상 1
 
2.8%

완속충전기대수
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)5.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size420.0 B
1
28 
0
8 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row0
2nd row0
3rd row0
4th row0
5th row0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1 28
77.8%
0 8
 
22.2%

Length

2023-12-11T17:28:47.970060image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T17:28:48.129235image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1 28
77.8%
0 8
 
22.2%

급속충전기대수
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)5.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size420.0 B
0
28 
1
8 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row1
2nd row1
3rd row1
4th row1
5th row1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0 28
77.8%
1 8
 
22.2%

Length

2023-12-11T17:28:48.282025image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T17:28:48.392422image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0 28
77.8%
1 8
 
22.2%

주차료부과여부
Boolean

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)5.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size168.0 B
True
32 
False
4 
ValueCountFrequency (%)
True 32
88.9%
False 4
 
11.1%
2023-12-11T17:28:48.508775image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

소재지도로명주소
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct13
Distinct (%)36.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size420.0 B
서울특별시 동작구 흑석로 84 (흑석동) 중앙대학교
13 
서울특별시 동작구 상도로 369 (상도동, 숭실대학교)
8 
서울특별시 동작구 여의대방로10길 97 (신대방동)
4 
서울특별시 동작구 노량진로 53
2 
서울특별시 동작구 흑석로 102
 
1
Other values (8)
8 

Length

Max length31
Median length29
Mean length26.638889
Min length17

Unique

Unique9 ?
Unique (%)25.0%

Sample

1st row서울특별시 동작구 노량진로 53
2nd row서울특별시 동작구 흑석로 102
3rd row서울특별시 동작구 현충로 213(동작동 326)
4th row서울특별시 동작구 노량진로 53
5th row서울특별시 동작구 장승배기로 161

Common Values

ValueCountFrequency (%)
서울특별시 동작구 흑석로 84 (흑석동) 중앙대학교 13
36.1%
서울특별시 동작구 상도로 369 (상도동, 숭실대학교) 8
22.2%
서울특별시 동작구 여의대방로10길 97 (신대방동) 4
 
11.1%
서울특별시 동작구 노량진로 53 2
 
5.6%
서울특별시 동작구 흑석로 102 1
 
2.8%
서울특별시 동작구 현충로 213(동작동 326) 1
 
2.8%
서울특별시 동작구 장승배기로 161 1
 
2.8%
서울특별시 동작구 상도로 369 1
 
2.8%
서울특별시 동작구 동작대로 19 1
 
2.8%
서울특별시 동작구 여의대방로 54길 18 1
 
2.8%
Other values (3) 3
 
8.3%

Length

2023-12-11T17:28:48.667918image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 36
18.6%
동작구 36
18.6%
흑석로 14
 
7.2%
84 13
 
6.7%
흑석동 13
 
6.7%
중앙대학교 13
 
6.7%
상도로 9
 
4.6%
369 9
 
4.6%
상도동 8
 
4.1%
숭실대학교 8
 
4.1%
Other values (23) 35
18.0%

소재지지번주소
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct12
Distinct (%)33.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size420.0 B
서울특별시 동작구 흑석동 221
13 
서울특별시 동작구 상도동 511
9 
서울특별시 동작구 신대방동 470-11
4 
서울특별시 동작구 대방동 70-1
2 
서울특별시 동작구 흑석동 224-1
 
1
Other values (7)
7 

Length

Max length21
Median length17
Mean length17.944444
Min length17

Unique

Unique8 ?
Unique (%)22.2%

Sample

1st row서울특별시 동작구 대방동 70-1
2nd row서울특별시 동작구 흑석동 224-1
3rd row서울특별시 동작구 동작동 326
4th row서울특별시 동작구 대방동 70-1
5th row서울특별시 동작구 노량진동 47-2

Common Values

ValueCountFrequency (%)
서울특별시 동작구 흑석동 221 13
36.1%
서울특별시 동작구 상도동 511 9
25.0%
서울특별시 동작구 신대방동 470-11 4
 
11.1%
서울특별시 동작구 대방동 70-1 2
 
5.6%
서울특별시 동작구 흑석동 224-1 1
 
2.8%
서울특별시 동작구 동작동 326 1
 
2.8%
서울특별시 동작구 노량진동 47-2 1
 
2.8%
서울특별시 동작구 사당동 1042-1 1
 
2.8%
서울특별시 동작구 대방동 345-1 1
 
2.8%
서울특별시 동작구 사당동 300-8 1
 
2.8%
Other values (2) 2
 
5.6%

Length

2023-12-11T17:28:48.873995image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 36
25.0%
동작구 36
25.0%
흑석동 14
 
9.7%
221 13
 
9.0%
상도동 10
 
6.9%
511 9
 
6.2%
신대방동 4
 
2.8%
470-11 4
 
2.8%
사당동 3
 
2.1%
대방동 3
 
2.1%
Other values (11) 12
 
8.3%

관리업체명
Unsupported

MISSING  REJECTED  UNSUPPORTED 

Missing36
Missing (%)100.0%
Memory size456.0 B

관리업체전화번호
Unsupported

MISSING  REJECTED  UNSUPPORTED 

Missing36
Missing (%)100.0%
Memory size456.0 B

위도
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct12
Distinct (%)33.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean37.500286
Minimum37.478308
Maximum37.513946
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size456.0 B
2023-12-11T17:28:49.027690image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum37.478308
5-th percentile37.48449
Q137.49643
median37.504586
Q337.504726
95-th percentile37.512883
Maximum37.513946
Range0.03563798
Interquartile range (IQR)0.00829595

Descriptive statistics

Standard deviation0.008319298
Coefficient of variation (CV)0.00022184625
Kurtosis0.62341072
Mean37.500286
Median Absolute Deviation (MAD)0.00804981
Skewness-0.71353696
Sum1350.0103
Variance6.921072 × 10-5
MonotonicityNot monotonic
2023-12-11T17:28:49.214497image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=12)
ValueCountFrequency (%)
37.50472555 13
36.1%
37.4964296 9
25.0%
37.49241456 4
 
11.1%
37.51394627 2
 
5.6%
37.5060362 1
 
2.8%
37.50389272 1
 
2.8%
37.51252922 1
 
2.8%
37.47830829 1
 
2.8%
37.51161025 1
 
2.8%
37.48097701 1
 
2.8%
Other values (2) 2
 
5.6%
ValueCountFrequency (%)
37.47830829 1
 
2.8%
37.48097701 1
 
2.8%
37.48566105 1
 
2.8%
37.49241456 4
 
11.1%
37.4964296 9
25.0%
37.50389272 1
 
2.8%
37.50444598 1
 
2.8%
37.50472555 13
36.1%
37.5060362 1
 
2.8%
37.51161025 1
 
2.8%
ValueCountFrequency (%)
37.51394627 2
 
5.6%
37.51252922 1
 
2.8%
37.51161025 1
 
2.8%
37.5060362 1
 
2.8%
37.50472555 13
36.1%
37.50444598 1
 
2.8%
37.50389272 1
 
2.8%
37.4964296 9
25.0%
37.49241456 4
 
11.1%
37.48566105 1
 
2.8%

경도
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct12
Distinct (%)33.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean126.9498
Minimum126.9154
Maximum126.98096
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size456.0 B
2023-12-11T17:28:49.355580image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum126.9154
5-th percentile126.9154
Q1126.95065
median126.95383
Q3126.95516
95-th percentile126.97314
Maximum126.98096
Range0.0655573
Interquartile range (IQR)0.004511775

Descriptive statistics

Standard deviation0.016026052
Coefficient of variation (CV)0.00012623929
Kurtosis0.7707584
Mean126.9498
Median Absolute Deviation (MAD)0.0013259
Skewness-0.82558105
Sum4570.1927
Variance0.00025683436
MonotonicityNot monotonic
2023-12-11T17:28:49.529366image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=12)
ValueCountFrequency (%)
126.9538339 13
36.1%
126.9551598 9
25.0%
126.9153994 4
 
11.1%
126.9344456 2
 
5.6%
126.96042 1
 
2.8%
126.9776569 1
 
2.8%
126.9399439 1
 
2.8%
126.9809567 1
 
2.8%
126.9272269 1
 
2.8%
126.9716353 1
 
2.8%
Other values (2) 2
 
5.6%
ValueCountFrequency (%)
126.9153994 4
 
11.1%
126.9272269 1
 
2.8%
126.9344456 2
 
5.6%
126.9399439 1
 
2.8%
126.9410904 1
 
2.8%
126.9538339 13
36.1%
126.9551598 9
25.0%
126.96042 1
 
2.8%
126.9669796 1
 
2.8%
126.9716353 1
 
2.8%
ValueCountFrequency (%)
126.9809567 1
 
2.8%
126.9776569 1
 
2.8%
126.9716353 1
 
2.8%
126.9669796 1
 
2.8%
126.96042 1
 
2.8%
126.9551598 9
25.0%
126.9538339 13
36.1%
126.9410904 1
 
2.8%
126.9399439 1
 
2.8%
126.9344456 2
 
5.6%

데이터기준일자
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)2.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size420.0 B
2020-04-01
36 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2020-04-01
2nd row2020-04-01
3rd row2020-04-01
4th row2020-04-01
5th row2020-04-01

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2020-04-01 36
100.0%

Length

2023-12-11T17:28:49.719157image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T17:28:49.856589image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2020-04-01 36
100.0%

Interactions

2023-12-11T17:28:44.415348image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T17:28:44.182415image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T17:28:44.526955image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T17:28:44.293571image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-11T17:28:49.959703image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
충전소명충전소위치상세이용가능시작시각이용가능종료시각완속충전가능여부급속충전가능여부급속충전타입구분완속충전기대수급속충전기대수주차료부과여부소재지도로명주소소재지지번주소위도경도
충전소명1.0001.0001.0001.0000.8970.8971.0000.8970.8971.0000.9871.0001.0001.000
충전소위치상세1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
이용가능시작시각1.0001.0001.0000.6640.0000.0000.0000.0000.0000.0001.0001.0000.8300.578
이용가능종료시각1.0001.0000.6641.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0001.0001.0000.8300.578
완속충전가능여부0.8971.0000.0000.0001.0000.992NaN0.9920.9920.0001.0000.9840.8380.738
급속충전가능여부0.8971.0000.0000.0000.9921.000NaN0.9920.9920.0001.0000.9840.8380.738
급속충전타입구분1.0001.0000.0000.000NaNNaN1.000NaNNaN0.0000.0000.0000.0000.000
완속충전기대수0.8971.0000.0000.0000.9920.992NaN1.0000.9920.0001.0000.9840.8380.738
급속충전기대수0.8971.0000.0000.0000.9920.992NaN0.9921.0000.0001.0000.9840.8380.738
주차료부과여부1.0001.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0001.0001.0001.0000.8971.000
소재지도로명주소0.9871.0001.0001.0001.0001.0000.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
소재지지번주소1.0001.0001.0001.0000.9840.9840.0000.9840.9841.0001.0001.0001.0001.000
위도1.0001.0000.8300.8300.8380.8380.0000.8380.8380.8971.0001.0001.0000.991
경도1.0001.0000.5780.5780.7380.7380.0000.7380.7381.0001.0001.0000.9911.000
2023-12-11T17:28:50.165859image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
급속충전타입구분충전소명이용가능종료시각주차료부과여부급속충전기대수완속충전기대수완속충전가능여부소재지도로명주소소재지지번주소급속충전가능여부이용가능시작시각
급속충전타입구분1.0001.0000.0000.0001.0001.0001.0000.0000.0001.0000.000
충전소명1.0001.0000.7480.7480.6420.6420.6420.8360.8900.6420.748
이용가능종료시각0.0000.7481.0000.0000.0000.0000.0000.8220.8400.0000.462
주차료부과여부0.0000.7480.0001.0000.0000.0000.0000.8220.8400.0000.000
급속충전기대수1.0000.6420.0000.0001.0000.9170.9170.8220.7480.9170.000
완속충전기대수1.0000.6420.0000.0000.9171.0000.9170.8220.7480.9170.000
완속충전가능여부1.0000.6420.0000.0000.9170.9171.0000.8220.7480.9170.000
소재지도로명주소0.0000.8360.8220.8220.8220.8220.8221.0000.9790.8220.822
소재지지번주소0.0000.8900.8400.8400.7480.7480.7480.9791.0000.7480.840
급속충전가능여부1.0000.6420.0000.0000.9170.9170.9170.8220.7481.0000.000
이용가능시작시각0.0000.7480.4620.0000.0000.0000.0000.8220.8400.0001.000
2023-12-11T17:28:50.349041image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
위도경도충전소명이용가능시작시각이용가능종료시각완속충전가능여부급속충전가능여부급속충전타입구분완속충전기대수급속충전기대수주차료부과여부소재지도로명주소소재지지번주소
위도1.000-0.3480.7960.5940.5940.6030.6030.0000.6030.6030.6690.8760.894
경도-0.3481.0000.8390.5140.5140.6680.6680.0000.6680.6680.8910.9230.943
충전소명0.7960.8391.0000.7480.7480.6420.6421.0000.6420.6420.7480.8360.890
이용가능시작시각0.5940.5140.7481.0000.4620.0000.0000.0000.0000.0000.0000.8220.840
이용가능종료시각0.5940.5140.7480.4621.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.8220.840
완속충전가능여부0.6030.6680.6420.0000.0001.0000.9171.0000.9170.9170.0000.8220.748
급속충전가능여부0.6030.6680.6420.0000.0000.9171.0001.0000.9170.9170.0000.8220.748
급속충전타입구분0.0000.0001.0000.0000.0001.0001.0001.0001.0001.0000.0000.0000.000
완속충전기대수0.6030.6680.6420.0000.0000.9170.9171.0001.0000.9170.0000.8220.748
급속충전기대수0.6030.6680.6420.0000.0000.9170.9171.0000.9171.0000.0000.8220.748
주차료부과여부0.6690.8910.7480.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0001.0000.8220.840
소재지도로명주소0.8760.9230.8360.8220.8220.8220.8220.0000.8220.8220.8221.0000.979
소재지지번주소0.8940.9430.8900.8400.8400.7480.7480.0000.7480.7480.8400.9791.000

Missing values

2023-12-11T17:28:44.712867image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-11T17:28:45.018237image/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

충전소명충전소위치상세설치시도명휴점일이용가능시작시각이용가능종료시각완속충전가능여부급속충전가능여부급속충전타입구분완속충전기대수급속충전기대수주차료부과여부소재지도로명주소소재지지번주소관리업체명관리업체전화번호위도경도데이터기준일자
0현대차 남부서비스센터서울특별시 동작구 노량진로 53 , 현대자동차 남부서비스센터 본관 후문 주차장(대방동 70-1)서울특별시연중무휴0:0023:59NYDC차데모+AC3상01N서울특별시 동작구 노량진로 53서울특별시 동작구 대방동 70-1<NA><NA>37.513946126.9344462020-04-01
1중앙대학교병원 다정관 주차장서울특별시 동작구 흑석로 102 다정관 뒤편서울특별시연중무휴0:0023:59NYDC차데모+AC3상+DC콤보01Y서울특별시 동작구 흑석로 102서울특별시 동작구 흑석동 224-1<NA><NA>37.506036126.960422020-04-01
2동작주차공원 공영주차장서울특별시 동작구 현충로 213 , 출입구 왼쪽(동작동 326)서울특별시연중무휴0:0023:59NYDC차데모+AC3상+DC콤보01Y서울특별시 동작구 현충로 213(동작동 326)서울특별시 동작구 동작동 326<NA><NA>37.503893126.9776572020-04-01
3현대남부서비스센터서울특별시 동작구 대방동 70-5서울특별시연중무휴0:0023:59NYDC차데모+AC3상+DC콤보01N서울특별시 동작구 노량진로 53서울특별시 동작구 대방동 70-1<NA><NA>37.513946126.9344462020-04-01
4동작구청서울특별시 동작구 장승배기로 161 동작구청 별관앞 부설주차장서울특별시연중무휴0:0023:59NYDC차데모+AC3상+DC콤보01Y서울특별시 동작구 장승배기로 161서울특별시 동작구 노량진동 47-2<NA><NA>37.512529126.9399442020-04-01
5숭실대학교서울특별시 동작구 상도로 369 학생회관 지하1층 주차장서울특별시연중무휴0:0023:59NYDC차데모+AC3상+DC콤보01Y서울특별시 동작구 상도로 369서울특별시 동작구 상도동 511<NA><NA>37.49643126.955162020-04-01
6한국전력관악동작지사서울특별시 동작구 동작대로 19서울특별시연중무휴6:0023:00NYDC차데모+AC3상+DC콤보01Y서울특별시 동작구 동작대로 19서울특별시 동작구 사당동 1042-1<NA><NA>37.478308126.9809572020-04-01
7서울시여성가족재단서울특별시 동작구 여의대방로 54길 18서울특별시연중무휴0:0023:59NYDC차데모+AC3상+DC콤보01Y서울특별시 동작구 여의대방로 54길 18서울특별시 동작구 대방동 345-1<NA><NA>37.51161126.9272272020-04-01
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1숭실대학교서울특별시 동작구 상도로 369 (상도동, 숭실대학교)서울특별시연중무휴0:0023:59YN<NA>10Y서울특별시 동작구 상도로 369 (상도동, 숭실대학교)서울특별시 동작구 상도동 51137.49643126.955162020-04-018
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