Overview

Dataset statistics

Number of variables9
Number of observations189
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory13.6 KiB
Average record size in memory73.7 B

Variable types

Numeric1
Categorical5
Text3

Dataset

Description서울특별시 영등포구내 쓰레기통의 위치 및 갯수
Author서울특별시 영등포구
URLhttps://www.data.go.kr/data/15018012/fileData.do

Alerts

자치구명 has constant value ""Constant
형태 has constant value ""Constant
수거 쓰레기 종류 is highly overall correlated with 설치연도High correlation
설치연도 is highly overall correlated with 수거 쓰레기 종류High correlation
연번 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 12:04:35.807296
Analysis finished2023-12-12 12:04:36.656222
Duration0.85 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

연번
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct189
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean95
Minimum1
Maximum189
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.8 KiB
2023-12-12T21:04:36.749542image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile10.4
Q148
median95
Q3142
95-th percentile179.6
Maximum189
Range188
Interquartile range (IQR)94

Descriptive statistics

Standard deviation54.703748
Coefficient of variation (CV)0.57582892
Kurtosis-1.2
Mean95
Median Absolute Deviation (MAD)47
Skewness0
Sum17955
Variance2992.5
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-12T21:04:36.911409image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
0.5%
131 1
 
0.5%
122 1
 
0.5%
123 1
 
0.5%
124 1
 
0.5%
125 1
 
0.5%
126 1
 
0.5%
127 1
 
0.5%
128 1
 
0.5%
129 1
 
0.5%
Other values (179) 179
94.7%
ValueCountFrequency (%)
1 1
0.5%
2 1
0.5%
3 1
0.5%
4 1
0.5%
5 1
0.5%
6 1
0.5%
7 1
0.5%
8 1
0.5%
9 1
0.5%
10 1
0.5%
ValueCountFrequency (%)
189 1
0.5%
188 1
0.5%
187 1
0.5%
186 1
0.5%
185 1
0.5%
184 1
0.5%
183 1
0.5%
182 1
0.5%
181 1
0.5%
180 1
0.5%

자치구명
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.6 KiB
영등포구
189 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
영등포구 189
100.0%

Length

2023-12-12T21:04:37.071048image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T21:04:37.195084image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
영등포구 189
100.0%

관리번호
Text

Distinct150
Distinct (%)79.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.6 KiB
2023-12-12T21:04:37.530164image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length6
Median length5
Mean length5.3703704
Min length2

Characters and Unicode

Total characters1015
Distinct characters19
Distinct categories4 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique113 ?
Unique (%)59.8%

Sample

1st row가로1-1
2nd row가로1-1
3rd row가로1-10
4th row가로1-10
5th row가로1-11
ValueCountFrequency (%)
이동 4
 
2.1%
가로2-3 2
 
1.1%
가로2-4 2
 
1.1%
가로2-16 2
 
1.1%
가로3-4 2
 
1.1%
가로2-17 2
 
1.1%
가로2-18 2
 
1.1%
가로2-2 2
 
1.1%
가로2-20 2
 
1.1%
가로2-19 2
 
1.1%
Other values (140) 167
88.4%
2023-12-12T21:04:38.036461image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
- 185
18.2%
가 150
14.8%
로 150
14.8%
1 119
11.7%
2 102
10.0%
6 54
 
5.3%
3 53
 
5.2%
5 36
 
3.5%
여 31
 
3.1%
의 31
 
3.1%
Other values (9) 104
10.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 448
44.1%
Other Letter 378
37.2%
Dash Punctuation 185
18.2%
Uppercase Letter 4
 
0.4%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 119
26.6%
2 102
22.8%
6 54
12.1%
3 53
11.8%
5 36
 
8.0%
4 21
 
4.7%
8 18
 
4.0%
9 16
 
3.6%
0 15
 
3.3%
7 14
 
3.1%
Other Letter
ValueCountFrequency (%)
가 150
39.7%
로 150
39.7%
여 31
 
8.2%
의 31
 
8.2%
동 8
 
2.1%
기 4
 
1.1%
이 4
 
1.1%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 185
100.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 4
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 633
62.4%
Hangul 378
37.2%
Latin 4
 
0.4%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
- 185
29.2%
1 119
18.8%
2 102
16.1%
6 54
 
8.5%
3 53
 
8.4%
5 36
 
5.7%
4 21
 
3.3%
8 18
 
2.8%
9 16
 
2.5%
0 15
 
2.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
가 150
39.7%
로 150
39.7%
여 31
 
8.2%
의 31
 
8.2%
동 8
 
2.1%
기 4
 
1.1%
이 4
 
1.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 4
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 637
62.8%
Hangul 378
37.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
- 185
29.0%
1 119
18.7%
2 102
16.0%
6 54
 
8.5%
3 53
 
8.3%
5 36
 
5.7%
4 21
 
3.3%
8 18
 
2.8%
9 16
 
2.5%
0 15
 
2.4%
Other values (2) 18
 
2.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
가 150
39.7%
로 150
39.7%
여 31
 
8.2%
의 31
 
8.2%
동 8
 
2.1%
기 4
 
1.1%
이 4
 
1.1%

도로(가로)명
Text

Distinct92
Distinct (%)48.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.6 KiB
2023-12-12T21:04:38.395333image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length22
Median length21
Mean length17.306878
Min length14

Characters and Unicode

Total characters3271
Distinct characters60
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

Unique35 ?
Unique (%)18.5%

Sample

1st row서울특별시 영등포구 국회대로 675
2nd row서울특별시 영등포구 국회대로 675
3rd row서울특별시 영등포구 당산로 235
4th row서울특별시 영등포구 당산로 235
5th row서울특별시 영등포구 양평로 36
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 189
27.2%
영등포구 189
27.2%
경인로 26
 
3.7%
영등포로 22
 
3.2%
양평로 14
 
2.0%
신길로 12
 
1.7%
문래로 10
 
1.4%
당산로 10
 
1.4%
영중로 9
 
1.3%
여의대방로 8
 
1.2%
Other values (90) 205
29.5%
2023-12-12T21:04:38.933047image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
511
15.6%
영 222
 
6.8%
등 211
 
6.5%
포 211
 
6.5%
서 193
 
5.9%
시 192
 
5.9%
특 189
 
5.8%
별 189
 
5.8%
구 189
 
5.8%
울 189
 
5.8%
Other values (50) 975
29.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2378
72.7%
Space Separator 511
 
15.6%
Decimal Number 373
 
11.4%
Dash Punctuation 9
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
영 222
9.3%
등 211
8.9%
포 211
8.9%
서 193
8.1%
시 192
8.1%
특 189
7.9%
별 189
7.9%
구 189
7.9%
울 189
7.9%
로 186
7.8%
Other values (38) 407
17.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 81
21.7%
2 69
18.5%
5 37
9.9%
9 33
8.8%
6 33
8.8%
8 30
 
8.0%
7 29
 
7.8%
3 22
 
5.9%
4 20
 
5.4%
0 19
 
5.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
511
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 9
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2378
72.7%
Common 893
 
27.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
영 222
9.3%
등 211
8.9%
포 211
8.9%
서 193
8.1%
시 192
8.1%
특 189
7.9%
별 189
7.9%
구 189
7.9%
울 189
7.9%
로 186
7.8%
Other values (38) 407
17.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
511
57.2%
1 81
 
9.1%
2 69
 
7.7%
5 37
 
4.1%
9 33
 
3.7%
6 33
 
3.7%
8 30
 
3.4%
7 29
 
3.2%
3 22
 
2.5%
4 20
 
2.2%
Other values (2) 28
 
3.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2378
72.7%
ASCII 893
 
27.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
511
57.2%
1 81
 
9.1%
2 69
 
7.7%
5 37
 
4.1%
9 33
 
3.7%
6 33
 
3.7%
8 30
 
3.4%
7 29
 
3.2%
3 22
 
2.5%
4 20
 
2.2%
Other values (2) 28
 
3.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
영 222
9.3%
등 211
8.9%
포 211
8.9%
서 193
8.1%
시 192
8.1%
특 189
7.9%
별 189
7.9%
구 189
7.9%
울 189
7.9%
로 186
7.8%
Other values (38) 407
17.1%

설치위치
Text

Distinct127
Distinct (%)67.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.6 KiB
2023-12-12T21:04:39.231656image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length29
Median length23
Mean length16.968254
Min length4

Characters and Unicode

Total characters3207
Distinct characters217
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique84 ?
Unique (%)44.4%

Sample

1st row안상규벌꿀 앞
2nd row안상규벌꿀 앞
3rd row당산역 2번출구 버스정류장(19-645)
4th row당산역 2번출구 버스정류장(19-645)
5th row당산역 7번 출구 뒤
ValueCountFrequency (%)
앞 72
 
14.5%
횡단보도 11
 
2.2%
당산역 11
 
2.2%
맞은편 8
 
1.6%
한솔요리학원 6
 
1.2%
버스중앙차로 6
 
1.2%
19-005 6
 
1.2%
출구 6
 
1.2%
버스정류장 6
 
1.2%
영등포역 5
 
1.0%
Other values (227) 358
72.3%
2023-12-12T21:04:39.726010image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
311
 
9.7%
1 192
 
6.0%
스 129
 
4.0%
9 123
 
3.8%
버 119
 
3.7%
( 116
 
3.6%
) 116
 
3.6%
- 116
 
3.6%
장 95
 
3.0%
정 94
 
2.9%
Other values (207) 1796
56.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1886
58.8%
Decimal Number 612
 
19.1%
Space Separator 311
 
9.7%
Open Punctuation 116
 
3.6%
Close Punctuation 116
 
3.6%
Dash Punctuation 116
 
3.6%
Uppercase Letter 18
 
0.6%
Other Punctuation 17
 
0.5%
Lowercase Letter 13
 
0.4%
Other Symbol 2
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
스 129
 
6.8%
버 119
 
6.3%
장 95
 
5.0%
정 94
 
5.0%
류 92
 
4.9%
앞 78
 
4.1%
로 36
 
1.9%
역 33
 
1.7%
차 33
 
1.7%
구 33
 
1.7%
Other values (176) 1144
60.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 192
31.4%
9 123
20.1%
0 76
 
12.4%
2 56
 
9.2%
5 44
 
7.2%
3 28
 
4.6%
4 25
 
4.1%
6 24
 
3.9%
7 24
 
3.9%
8 20
 
3.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 5
27.8%
C 3
16.7%
S 2
 
11.1%
V 2
 
11.1%
K 2
 
11.1%
G 1
 
5.6%
L 1
 
5.6%
A 1
 
5.6%
M 1
 
5.6%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
s 4
30.8%
k 3
23.1%
g 3
23.1%
o 2
15.4%
b 1
 
7.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 12
70.6%
& 5
29.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
311
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 116
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 116
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 116
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
ⓐ 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1886
58.8%
Common 1290
40.2%
Latin 31
 
1.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
스 129
 
6.8%
버 119
 
6.3%
장 95
 
5.0%
정 94
 
5.0%
류 92
 
4.9%
앞 78
 
4.1%
로 36
 
1.9%
역 33
 
1.7%
차 33
 
1.7%
구 33
 
1.7%
Other values (176) 1144
60.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
311
24.1%
1 192
14.9%
9 123
 
9.5%
( 116
 
9.0%
) 116
 
9.0%
- 116
 
9.0%
0 76
 
5.9%
2 56
 
4.3%
5 44
 
3.4%
3 28
 
2.2%
Other values (7) 112
 
8.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
B 5
16.1%
s 4
12.9%
C 3
9.7%
k 3
9.7%
g 3
9.7%
S 2
 
6.5%
V 2
 
6.5%
K 2
 
6.5%
o 2
 
6.5%
b 1
 
3.2%
Other values (4) 4
12.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1886
58.8%
ASCII 1319
41.1%
Enclosed Alphanum 2
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
311
23.6%
1 192
14.6%
9 123
 
9.3%
( 116
 
8.8%
) 116
 
8.8%
- 116
 
8.8%
0 76
 
5.8%
2 56
 
4.2%
5 44
 
3.3%
3 28
 
2.1%
Other values (20) 141
10.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
스 129
 
6.8%
버 119
 
6.3%
장 95
 
5.0%
정 94
 
5.0%
류 92
 
4.9%
앞 78
 
4.1%
로 36
 
1.9%
역 33
 
1.7%
차 33
 
1.7%
구 33
 
1.7%
Other values (176) 1144
60.7%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
ⓐ 2
100.0%

설치지점
Categorical

Distinct5
Distinct (%)2.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.6 KiB
① 정류장(버스, 택시 등)
107 
⑦ 버스중앙차로내 휴지통
32 
⑥ 횡단보도 입구
30 
② 지하철역 입구
15 
③ 도로(가로)변
 
5

Length

Max length15
Median length15
Mean length13.074074
Min length9

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row⑥ 횡단보도 입구
2nd row⑥ 횡단보도 입구
3rd row① 정류장(버스, 택시 등)
4th row① 정류장(버스, 택시 등)
5th row② 지하철역 입구

Common Values

ValueCountFrequency (%)
① 정류장(버스, 택시 등) 107
56.6%
⑦ 버스중앙차로내 휴지통 32
 
16.9%
⑥ 횡단보도 입구 30
 
15.9%
② 지하철역 입구 15
 
7.9%
③ 도로(가로)변 5
 
2.6%

Length

2023-12-12T21:04:39.925502image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T21:04:40.062667image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
① 107
16.0%
정류장(버스 107
16.0%
택시 107
16.0%
등 107
16.0%
입구 45
6.7%
⑦ 32
 
4.8%
버스중앙차로내 32
 
4.8%
휴지통 32
 
4.8%
⑥ 30
 
4.5%
횡단보도 30
 
4.5%
Other values (4) 40
 
6.0%

수거 쓰레기 종류
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)1.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.6 KiB
① 일반쓰레기
152 
② 재활용쓰레기
37 

Length

Max length8
Median length7
Mean length7.1957672
Min length7

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row① 일반쓰레기
2nd row② 재활용쓰레기
3rd row① 일반쓰레기
4th row② 재활용쓰레기
5th row① 일반쓰레기

Common Values

ValueCountFrequency (%)
① 일반쓰레기 152
80.4%
② 재활용쓰레기 37
 
19.6%

Length

2023-12-12T21:04:40.203393image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T21:04:40.333024image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
① 152
40.2%
일반쓰레기 152
40.2%
② 37
 
9.8%
재활용쓰레기 37
 
9.8%

형태
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.6 KiB
① 일반 사각쓰레기통
189 

Length

Max length11
Median length11
Mean length11
Min length11

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
① 일반 사각쓰레기통 189
100.0%

Length

2023-12-12T21:04:40.483920image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T21:04:40.587897image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
① 189
33.3%
일반 189
33.3%
사각쓰레기통 189
33.3%

설치연도
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)1.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.6 KiB
2018 이전
153 
2019
36 

Length

Max length7
Median length7
Mean length6.4285714
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2018 이전
2nd row2019
3rd row2018 이전
4th row2019
5th row2018 이전

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2018 이전 153
81.0%
2019 36
 
19.0%

Length

2023-12-12T21:04:40.682679image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T21:04:40.794546image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2018 153
44.7%
이전 153
44.7%
2019 36
 
10.5%

Interactions

2023-12-12T21:04:36.200505image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-12T21:04:40.873641image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연번도로(가로)명설치지점수거 쓰레기 종류설치연도
연번1.0000.9790.7630.5890.613
도로(가로)명0.9791.0000.9770.0000.000
설치지점0.7630.9771.0000.0900.102
수거 쓰레기 종류0.5890.0000.0901.0000.999
설치연도0.6130.0000.1020.9991.000
2023-12-12T21:04:40.980683image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
수거 쓰레기 종류설치지점설치연도
수거 쓰레기 종류1.0000.1090.966
설치지점0.1091.0000.123
설치연도0.9660.1231.000
2023-12-12T21:04:41.075852image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연번설치지점수거 쓰레기 종류설치연도
연번1.0000.4080.4430.461
설치지점0.4081.0000.1090.123
수거 쓰레기 종류0.4430.1091.0000.966
설치연도0.4610.1230.9661.000

Missing values

2023-12-12T21:04:36.435457image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T21:04:36.590764image/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

연번자치구명관리번호도로(가로)명설치위치설치지점수거 쓰레기 종류형태설치연도
01영등포구가로1-1서울특별시 영등포구 국회대로 675안상규벌꿀 앞⑥ 횡단보도 입구① 일반쓰레기① 일반 사각쓰레기통2018 이전
12영등포구가로1-1서울특별시 영등포구 국회대로 675안상규벌꿀 앞⑥ 횡단보도 입구② 재활용쓰레기① 일반 사각쓰레기통2019
23영등포구가로1-10서울특별시 영등포구 당산로 235당산역 2번출구 버스정류장(19-645)① 정류장(버스, 택시 등)① 일반쓰레기① 일반 사각쓰레기통2018 이전
34영등포구가로1-10서울특별시 영등포구 당산로 235당산역 2번출구 버스정류장(19-645)① 정류장(버스, 택시 등)② 재활용쓰레기① 일반 사각쓰레기통2019
45영등포구가로1-11서울특별시 영등포구 양평로 36당산역 7번 출구 뒤② 지하철역 입구① 일반쓰레기① 일반 사각쓰레기통2018 이전
56영등포구가로1-11서울특별시 영등포구 양평로 36당산역 7번 출구 뒤② 지하철역 입구② 재활용쓰레기① 일반 사각쓰레기통2019
67영등포구가로1-12서울특별시 영등포구 당산로 223올리브 영 앞② 지하철역 입구① 일반쓰레기① 일반 사각쓰레기통2018 이전
78영등포구가로1-12서울특별시 영등포구 당산로 223올리브 영 앞② 지하철역 입구② 재활용쓰레기① 일반 사각쓰레기통2019
89영등포구가로1-16서울특별시 영등포구 양평로 64gs편의점 앞① 정류장(버스, 택시 등)① 일반쓰레기① 일반 사각쓰레기통2018 이전
910영등포구가로1-18서울특별시 영등포구 양평로 36당산역 7번 출구 뒤② 지하철역 입구① 일반쓰레기① 일반 사각쓰레기통2018 이전
연번자치구명관리번호도로(가로)명설치위치설치지점수거 쓰레기 종류형태설치연도
179180영등포구여의-35서울특별시 영등포구 국제금융로 82롯데캐슬 아이비 맞은편③ 도로(가로)변① 일반쓰레기① 일반 사각쓰레기통2018 이전
180181영등포구여의-4서울특별시 영등포구 여의길 55KBS 별관 앞 버스정류장(19-150)① 정류장(버스, 택시 등)① 일반쓰레기① 일반 사각쓰레기통2018 이전
181182영등포구여의-5서울특별시 영등포구 여의서로여의도공원 버스정류장(19-138)① 정류장(버스, 택시 등)① 일반쓰레기① 일반 사각쓰레기통2018 이전
182183영등포구여의-6서울특별시 영등포구 63로시범아파트 맞은편 63빌딩 버스정류장(19-144)① 정류장(버스, 택시 등)① 일반쓰레기① 일반 사각쓰레기통2018 이전
183184영등포구여의-7서울특별시 영등포구 여의서로 43한서빌딩, 순복음교회 버스정류장(19-136)① 정류장(버스, 택시 등)① 일반쓰레기① 일반 사각쓰레기통2018 이전
184185영등포구여의-8서울특별시 영등포구 여의대방로앙카라공원 앞 버스정류소(19-151)① 정류장(버스, 택시 등)① 일반쓰레기① 일반 사각쓰레기통2018 이전
185186영등포구이동서울특별시 영등포구 양산로양평역 1번 출구앞① 정류장(버스, 택시 등)① 일반쓰레기① 일반 사각쓰레기통2018 이전
186187영등포구이동서울특별시 영등포구 양산로양평역 1번 출구앞① 정류장(버스, 택시 등)② 재활용쓰레기① 일반 사각쓰레기통2018 이전
187188영등포구이동서울특별시 영등포구 영등포로 178청과시장사거리 김안과쪽① 정류장(버스, 택시 등)① 일반쓰레기① 일반 사각쓰레기통2018 이전
188189영등포구이동서울특별시 영등포구 여의나루로 96MBC옆 버스정류장① 정류장(버스, 택시 등)① 일반쓰레기① 일반 사각쓰레기통2018 이전