Overview

Dataset statistics

Number of variables6
Number of observations30
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.6 KiB
Average record size in memory53.4 B

Variable types

Numeric1
Categorical2
Text3

Dataset

Description샘플 데이터
Author더아이엠씨
URLhttps://www.bigdata-region.kr/#/dataset/bf667870-fef3-4082-88b1-4b06ef9bc8f6

Alerts

기준년월 has constant value ""Constant
수집인덱스 is highly overall correlated with 수집채널명High correlation
수집채널명 is highly overall correlated with 수집인덱스High correlation
수집인덱스 has unique valuesUnique
수집URL has unique valuesUnique
제목 has unique valuesUnique
내용 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-10 13:53:05.116833
Analysis finished2023-12-10 13:53:06.393627
Duration1.28 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

수집인덱스
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean15.5
Minimum1
Maximum30
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size402.0 B
2023-12-10T22:53:06.487906image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile2.45
Q18.25
median15.5
Q322.75
95-th percentile28.55
Maximum30
Range29
Interquartile range (IQR)14.5

Descriptive statistics

Standard deviation8.8034084
Coefficient of variation (CV)0.56796183
Kurtosis-1.2
Mean15.5
Median Absolute Deviation (MAD)7.5
Skewness0
Sum465
Variance77.5
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-10T22:53:06.818079image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=30)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
3.3%
17 1
 
3.3%
30 1
 
3.3%
29 1
 
3.3%
28 1
 
3.3%
27 1
 
3.3%
26 1
 
3.3%
25 1
 
3.3%
24 1
 
3.3%
23 1
 
3.3%
Other values (20) 20
66.7%
ValueCountFrequency (%)
1 1
3.3%
2 1
3.3%
3 1
3.3%
4 1
3.3%
5 1
3.3%
6 1
3.3%
7 1
3.3%
8 1
3.3%
9 1
3.3%
10 1
3.3%
ValueCountFrequency (%)
30 1
3.3%
29 1
3.3%
28 1
3.3%
27 1
3.3%
26 1
3.3%
25 1
3.3%
24 1
3.3%
23 1
3.3%
22 1
3.3%
21 1
3.3%

기준년월
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)3.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2010-01
30 

Length

Max length7
Median length7
Mean length7
Min length7

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2010-01
2nd row2010-01
3rd row2010-01
4th row2010-01
5th row2010-01

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2010-01 30
100.0%

Length

2023-12-10T22:53:07.076353image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T22:53:07.269468image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2010-01 30
100.0%

수집채널명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)6.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
NAVER_BLOG
18 
NAVER_CAFE
12 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNAVER_BLOG
2nd rowNAVER_BLOG
3rd rowNAVER_BLOG
4th rowNAVER_BLOG
5th rowNAVER_CAFE

Common Values

ValueCountFrequency (%)
NAVER_BLOG 18
60.0%
NAVER_CAFE 12
40.0%

Length

2023-12-10T22:53:07.473785image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T22:53:07.619400image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
naver_blog 18
60.0%
naver_cafe 12
40.0%

수집URL
Text

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2023-12-10T22:53:08.006778image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length66
Median length63
Mean length44.433333
Min length28

Characters and Unicode

Total characters1333
Distinct characters44
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 rowhttps://blog.naver.com/mke14827?Redirect=Log&logNo=20096897396
2nd rowhttps://blog.naver.com/godimagecafe?Redirect=Log&logNo=20096915687
3rd rowhttp://blog.daum.net/kim256/18265374
4th rowhttps://ystazo.tistory.com/553
5th rowhttps://cafe.naver.com/mamijjang/1843
ValueCountFrequency (%)
https://blog.naver.com/mke14827?redirect=log&logno=20096897396 1
 
3.3%
https://blog.naver.com/godimagecafe?redirect=log&logno=20096915687 1
 
3.3%
https://yoon829.blog.me/80098734154 1
 
3.3%
https://blog.naver.com/bagooni99?redirect=log&logno=30077424120 1
 
3.3%
https://blog.naver.com/motif_1?redirect=log&logno=30077378951 1
 
3.3%
http://blog.daum.net/ks4531/16140109 1
 
3.3%
https://blog.naver.com/kmcleader?redirect=log&logno=96937555 1
 
3.3%
http://blog.daum.net/life7762/7621283 1
 
3.3%
https://blog.naver.com/onelove315?redirect=log&logno=96900645 1
 
3.3%
https://blog.naver.com/junhoo21?redirect=log&logno=10077597519 1
 
3.3%
Other values (20) 20
66.7%
2023-12-10T22:53:08.817485image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
/ 106
 
8.0%
t 92
 
6.9%
o 89
 
6.7%
e 75
 
5.6%
g 60
 
4.5%
. 60
 
4.5%
a 57
 
4.3%
c 51
 
3.8%
m 49
 
3.7%
7 45
 
3.4%
Other values (34) 649
48.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 819
61.4%
Decimal Number 246
 
18.5%
Other Punctuation 216
 
16.2%
Uppercase Letter 30
 
2.3%
Math Symbol 20
 
1.5%
Connector Punctuation 2
 
0.2%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
t 92
 
11.2%
o 89
 
10.9%
e 75
 
9.2%
g 60
 
7.3%
a 57
 
7.0%
c 51
 
6.2%
m 49
 
6.0%
p 40
 
4.9%
r 38
 
4.6%
n 34
 
4.2%
Other values (14) 234
28.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
7 45
18.3%
0 43
17.5%
1 29
11.8%
9 25
10.2%
3 22
8.9%
2 21
8.5%
5 18
 
7.3%
6 16
 
6.5%
8 14
 
5.7%
4 13
 
5.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 106
49.1%
. 60
27.8%
: 30
 
13.9%
? 10
 
4.6%
& 10
 
4.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
R 10
33.3%
N 10
33.3%
L 10
33.3%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
= 20
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 849
63.7%
Common 484
36.3%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
t 92
 
10.8%
o 89
 
10.5%
e 75
 
8.8%
g 60
 
7.1%
a 57
 
6.7%
c 51
 
6.0%
m 49
 
5.8%
p 40
 
4.7%
r 38
 
4.5%
n 34
 
4.0%
Other values (17) 264
31.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
/ 106
21.9%
. 60
12.4%
7 45
9.3%
0 43
8.9%
: 30
 
6.2%
1 29
 
6.0%
9 25
 
5.2%
3 22
 
4.5%
2 21
 
4.3%
= 20
 
4.1%
Other values (7) 83
17.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1333
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
/ 106
 
8.0%
t 92
 
6.9%
o 89
 
6.7%
e 75
 
5.6%
g 60
 
4.5%
. 60
 
4.5%
a 57
 
4.3%
c 51
 
3.8%
m 49
 
3.7%
7 45
 
3.4%
Other values (34) 649
48.7%

제목
Text

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2023-12-10T22:53:09.297949image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length40
Median length24
Mean length17.533333
Min length4

Characters and Unicode

Total characters526
Distinct characters181
Distinct categories12 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks4 ?
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 row간장게장
2nd row전국 투어 ㅋㅋㅋㅋㅋ - 전주
3rd row김창호의 희망보기 포천신문 기고 - 2010 지방선거 주민들이...
4th row맛집- 해물칼국수 "막줄래국시" (경기도양주시)
5th row미송 한정식; 일식
ValueCountFrequency (%)
5
 
5.5%
간장게장 1
 
1.1%
안성맛집리스트 1
 
1.1%
5곳 1
 
1.1%
여행지 1
 
1.1%
호젓한 1
 
1.1%
위한 1
 
1.1%
부부 1
 
1.1%
분당맛집]진미복집 1
 
1.1%
원하시나요 1
 
1.1%
Other values (77) 77
84.6%
2023-12-10T22:53:09.966652image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
61
 
11.6%
집 23
 
4.4%
맛 21
 
4.0%
. 15
 
2.9%
리 10
 
1.9%
주 9
 
1.7%
기 7
 
1.3%
경 7
 
1.3%
; 7
 
1.3%
수 7
 
1.3%
Other values (171) 359
68.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 357
67.9%
Space Separator 61
 
11.6%
Other Punctuation 40
 
7.6%
Decimal Number 18
 
3.4%
Lowercase Letter 16
 
3.0%
Open Punctuation 10
 
1.9%
Close Punctuation 10
 
1.9%
Uppercase Letter 6
 
1.1%
Dash Punctuation 4
 
0.8%
Math Symbol 2
 
0.4%
Other values (2) 2
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
집 23
 
6.4%
맛 21
 
5.9%
리 10
 
2.8%
주 9
 
2.5%
기 7
 
2.0%
경 7
 
2.0%
수 7
 
2.0%
스 7
 
2.0%
국 6
 
1.7%
지 6
 
1.7%
Other values (140) 254
71.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 15
37.5%
; 7
17.5%
/ 7
17.5%
& 5
 
12.5%
! 3
 
7.5%
? 2
 
5.0%
: 1
 
2.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 6
33.3%
2 4
22.2%
1 4
22.2%
9 2
 
11.1%
4 1
 
5.6%
5 1
 
5.6%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
t 5
31.2%
q 3
18.8%
o 3
18.8%
u 3
18.8%
g 1
 
6.2%
l 1
 
6.2%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 5
50.0%
[ 5
50.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 5
50.0%
] 5
50.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
J 3
50.0%
V 3
50.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 1
50.0%
| 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
61
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 4
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 1
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
♡ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 357
67.9%
Common 147
27.9%
Latin 22
 
4.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
집 23
 
6.4%
맛 21
 
5.9%
리 10
 
2.8%
주 9
 
2.5%
기 7
 
2.0%
경 7
 
2.0%
수 7
 
2.0%
스 7
 
2.0%
국 6
 
1.7%
지 6
 
1.7%
Other values (140) 254
71.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
61
41.5%
. 15
 
10.2%
; 7
 
4.8%
/ 7
 
4.8%
0 6
 
4.1%
( 5
 
3.4%
& 5
 
3.4%
) 5
 
3.4%
[ 5
 
3.4%
] 5
 
3.4%
Other values (13) 26
17.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
t 5
22.7%
q 3
13.6%
J 3
13.6%
o 3
13.6%
u 3
13.6%
V 3
13.6%
g 1
 
4.5%
l 1
 
4.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 352
66.9%
ASCII 168
31.9%
Compat Jamo 5
 
1.0%
Misc Symbols 1
 
0.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
61
36.3%
. 15
 
8.9%
; 7
 
4.2%
/ 7
 
4.2%
0 6
 
3.6%
t 5
 
3.0%
( 5
 
3.0%
& 5
 
3.0%
) 5
 
3.0%
[ 5
 
3.0%
Other values (20) 47
28.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
집 23
 
6.5%
맛 21
 
6.0%
리 10
 
2.8%
주 9
 
2.6%
기 7
 
2.0%
경 7
 
2.0%
수 7
 
2.0%
스 7
 
2.0%
국 6
 
1.7%
지 6
 
1.7%
Other values (139) 249
70.7%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅋ 5
100.0%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
♡ 1
100.0%

내용
Text

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2023-12-10T22:53:10.439698image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length183
Median length130.5
Mean length114.8
Min length71

Characters and Unicode

Total characters3444
Distinct characters444
Distinct categories12 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks9 ?
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 row흥행대박맛집의 비밀" 로 방영 업체홈페이지클릭→http://anmyondo.info 업체명 : 꽃게간장게장전문점 안면도 전 화 : 031) 796-7777 주 소 :경기도하남시...
2nd row저기경기도성남시에서 왔다고 하니 '어휴~멀리서도 왔네!' 하시며 계란과... 원래맛집이런데 찾아서 가려고 했는데 도저히 추워서 싸돌아 댕길 수가 없어서 그냥 눈...
3rd row또 최근 변화된 포천신문과 포천신문 홈페이지의 뉴스를 접하며경기도지사께... 광릉숲(매초성사람) 10.02.03 5맛집멋집 광릉숲.. 광개토태왕 고모루성과 광릉숲...
4th row08맛집: 만두전골 "명가" (경기도의왕시) (12) 2010.01.07맛집- 막국수 "동루골 막국수"와 "백촌 막국수" (강원도 고성군) (2) 2010.01.02맛집- 해물칼국수...
5th row일식 ♡ 수원에서 곤지암으로 향하던 중 점심 해결을 위해죽전 신세계 백화점 근처에 있는맛집미송... 일식 ★ 예약 및 문의 : 031-898-0035 주소 :경기도용인시 기흥구 보정동 1261-4 장은프라자 601호 (보정역...
ValueCountFrequency (%)
28
 
4.9%
주소 5
 
0.9%
주 5
 
0.9%
gt 4
 
0.7%
quot;urn:schemas-microsoft-com:office:office&quot 4
 
0.7%
ns 4
 
0.7%
o 4
 
0.7%
xml:namespace 4
 
0.7%
prefix 4
 
0.7%
이 4
 
0.7%
Other values (477) 508
88.5%
2023-12-10T22:53:11.182302image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
544
 
15.8%
. 138
 
4.0%
; 63
 
1.8%
집 62
 
1.8%
0 58
 
1.7%
- 52
 
1.5%
o 50
 
1.5%
맛 49
 
1.4%
기 47
 
1.4%
t 41
 
1.2%
Other values (434) 2340
67.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1686
49.0%
Space Separator 544
 
15.8%
Lowercase Letter 421
 
12.2%
Decimal Number 309
 
9.0%
Other Punctuation 297
 
8.6%
Dash Punctuation 52
 
1.5%
Close Punctuation 44
 
1.3%
Open Punctuation 43
 
1.2%
Math Symbol 19
 
0.6%
Other Symbol 18
 
0.5%
Other values (2) 11
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
집 62
 
3.7%
맛 49
 
2.9%
기 47
 
2.8%
도 41
 
2.4%
경 34
 
2.0%
이 28
 
1.7%
지 28
 
1.7%
주 25
 
1.5%
에 24
 
1.4%
고 23
 
1.4%
Other values (366) 1325
78.6%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 50
11.9%
t 41
 
9.7%
m 30
 
7.1%
u 30
 
7.1%
c 27
 
6.4%
s 27
 
6.4%
e 26
 
6.2%
f 25
 
5.9%
i 25
 
5.9%
a 24
 
5.7%
Other values (13) 116
27.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 58
18.8%
1 39
12.6%
7 37
12.0%
3 36
11.7%
2 32
10.4%
4 27
8.7%
5 24
7.8%
8 21
 
6.8%
9 21
 
6.8%
6 14
 
4.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 138
46.5%
; 63
21.2%
& 39
 
13.1%
: 26
 
8.8%
/ 16
 
5.4%
' 6
 
2.0%
! 5
 
1.7%
? 3
 
1.0%
… 1
 
0.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
D 2
22.2%
T 1
11.1%
L 1
11.1%
H 1
11.1%
M 1
11.1%
J 1
11.1%
V 1
11.1%
A 1
11.1%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
━ 9
50.0%
▶ 5
27.8%
♡ 2
 
11.1%
★ 1
 
5.6%
☎ 1
 
5.6%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
= 11
57.9%
| 5
26.3%
~ 2
 
10.5%
→ 1
 
5.3%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 41
93.2%
] 2
 
4.5%
』 1
 
2.3%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 40
93.0%
[ 2
 
4.7%
『 1
 
2.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
544
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 52
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
^ 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1683
48.9%
Common 1328
38.6%
Latin 430
 
12.5%
Han 3
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
집 62
 
3.7%
맛 49
 
2.9%
기 47
 
2.8%
도 41
 
2.4%
경 34
 
2.0%
이 28
 
1.7%
지 28
 
1.7%
주 25
 
1.5%
에 24
 
1.4%
고 23
 
1.4%
Other values (363) 1322
78.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
544
41.0%
. 138
 
10.4%
; 63
 
4.7%
0 58
 
4.4%
- 52
 
3.9%
) 41
 
3.1%
( 40
 
3.0%
1 39
 
2.9%
& 39
 
2.9%
7 37
 
2.8%
Other values (27) 277
20.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
o 50
 
11.6%
t 41
 
9.5%
m 30
 
7.0%
u 30
 
7.0%
c 27
 
6.3%
s 27
 
6.3%
e 26
 
6.0%
f 25
 
5.8%
i 25
 
5.8%
a 24
 
5.6%
Other values (21) 125
29.1%
Han
ValueCountFrequency (%)
魚 1
33.3%
北 1
33.3%
愛 1
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1736
50.4%
Hangul 1683
48.9%
Box Drawing 9
 
0.3%
Geometric Shapes 5
 
0.1%
Misc Symbols 4
 
0.1%
CJK 3
 
0.1%
None 2
 
0.1%
Punctuation 1
 
< 0.1%
Arrows 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
544
31.3%
. 138
 
7.9%
; 63
 
3.6%
0 58
 
3.3%
- 52
 
3.0%
o 50
 
2.9%
t 41
 
2.4%
) 41
 
2.4%
( 40
 
2.3%
1 39
 
2.2%
Other values (49) 670
38.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
집 62
 
3.7%
맛 49
 
2.9%
기 47
 
2.8%
도 41
 
2.4%
경 34
 
2.0%
이 28
 
1.7%
지 28
 
1.7%
주 25
 
1.5%
에 24
 
1.4%
고 23
 
1.4%
Other values (363) 1322
78.6%
Box Drawing
ValueCountFrequency (%)
━ 9
100.0%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
▶ 5
100.0%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
♡ 2
50.0%
★ 1
25.0%
☎ 1
25.0%
None
ValueCountFrequency (%)
『 1
50.0%
』 1
50.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
魚 1
33.3%
北 1
33.3%
愛 1
33.3%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
… 1
100.0%
Arrows
ValueCountFrequency (%)
→ 1
100.0%

Interactions

2023-12-10T22:53:05.837100image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

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2023-12-10T22:53:11.521823image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
수집인덱스수집채널명
수집인덱스1.0000.723
수집채널명0.7231.000

Missing values

2023-12-10T22:53:06.123112image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-10T22:53:06.288939image/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

수집인덱스기준년월수집채널명수집URL제목내용
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수집인덱스기준년월수집채널명수집URL제목내용
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26272010-01NAVER_BLOGhttps://blog.naver.com/motif_1?Redirect=Log&logNo=30077378951외진 밥집의 여사장이 친절한 이유 | &quot;모든맛집들을 지나서...외진 밥집의 여사장이 친절한 이유 &quot;모든맛집들을 지나서 골목 끝에 있는 저희... 무 | 구정; 추석 연 락 처 | 031-945-5957; 031-945-9674 주 소 |경기도파주시 탄현면 성동리 96-9
27282010-01NAVER_BLOGhttps://blog.naver.com/bagooni99?Redirect=Log&logNo=30077424120[부천 상동맛집] 바이킹스 : &lt;초밥위주&gt; 패밀리 레스토랑즉석요리 '쭈꾸미 볶음' 깔끔하고; 알래스카와 비슷한 분위기의 레스토랑이였습니다 ^^ 평점 : 77 / 100 상호명 : 바이킹스 주소 :경기도부천시 원미구 상동 529-2...
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29302010-01NAVER_BLOGhttps://for40.blog.me/70077272034수원/푸주옥푸주옥은경기도광주 태생입니다. 지금은 전국구가 되어버린 것으로 알고 있어요.... 저에게 최고의맛집이 님께는 최악이 될수도 있고; 거꾸로 저는 다시 가고 싶지...