Overview

Dataset statistics

Number of variables4
Number of observations30
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.1 KiB
Average record size in memory37.4 B

Variable types

Text3
Categorical1

Alerts

기관명 has unique valuesUnique
URL has unique valuesUnique
설명 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-10 13:12:03.746533
Analysis finished2023-12-10 13:12:04.374262
Duration0.63 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

기관명
Text

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2023-12-10T22:12:04.655860image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length18
Median length13.5
Mean length9.6
Min length3

Characters and Unicode

Total characters288
Distinct characters98
Distinct categories6 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique30 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row미국 중서부 지역 기후센터
2nd row미국 기상예측센터
3rd row기상청
4th row환경부
5th row캐나다 농업부
ValueCountFrequency (%)
미국 5
 
10.9%
기상청 3
 
6.5%
유럽가뭄센터(edc 1
 
2.2%
농림축산식품부 1
 
2.2%
한국농어촌공사 1
 
2.2%
한국수자원공사 1
 
2.2%
국립재난안전연구원 1
 
2.2%
농업기상정보서비스 1
 
2.2%
농촌용수종합정보시스템 1
 
2.2%
미국기후예보센터(cpc 1
 
2.2%
Other values (30) 30
65.2%
2023-12-10T22:12:05.289672image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
16
 
5.6%
국 15
 
5.2%
기 11
 
3.8%
C 9
 
3.1%
보 8
 
2.8%
터 7
 
2.4%
) 7
 
2.4%
가 7
 
2.4%
( 7
 
2.4%
정 7
 
2.4%
Other values (88) 194
67.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 221
76.7%
Uppercase Letter 36
 
12.5%
Space Separator 16
 
5.6%
Close Punctuation 7
 
2.4%
Open Punctuation 7
 
2.4%
Other Punctuation 1
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
국 15
 
6.8%
기 11
 
5.0%
보 8
 
3.6%
터 7
 
3.2%
가 7
 
3.2%
정 7
 
3.2%
센 7
 
3.2%
상 6
 
2.7%
미 6
 
2.7%
농 6
 
2.7%
Other values (71) 141
63.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 9
25.0%
D 4
11.1%
N 4
11.1%
I 4
11.1%
P 3
 
8.3%
A 2
 
5.6%
S 2
 
5.6%
E 2
 
5.6%
O 2
 
5.6%
K 1
 
2.8%
Other values (3) 3
 
8.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
16
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 7
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 7
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
· 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 221
76.7%
Latin 36
 
12.5%
Common 31
 
10.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
국 15
 
6.8%
기 11
 
5.0%
보 8
 
3.6%
터 7
 
3.2%
가 7
 
3.2%
정 7
 
3.2%
센 7
 
3.2%
상 6
 
2.7%
미 6
 
2.7%
농 6
 
2.7%
Other values (71) 141
63.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
C 9
25.0%
D 4
11.1%
N 4
11.1%
I 4
11.1%
P 3
 
8.3%
A 2
 
5.6%
S 2
 
5.6%
E 2
 
5.6%
O 2
 
5.6%
K 1
 
2.8%
Other values (3) 3
 
8.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
16
51.6%
) 7
22.6%
( 7
22.6%
· 1
 
3.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 221
76.7%
ASCII 66
 
22.9%
None 1
 
0.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
16
24.2%
C 9
13.6%
) 7
10.6%
( 7
10.6%
D 4
 
6.1%
N 4
 
6.1%
I 4
 
6.1%
P 3
 
4.5%
A 2
 
3.0%
S 2
 
3.0%
Other values (6) 8
12.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
국 15
 
6.8%
기 11
 
5.0%
보 8
 
3.6%
터 7
 
3.2%
가 7
 
3.2%
정 7
 
3.2%
센 7
 
3.2%
상 6
 
2.7%
미 6
 
2.7%
농 6
 
2.7%
Other values (71) 141
63.8%
None
ValueCountFrequency (%)
· 1
100.0%

사이트 구분
Categorical

Distinct4
Distinct (%)13.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
10
12 
9
7 
1
6 
2
5 

Length

Max length2
Median length1
Mean length1.4
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row10
2nd row10
3rd row1
4th row1
5th row10

Common Values

ValueCountFrequency (%)
10 12
40.0%
9 7
23.3%
1 6
20.0%
2 5
16.7%

Length

2023-12-10T22:12:05.660058image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T22:12:05.824764image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
10 12
40.0%
9 7
23.3%
1 6
20.0%
2 5
16.7%

URL
Text

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2023-12-10T22:12:06.173134image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length45
Median length30
Mean length24.733333
Min length1

Characters and Unicode

Total characters742
Distinct characters32
Distinct categories6 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique30 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowhttp://mcc.sws.uiuc.edu
2nd rowhttp://www.wpc.ncep.noaa.gov/
3rd rowhttp://www.kma.go.kr/
4th rowhttp://www.me.go.kr/
5th rowhttp://www.agr.gc.ca/
ValueCountFrequency (%)
http://www.cpc.ncep.noaa.gov 2
 
6.7%
http://mcc.sws.uiuc.edu 1
 
3.3%
http://www.mafra.go.kr 1
 
3.3%
http://drought.gov/drought/what-nidis 1
 
3.3%
http://drought.unl.edu 1
 
3.3%
http://www.kict.re.kr 1
 
3.3%
https://www.ipcc.ch 1
 
3.3%
http://edo.jrc.ec.europa.eu 1
 
3.3%
http://www.geo.uio.no/edc/index_old.htm 1
 
3.3%
https://rawris.ekr.or.kr 1
 
3.3%
Other values (19) 19
63.3%
2023-12-10T22:12:06.731007image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
/ 89
12.0%
. 88
11.9%
t 71
 
9.6%
w 67
 
9.0%
r 45
 
6.1%
o 42
 
5.7%
h 40
 
5.4%
p 37
 
5.0%
: 29
 
3.9%
c 26
 
3.5%
Other values (22) 208
28.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 529
71.3%
Other Punctuation 207
 
27.9%
Space Separator 2
 
0.3%
Uppercase Letter 2
 
0.3%
Connector Punctuation 1
 
0.1%
Dash Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
t 71
13.4%
w 67
12.7%
r 45
 
8.5%
o 42
 
7.9%
h 40
 
7.6%
p 37
 
7.0%
c 26
 
4.9%
e 26
 
4.9%
k 25
 
4.7%
g 24
 
4.5%
Other values (13) 126
23.8%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 89
43.0%
. 88
42.5%
: 29
 
14.0%
# 1
 
0.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
U 1
50.0%
G 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
2
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 1
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 531
71.6%
Common 211
 
28.4%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
t 71
13.4%
w 67
12.6%
r 45
 
8.5%
o 42
 
7.9%
h 40
 
7.5%
p 37
 
7.0%
c 26
 
4.9%
e 26
 
4.9%
k 25
 
4.7%
g 24
 
4.5%
Other values (15) 128
24.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
/ 89
42.2%
. 88
41.7%
: 29
 
13.7%
2
 
0.9%
_ 1
 
0.5%
# 1
 
0.5%
- 1
 
0.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 742
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
/ 89
12.0%
. 88
11.9%
t 71
 
9.6%
w 67
 
9.0%
r 45
 
6.1%
o 42
 
5.7%
h 40
 
5.4%
p 37
 
5.0%
: 29
 
3.9%
c 26
 
3.5%
Other values (22) 208
28.0%

설명
Text

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2023-12-10T22:12:07.257141image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length143
Median length39.5
Mean length41.2
Min length9

Characters and Unicode

Total characters1236
Distinct characters215
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique30 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row미국 중서부 지역 기후센터
2nd row미국 기상예측센터
3rd row가뭄 예·경보를 위한 기상 가뭄정보(기상현황 및 전망) 제공. 일 단위 기상학적 가뭄정보제공
4th row생활 및 공업용수에 대한 가뭄 예·경보 주관
5th rowAAFC는 캐나다 전역의 가뭄감시를 위해 농업가뭄 및 관련 기후에 대한 다양한 정보를 제공 중에 있으며. 국가 전역의 가뭄대책 총괄 수행
ValueCountFrequency (%)
및 13
 
4.5%
가뭄 12
 
4.2%
제공 8
 
2.8%
대한 8
 
2.8%
국가 6
 
2.1%
미국 5
 
1.7%
예·경보 5
 
1.7%
가뭄관련 4
 
1.4%
정부 3
 
1.0%
3
 
1.0%
Other values (182) 220
76.7%
2023-12-10T22:12:08.129296image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
263
 
21.3%
가 40
 
3.2%
뭄 32
 
2.6%
기 31
 
2.5%
정 26
 
2.1%
보 25
 
2.0%
관 22
 
1.8%
. 21
 
1.7%
국 19
 
1.5%
공 16
 
1.3%
Other values (205) 741
60.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 850
68.8%
Space Separator 263
 
21.3%
Other Punctuation 38
 
3.1%
Lowercase Letter 35
 
2.8%
Uppercase Letter 26
 
2.1%
Close Punctuation 8
 
0.6%
Open Punctuation 8
 
0.6%
Decimal Number 8
 
0.6%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
가 40
 
4.7%
뭄 32
 
3.8%
기 31
 
3.6%
정 26
 
3.1%
보 25
 
2.9%
관 22
 
2.6%
국 19
 
2.2%
공 16
 
1.9%
수 15
 
1.8%
연 15
 
1.8%
Other values (165) 609
71.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 6
23.1%
A 2
 
7.7%
E 2
 
7.7%
D 2
 
7.7%
I 2
 
7.7%
N 2
 
7.7%
M 2
 
7.7%
O 2
 
7.7%
T 1
 
3.8%
P 1
 
3.8%
Other values (4) 4
15.4%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 7
20.0%
n 6
17.1%
a 4
11.4%
t 3
8.6%
l 3
8.6%
m 2
 
5.7%
o 2
 
5.7%
g 2
 
5.7%
r 2
 
5.7%
h 2
 
5.7%
Other values (2) 2
 
5.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 21
55.3%
· 11
28.9%
: 2
 
5.3%
* 2
 
5.3%
' 2
 
5.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 2
25.0%
0 2
25.0%
2 2
25.0%
6 2
25.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 7
87.5%
] 1
 
12.5%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 7
87.5%
[ 1
 
12.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
263
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 850
68.8%
Common 325
 
26.3%
Latin 61
 
4.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
가 40
 
4.7%
뭄 32
 
3.8%
기 31
 
3.6%
정 26
 
3.1%
보 25
 
2.9%
관 22
 
2.6%
국 19
 
2.2%
공 16
 
1.9%
수 15
 
1.8%
연 15
 
1.8%
Other values (165) 609
71.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 7
 
11.5%
C 6
 
9.8%
n 6
 
9.8%
a 4
 
6.6%
t 3
 
4.9%
l 3
 
4.9%
m 2
 
3.3%
A 2
 
3.3%
o 2
 
3.3%
g 2
 
3.3%
Other values (16) 24
39.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
263
80.9%
. 21
 
6.5%
· 11
 
3.4%
) 7
 
2.2%
( 7
 
2.2%
1 2
 
0.6%
: 2
 
0.6%
0 2
 
0.6%
2 2
 
0.6%
* 2
 
0.6%
Other values (4) 6
 
1.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 850
68.8%
ASCII 375
30.3%
None 11
 
0.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
263
70.1%
. 21
 
5.6%
e 7
 
1.9%
) 7
 
1.9%
( 7
 
1.9%
C 6
 
1.6%
n 6
 
1.6%
a 4
 
1.1%
t 3
 
0.8%
l 3
 
0.8%
Other values (29) 48
 
12.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
가 40
 
4.7%
뭄 32
 
3.8%
기 31
 
3.6%
정 26
 
3.1%
보 25
 
2.9%
관 22
 
2.6%
국 19
 
2.2%
공 16
 
1.9%
수 15
 
1.8%
연 15
 
1.8%
Other values (165) 609
71.6%
None
ValueCountFrequency (%)
· 11
100.0%

Correlations

2023-12-10T22:12:08.280280image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
기관명사이트 구분URL설명
기관명1.0001.0001.0001.000
사이트 구분1.0001.0001.0001.000
URL1.0001.0001.0001.000
설명1.0001.0001.0001.000

Missing values

2023-12-10T22:12:04.207415image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-10T22:12:04.322666image/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

기관명사이트 구분URL설명
0미국 중서부 지역 기후센터10http://mcc.sws.uiuc.edu미국 중서부 지역 기후센터
1미국 기상예측센터10http://www.wpc.ncep.noaa.gov/미국 기상예측센터
2기상청1http://www.kma.go.kr/가뭄 예·경보를 위한 기상 가뭄정보(기상현황 및 전망) 제공. 일 단위 기상학적 가뭄정보제공
3환경부1http://www.me.go.kr/생활 및 공업용수에 대한 가뭄 예·경보 주관
4캐나다 농업부10http://www.agr.gc.ca/AAFC는 캐나다 전역의 가뭄감시를 위해 농업가뭄 및 관련 기후에 대한 다양한 정보를 제공 중에 있으며. 국가 전역의 가뭄대책 총괄 수행
5기상청 수문기상 가뭄정보 시스템9http://hydro.kma.go.kr/droughtU/droughtGis.do기상청 종합가뭄정보분석시스템. 가뭄 지수(현황 및 전망) 자료 제공
6기상청 기후정보포털9http://www.climate.go.kr/home/기후 정보 서비스 제공( 감시. 시나리오. 예측 등)
7산림청 국가산불위험예보시스템9http://forestfire.nifos.go.kr/국가 산불위험 예보 시스템
8국민안전처1http://www.mois.go.kr/국가 가뭄 예·경보 발표. 용수목적별 가뭄 정보를 통합 및 발표
9농촌진흥청2http://www.rda.go.kr/농업과학관련 기술개발. 가뭄관련 연구개발
기관명사이트 구분URL설명
20농촌용수종합정보시스템9https://rawris.ekr.or.kr/농어촌공사 농촌용수 종합정보시스템. 농어촌용수에 대한 물 관리정보 제공
21미국기후예보센터(CPC)10http://www.cpc.ncep.noaa.gov/계절적인 가뭄 전망
22유럽가뭄센터(EDC)10http://www.geo.uio.no/edc/index_old.htm유럽 가뭄정보 제공
23유럽연합 연구센터(EDO)10http://edo.jrc.ec.europa.eu/JRC(EDO)는 유럽전역의 가뭄 모니터링을 위해 운영되고 있으며. 회원국의 공동연구 투자를 통해 유럽전역의 가뭄 관련 정보 제공 중
24IPCC10https://www.ipcc.ch/기후변화 국제협의체(The Intergovernmental Panel on Climate Change)
25한국건설기술연구원(KICT)2http://www.kict.re.kr/건설분야 전문 연구기관으로 건설 기술을 종합 개발하고 정부 정책을 지원하는 정부출연 연구기관. 국가 인프라 고도화 및 건설기술 선진화. 사회간접자본 구축 등을 연구하며. 특히 수자원분야에서는 홍수나 가뭄 저감 대책. 수자원 장기 종합대책을 마련하고 있다.
26미국 국립가뭄경감센터(NDMC)10http://drought.unl.edu/NDMC는 미국 전역에 대한 가뭄정보를 수집 · 분석 · 제공을 통하여 연방정부. 주 정부. 지역 단체의 가뭄대책 수립 및 이행지원 역할을 수행
27미국 가뭄정보시스템(NIDIS)10http://drought.gov/drought/what-nidis미국 국가 통합 가뭄정보시스템
28NOAA10https://ncdc.noaa.gov/미국 환경정보센터(NCEI): 기상. 해양. 환경 관련 자료 제공 사이트
29미국 기후예측센터(NWS CPC)10http://www.cpc.ncep.noaa.gov미국기상청 기후예측센터