Overview

Dataset statistics

Number of variables6
Number of observations34
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.7 KiB
Average record size in memory51.9 B

Variable types

DateTime1
Categorical1
Text4

Dataset

Description안양시 관공서 현황(집계일자, 시군명, 구분명, 전화번호안내, 소재지도로명주소, 소재지지번주소)입니다.
URLhttps://www.data.go.kr/data/15114734/fileData.do

Alerts

집계일자 has constant value ""Constant
시군명 has constant value ""Constant
구분명 has unique valuesUnique
전화번호안내 has unique valuesUnique
소재지도로명주소 has unique valuesUnique
소재지지번주소 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 08:00:43.836460
Analysis finished2023-12-12 08:00:44.664692
Duration0.83 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

집계일자
Date

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)2.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size404.0 B
Minimum2023-02-10 00:00:00
Maximum2023-02-10 00:00:00
2023-12-12T17:00:44.728070image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T17:00:44.852363image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=1)

시군명
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)2.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size404.0 B
안양시
34 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
안양시 34
100.0%

Length

2023-12-12T17:00:44.982058image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T17:00:45.108872image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
안양시 34
100.0%

구분명
Text

UNIQUE 

Distinct34
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size404.0 B
2023-12-12T17:00:45.358377image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length4
Median length4
Mean length3.7352941
Min length3

Characters and Unicode

Total characters127
Distinct characters35
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique34 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row안양시청
2nd row동안구청
3rd row비산1동
4th row비산2동
5th row비산3동
ValueCountFrequency (%)
안양시청 1
 
2.9%
동안구청 1
 
2.9%
박달1동 1
 
2.9%
석수3동 1
 
2.9%
석수2동 1
 
2.9%
석수1동 1
 
2.9%
안양9동 1
 
2.9%
안양8동 1
 
2.9%
안양7동 1
 
2.9%
부림동 1
 
2.9%
Other values (24) 24
70.6%
2023-12-12T17:00:45.763423image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
동 32
25.2%
안 14
 
11.0%
양 12
 
9.4%
1 6
 
4.7%
2 6
 
4.7%
산 4
 
3.1%
계 4
 
3.1%
3 4
 
3.1%
수 3
 
2.4%
비 3
 
2.4%
Other values (25) 39
30.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 105
82.7%
Decimal Number 22
 
17.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
동 32
30.5%
안 14
13.3%
양 12
 
11.4%
산 4
 
3.8%
계 4
 
3.8%
수 3
 
2.9%
비 3
 
2.9%
달 3
 
2.9%
석 3
 
2.9%
호 3
 
2.9%
Other values (16) 24
22.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 6
27.3%
2 6
27.3%
3 4
18.2%
5 1
 
4.5%
8 1
 
4.5%
9 1
 
4.5%
4 1
 
4.5%
7 1
 
4.5%
6 1
 
4.5%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 105
82.7%
Common 22
 
17.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 32
30.5%
안 14
13.3%
양 12
 
11.4%
산 4
 
3.8%
계 4
 
3.8%
수 3
 
2.9%
비 3
 
2.9%
달 3
 
2.9%
석 3
 
2.9%
호 3
 
2.9%
Other values (16) 24
22.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
1 6
27.3%
2 6
27.3%
3 4
18.2%
5 1
 
4.5%
8 1
 
4.5%
9 1
 
4.5%
4 1
 
4.5%
7 1
 
4.5%
6 1
 
4.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 105
82.7%
ASCII 22
 
17.3%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 32
30.5%
안 14
13.3%
양 12
 
11.4%
산 4
 
3.8%
계 4
 
3.8%
수 3
 
2.9%
비 3
 
2.9%
달 3
 
2.9%
석 3
 
2.9%
호 3
 
2.9%
Other values (16) 24
22.9%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
1 6
27.3%
2 6
27.3%
3 4
18.2%
5 1
 
4.5%
8 1
 
4.5%
9 1
 
4.5%
4 1
 
4.5%
7 1
 
4.5%
6 1
 
4.5%

전화번호안내
Text

UNIQUE 

Distinct34
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size404.0 B
2023-12-12T17:00:46.067184image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length13
Median length13
Mean length13
Min length13

Characters and Unicode

Total characters442
Distinct characters11
Distinct categories2 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique34 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row031-8045-5398
2nd row031-8045-4114
3rd row031-8045-4600
4th row031-8045-4610
5th row031-8045-4620
ValueCountFrequency (%)
031-8045-5398 1
 
2.9%
031-8045-4114 1
 
2.9%
031-8045-3720 1
 
2.9%
031-8045-3710 1
 
2.9%
031-8045-3700 1
 
2.9%
031-8045-3690 1
 
2.9%
031-8045-3680 1
 
2.9%
031-8045-3670 1
 
2.9%
031-8045-3660 1
 
2.9%
031-8045-4670 1
 
2.9%
Other values (24) 24
70.6%
2023-12-12T17:00:46.483627image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 103
23.3%
- 68
15.4%
4 57
12.9%
3 54
12.2%
1 42
9.5%
5 38
 
8.6%
8 37
 
8.4%
6 23
 
5.2%
7 13
 
2.9%
2 4
 
0.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 374
84.6%
Dash Punctuation 68
 
15.4%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 103
27.5%
4 57
15.2%
3 54
14.4%
1 42
11.2%
5 38
 
10.2%
8 37
 
9.9%
6 23
 
6.1%
7 13
 
3.5%
2 4
 
1.1%
9 3
 
0.8%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 68
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 442
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 103
23.3%
- 68
15.4%
4 57
12.9%
3 54
12.2%
1 42
9.5%
5 38
 
8.6%
8 37
 
8.4%
6 23
 
5.2%
7 13
 
2.9%
2 4
 
0.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 442
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 103
23.3%
- 68
15.4%
4 57
12.9%
3 54
12.2%
1 42
9.5%
5 38
 
8.6%
8 37
 
8.4%
6 23
 
5.2%
7 13
 
2.9%
2 4
 
0.9%

소재지도로명주소
Text

UNIQUE 

Distinct34
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size404.0 B
2023-12-12T17:00:46.740422image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length34
Median length31.5
Mean length26.647059
Min length20

Characters and Unicode

Total characters906
Distinct characters55
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

Unique34 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row경기도 안양시 동안구 시민대로 235
2nd row경기도 안양시 동안구 동안로 158 (비산동)
3rd row경기도 안양시 동안구 비산로 12 (비산동)
4th row경기도 안양시 동안구 관악대로 106번길 70 (비산동)
5th row경기도 안양시 동안구 운곡로 34 (비산동)
ValueCountFrequency (%)
경기도 34
16.5%
안양시 34
16.5%
동안구 21
 
10.2%
만안구 15
 
7.3%
안양동 10
 
4.9%
비산동 6
 
2.9%
호계동 5
 
2.4%
평촌동 3
 
1.5%
달안로 3
 
1.5%
석수동 3
 
1.5%
Other values (62) 72
35.0%
2023-12-12T17:00:47.224187image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
172
19.0%
안 93
 
10.3%
양 54
 
6.0%
동 54
 
6.0%
경 37
 
4.1%
시 36
 
4.0%
구 36
 
4.0%
도 34
 
3.8%
기 34
 
3.8%
로 34
 
3.8%
Other values (45) 322
35.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 547
60.4%
Space Separator 172
 
19.0%
Decimal Number 124
 
13.7%
Open Punctuation 31
 
3.4%
Close Punctuation 31
 
3.4%
Dash Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
안 93
17.0%
양 54
9.9%
동 54
9.9%
경 37
 
6.8%
시 36
 
6.6%
구 36
 
6.6%
도 34
 
6.2%
기 34
 
6.2%
로 34
 
6.2%
만 15
 
2.7%
Other values (31) 120
21.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 27
21.8%
2 17
13.7%
3 14
11.3%
5 13
10.5%
8 10
 
8.1%
0 10
 
8.1%
4 10
 
8.1%
6 9
 
7.3%
7 8
 
6.5%
9 6
 
4.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
172
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 31
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 31
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 547
60.4%
Common 359
39.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
안 93
17.0%
양 54
9.9%
동 54
9.9%
경 37
 
6.8%
시 36
 
6.6%
구 36
 
6.6%
도 34
 
6.2%
기 34
 
6.2%
로 34
 
6.2%
만 15
 
2.7%
Other values (31) 120
21.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
172
47.9%
( 31
 
8.6%
) 31
 
8.6%
1 27
 
7.5%
2 17
 
4.7%
3 14
 
3.9%
5 13
 
3.6%
8 10
 
2.8%
0 10
 
2.8%
4 10
 
2.8%
Other values (4) 24
 
6.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 547
60.4%
ASCII 359
39.6%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
172
47.9%
( 31
 
8.6%
) 31
 
8.6%
1 27
 
7.5%
2 17
 
4.7%
3 14
 
3.9%
5 13
 
3.6%
8 10
 
2.8%
0 10
 
2.8%
4 10
 
2.8%
Other values (4) 24
 
6.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
안 93
17.0%
양 54
9.9%
동 54
9.9%
경 37
 
6.8%
시 36
 
6.6%
구 36
 
6.6%
도 34
 
6.2%
기 34
 
6.2%
로 34
 
6.2%
만 15
 
2.7%
Other values (31) 120
21.9%

소재지지번주소
Text

UNIQUE 

Distinct34
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size404.0 B
2023-12-12T17:00:47.473045image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length32
Median length25
Mean length23.323529
Min length20

Characters and Unicode

Total characters793
Distinct characters37
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

Unique34 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row경기도 안양시 동안구 관양동 1590
2nd row경기도 안양시 동안구 비산동 1111번지
3rd row경기도 안양시 동안구 비산동 475-1번지
4th row경기도 안양시 동안구 비산동 414-5번지
5th row경기도 안양시 동안구 비산동 1023번지
ValueCountFrequency (%)
경기도 34
19.8%
안양시 34
19.8%
동안구 19
11.0%
만안구 15
 
8.7%
안양동 10
 
5.8%
호계동 6
 
3.5%
비산동 6
 
3.5%
관양동 4
 
2.3%
평촌동 3
 
1.7%
석수동 3
 
1.7%
Other values (37) 38
22.1%
2023-12-12T17:00:47.897005image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
138
17.4%
안 78
 
9.8%
동 53
 
6.7%
양 48
 
6.1%
1 43
 
5.4%
경 34
 
4.3%
도 34
 
4.3%
시 34
 
4.3%
구 34
 
4.3%
기 34
 
4.3%
Other values (27) 263
33.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 475
59.9%
Decimal Number 152
 
19.2%
Space Separator 138
 
17.4%
Dash Punctuation 26
 
3.3%
Open Punctuation 1
 
0.1%
Close Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
안 78
16.4%
동 53
11.2%
양 48
10.1%
경 34
7.2%
도 34
7.2%
시 34
7.2%
구 34
7.2%
기 34
7.2%
번 33
6.9%
지 33
6.9%
Other values (13) 60
12.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 43
28.3%
0 16
 
10.5%
7 15
 
9.9%
3 15
 
9.9%
5 15
 
9.9%
4 12
 
7.9%
2 11
 
7.2%
9 11
 
7.2%
8 8
 
5.3%
6 6
 
3.9%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
138
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 26
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 475
59.9%
Common 318
40.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
안 78
16.4%
동 53
11.2%
양 48
10.1%
경 34
7.2%
도 34
7.2%
시 34
7.2%
구 34
7.2%
기 34
7.2%
번 33
6.9%
지 33
6.9%
Other values (13) 60
12.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
138
43.4%
1 43
 
13.5%
- 26
 
8.2%
0 16
 
5.0%
7 15
 
4.7%
3 15
 
4.7%
5 15
 
4.7%
4 12
 
3.8%
2 11
 
3.5%
9 11
 
3.5%
Other values (4) 16
 
5.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 475
59.9%
ASCII 318
40.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
138
43.4%
1 43
 
13.5%
- 26
 
8.2%
0 16
 
5.0%
7 15
 
4.7%
3 15
 
4.7%
5 15
 
4.7%
4 12
 
3.8%
2 11
 
3.5%
9 11
 
3.5%
Other values (4) 16
 
5.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
안 78
16.4%
동 53
11.2%
양 48
10.1%
경 34
7.2%
도 34
7.2%
시 34
7.2%
구 34
7.2%
기 34
7.2%
번 33
6.9%
지 33
6.9%
Other values (13) 60
12.6%

Correlations

2023-12-12T17:00:48.016112image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
구분명전화번호안내소재지도로명주소소재지지번주소
구분명1.0001.0001.0001.000
전화번호안내1.0001.0001.0001.000
소재지도로명주소1.0001.0001.0001.000
소재지지번주소1.0001.0001.0001.000

Missing values

2023-12-12T17:00:44.425562image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T17:00:44.602716image/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

집계일자시군명구분명전화번호안내소재지도로명주소소재지지번주소
02023-02-10안양시안양시청031-8045-5398경기도 안양시 동안구 시민대로 235경기도 안양시 동안구 관양동 1590
12023-02-10안양시동안구청031-8045-4114경기도 안양시 동안구 동안로 158 (비산동)경기도 안양시 동안구 비산동 1111번지
22023-02-10안양시비산1동031-8045-4600경기도 안양시 동안구 비산로 12 (비산동)경기도 안양시 동안구 비산동 475-1번지
32023-02-10안양시비산2동031-8045-4610경기도 안양시 동안구 관악대로 106번길 70 (비산동)경기도 안양시 동안구 비산동 414-5번지
42023-02-10안양시비산3동031-8045-4620경기도 안양시 동안구 운곡로 34 (비산동)경기도 안양시 동안구 비산동 1023번지
52023-02-10안양시부흥동031-8045-4630경기도 안양시 동안구 달안로 28 (비산동)경기도 안양시 동안구 비산동 1103-1번지
62023-02-10안양시달안동031-8045-4640경기도 안양시 동안구 달안로 65 (비산동)경기도 안양시 동안구 비산동 1101-5번지
72023-02-10안양시관양1동031-8045-4650경기도 안양시 동안구 관평로 358번길 46경기도 안양시 동안구 관양동 1407-1번지
82023-02-10안양시관양2동031-8045-4660경기도 안양시 동안구 관양로 215 (관양동)경기도 안양시 동안구 관양동 1482-3번지
92023-02-10안양시부림동031-8045-4670경기도 안양시 동안구 달안로 154 (관양동)경기도 안양시 동안구 관양동 1588-1번지
집계일자시군명구분명전화번호안내소재지도로명주소소재지지번주소
242023-02-10안양시안양5동031-8045-3640경기도 안양시 만안구 냉천로157번길 18 (안양동)경기도 안양시 만안구 안양동 707-103번지
252023-02-10안양시안양6동031-8045-3650경기도 안양시 만안구 안양로170번길 23 (안양동)경기도 안양시 만안구 안양동 437-4번지
262023-02-10안양시안양7동031-8045-3660경기도 안양시 만안구 덕천로 115 (안양동)경기도 안양시 만안구 안양동 1397번지
272023-02-10안양시안양8동031-8045-3670경기도 안양시 만안구 안양로111번길 17 (안양동)경기도 안양시 만안구 안양동 572-1번지
282023-02-10안양시안양9동031-8045-3680경기도 안양시 만안구 병목안로142번길 12-9 (안양동)경기도 안양시 만안구 안양동 995-27번지
292023-02-10안양시석수1동031-8045-3690경기도 안양시 만안구 경수대로 1252 (석수동)경기도 안양시 만안구 석수동 806번지
302023-02-10안양시석수2동031-8045-3700경기도 안양시 만안구 안양로 496 (석수동)경기도 안양시 만안구 석수동 279-1번지
312023-02-10안양시석수3동031-8045-3710경기도 안양시 만안구 충훈로90번길 36 (석수동)경기도 안양시 만안구 석수동 617번지
322023-02-10안양시박달1동031-8045-3720경기도 안양시 만안구 양화로127번길 9 (박달동)경기도 안양시 만안구 박달동 50-2번지 (50-2 외1)
332023-02-10안양시박달2동031-8045-3730경기도 안양시 만안구 박달로 470 (박달동)경기도 안양시 만안구 박달동 141-2번지