Overview

Dataset statistics

Number of variables6
Number of observations30
Missing cells1
Missing cells (%)0.6%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.6 KiB
Average record size in memory53.4 B

Variable types

Numeric1
DateTime1
Categorical1
Text3

Dataset

Description샘플 데이터
Author더아이엠씨
URLhttps://bigdata-region.kr/#/dataset/83a75c2a-f041-40d5-8999-c2c49f06b625

Alerts

기준년월 has constant value ""Constant
수집채널명 has constant value ""Constant
내용 has 1 (3.3%) missing valuesMissing
수집인덱스 has unique valuesUnique
수집URL has unique valuesUnique
제목 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-10 13:49:36.517905
Analysis finished2023-12-10 13:49:37.736475
Duration1.22 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

수집인덱스
Real number (ℝ)

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
2023-12-10T22:49:37.928278image/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
2023-12-10T22:49:38.495095image/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
Date

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)3.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
Minimum2010-01-01 00:00:00
Maximum2010-01-01 00:00:00
2023-12-10T22:49:38.707140image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-10T22:49:38.884375image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=1)

수집채널명
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)3.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
NAVER_BLOG
30 

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_BLOG

Common Values

ValueCountFrequency (%)
NAVER_BLOG 30
100.0%

Length

2023-12-10T22:49:39.089982image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T22:49:39.253777image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
naver_blog 30
100.0%

수집URL
Text

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2023-12-10T22:49:39.555338image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length120
Median length62
Mean length48.566667
Min length31

Characters and Unicode

Total characters1457
Distinct characters51
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/xoqja33?Redirect=Log&logNo=50079402164
2nd rowhttps://www.gromit.co.kr/1431?category=554077
3rd rowhttp://blog.daum.net/san040201/18337943
4th rowhttp://blog.daum.net/san040201/18337944
5th rowhttps://blog.naver.com/ljy4262?Redirect=Log&logNo=96798599
ValueCountFrequency (%)
https://blog.naver.com/xoqja33?redirect=log&logno=50079402164 1
 
3.3%
https://www.gromit.co.kr/1431?category=554077 1
 
3.3%
http://blog.daum.net/sinsatgat/15523296 1
 
3.3%
https://lkj74xx.blog.me/120098433711 1
 
3.3%
https://drchung.net/2010/01/01/2009%eb%85%84-%eb%ac%b8%ed%99%94%ec%83%9d%ed%99%9c-%ec%a0%95%eb%a6%ac-%e3%85%8e%e3%85%8e 1
 
3.3%
https://blog.naver.com/1clim?redirect=log&logno=20096939433 1
 
3.3%
https://blog.naver.com/tjbond?redirect=log&logno=20096919606 1
 
3.3%
http://blog.daum.net/newsbeat/6967515 1
 
3.3%
http://blog.daum.net/namgookey/268 1
 
3.3%
https://blog.naver.com/captainduck?redirect=log&logno=40097671206 1
 
3.3%
Other values (20) 20
66.7%
2023-12-10T22:49:40.212244image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
/ 105
 
7.2%
t 93
 
6.4%
o 85
 
5.8%
e 63
 
4.3%
. 60
 
4.1%
0 58
 
4.0%
g 57
 
3.9%
9 49
 
3.4%
l 46
 
3.2%
a 42
 
2.9%
Other values (41) 799
54.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 775
53.2%
Decimal Number 351
24.1%
Other Punctuation 245
 
16.8%
Uppercase Letter 60
 
4.1%
Math Symbol 23
 
1.6%
Dash Punctuation 3
 
0.2%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
t 93
 
12.0%
o 85
 
11.0%
e 63
 
8.1%
g 57
 
7.4%
l 46
 
5.9%
a 42
 
5.4%
m 38
 
4.9%
c 37
 
4.8%
n 37
 
4.8%
h 36
 
4.6%
Other values (15) 241
31.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 58
16.5%
9 49
14.0%
1 39
11.1%
4 34
9.7%
3 31
8.8%
8 30
8.5%
6 30
8.5%
2 30
8.5%
5 28
8.0%
7 22
 
6.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
N 11
18.3%
L 11
18.3%
R 11
18.3%
E 11
18.3%
C 5
8.3%
B 4
 
6.7%
A 4
 
6.7%
D 3
 
5.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 105
42.9%
. 60
24.5%
: 30
 
12.2%
% 27
 
11.0%
? 12
 
4.9%
& 11
 
4.5%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
= 23
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 835
57.3%
Common 622
42.7%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
t 93
 
11.1%
o 85
 
10.2%
e 63
 
7.5%
g 57
 
6.8%
l 46
 
5.5%
a 42
 
5.0%
m 38
 
4.6%
c 37
 
4.4%
n 37
 
4.4%
h 36
 
4.3%
Other values (23) 301
36.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
/ 105
16.9%
. 60
 
9.6%
0 58
 
9.3%
9 49
 
7.9%
1 39
 
6.3%
4 34
 
5.5%
3 31
 
5.0%
8 30
 
4.8%
6 30
 
4.8%
2 30
 
4.8%
Other values (8) 156
25.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1457
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
/ 105
 
7.2%
t 93
 
6.4%
o 85
 
5.8%
e 63
 
4.3%
. 60
 
4.1%
0 58
 
4.0%
g 57
 
3.9%
9 49
 
3.4%
l 46
 
3.2%
a 42
 
2.9%
Other values (41) 799
54.8%

제목
Text

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2023-12-10T22:49:40.650261image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length55
Median length30
Mean length22.633333
Min length2

Characters and Unicode

Total characters679
Distinct characters219
Distinct categories12 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks5 ?
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 row특공무술 평촌체육관 대장 염태범 관장님
2nd rowCHATEAU HAUTERIVE LE HAUT / 샤또 오뜨리브 르오
3rd row토왕성--예약 좌석표-.............성남분당 파아란 산악회
4th row미리보기 정보------------------------------------성남분당 파아란 산악회
5th row성남여주간 복선전철 역사 위치도
ValueCountFrequency (%)
산악회 3
 
2.3%
파아란 3
 
2.3%
돌산도 2
 
1.6%
2010년 2
 
1.6%
2
 
1.6%
인사 2
 
1.6%
비박산행 1
 
0.8%
해맞이 1
 
0.8%
2005년까지의 1
 
0.8%
신년 1
 
0.8%
Other values (111) 111
86.0%
2023-12-10T22:49:41.487073image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
99
 
14.6%
- 48
 
7.1%
. 34
 
5.0%
0 17
 
2.5%
남 12
 
1.8%
성 12
 
1.8%
산 11
 
1.6%
2 11
 
1.6%
1 10
 
1.5%
시 7
 
1.0%
Other values (209) 418
61.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 393
57.9%
Space Separator 99
 
14.6%
Dash Punctuation 48
 
7.1%
Decimal Number 45
 
6.6%
Other Punctuation 42
 
6.2%
Uppercase Letter 24
 
3.5%
Open Punctuation 11
 
1.6%
Close Punctuation 10
 
1.5%
Connector Punctuation 2
 
0.3%
Modifier Symbol 2
 
0.3%
Other values (2) 3
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
남 12
 
3.1%
성 12
 
3.1%
산 11
 
2.8%
시 7
 
1.8%
이 7
 
1.8%
사 6
 
1.5%
인 6
 
1.5%
년 6
 
1.5%
지 6
 
1.5%
전 5
 
1.3%
Other values (175) 315
80.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
E 4
16.7%
A 4
16.7%
H 3
12.5%
U 3
12.5%
T 3
12.5%
C 2
8.3%
F 1
 
4.2%
L 1
 
4.2%
V 1
 
4.2%
I 1
 
4.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 17
37.8%
2 11
24.4%
1 10
22.2%
9 3
 
6.7%
5 2
 
4.4%
4 2
 
4.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 34
81.0%
' 2
 
4.8%
/ 2
 
4.8%
! 2
 
4.8%
; 2
 
4.8%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
[ 5
45.5%
( 5
45.5%
「 1
 
9.1%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
] 5
50.0%
) 5
50.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
s 1
50.0%
v 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
99
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 48
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 2
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
^ 2
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
→ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 393
57.9%
Common 260
38.3%
Latin 26
 
3.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
남 12
 
3.1%
성 12
 
3.1%
산 11
 
2.8%
시 7
 
1.8%
이 7
 
1.8%
사 6
 
1.5%
인 6
 
1.5%
년 6
 
1.5%
지 6
 
1.5%
전 5
 
1.3%
Other values (175) 315
80.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
99
38.1%
- 48
18.5%
. 34
 
13.1%
0 17
 
6.5%
2 11
 
4.2%
1 10
 
3.8%
] 5
 
1.9%
[ 5
 
1.9%
) 5
 
1.9%
( 5
 
1.9%
Other values (11) 21
 
8.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
E 4
15.4%
A 4
15.4%
H 3
11.5%
U 3
11.5%
T 3
11.5%
C 2
7.7%
s 1
 
3.8%
v 1
 
3.8%
F 1
 
3.8%
L 1
 
3.8%
Other values (3) 3
11.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 391
57.6%
ASCII 284
41.8%
Compat Jamo 2
 
0.3%
None 1
 
0.1%
Arrows 1
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
99
34.9%
- 48
16.9%
. 34
 
12.0%
0 17
 
6.0%
2 11
 
3.9%
1 10
 
3.5%
] 5
 
1.8%
[ 5
 
1.8%
) 5
 
1.8%
( 5
 
1.8%
Other values (22) 45
15.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
남 12
 
3.1%
성 12
 
3.1%
산 11
 
2.8%
시 7
 
1.8%
이 7
 
1.8%
사 6
 
1.5%
인 6
 
1.5%
년 6
 
1.5%
지 6
 
1.5%
전 5
 
1.3%
Other values (174) 313
80.1%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅎ 2
100.0%
None
ValueCountFrequency (%)
「 1
100.0%
Arrows
ValueCountFrequency (%)
→ 1
100.0%

내용
Text

MISSING 

Distinct29
Distinct (%)100.0%
Missing1
Missing (%)3.3%
Memory size372.0 B
2023-12-10T22:49:41.982291image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length110
Median length100
Mean length93.344828
Min length61

Characters and Unicode

Total characters2707
Distinct characters445
Distinct categories14 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks8 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique29 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row4회 4회차 지도교관 팀장 전국 대한특공무술 협회 승단심사 심사위원성남특별 경호단 자문위원 한국 스포츠 마사지 자격증 한국 유아체육 지도자 자격증 한국...
2nd row01 [성남모란맛집/방짜] 가격대비 튼실하고 푸짐한 양; 대창구이 전문점 (8) 2009.12.30 [안산상록수맛집/낙지마당] 매콤한 낙지볶음이 유명한...
3rd row★ 설악산 토왕성 폭포★ 국제 빙벽대회 관람 1년에 단 하루만 출입 할수 있는 금지구역 토왕성 폭포 눈꽃 산행 초보자 권금성 케이불카 눈꽃 산행 1년에...
4th row★ 설악산 토왕성 폭포★ 국제 빙벽대회 관람 1년에 단 하루만 출입 할수 있는 금지구역 토왕성 폭포 눈꽃 산행 2월 6일 출발 초보자 권금성 케이불카 눈꽃 산행...
5th row2009 K-리그 10월 25일 : 경남 FC 4 vs 1성남일화 (PM 3:00) (방송사 : XPORTS)
ValueCountFrequency (%)
19
 
3.7%
산행 5
 
1.0%
눈꽃 4
 
0.8%
토왕성 4
 
0.8%
등 3
 
0.6%
1년에 3
 
0.6%
한국 3
 
0.6%
경우 3
 
0.6%
초보자 2
 
0.4%
빙벽대회 2
 
0.4%
Other values (435) 467
90.7%
2023-12-10T22:49:43.144432image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
486
 
18.0%
. 129
 
4.8%
성 66
 
2.4%
남 51
 
1.9%
; 46
 
1.7%
0 39
 
1.4%
이 37
 
1.4%
* 36
 
1.3%
2 34
 
1.3%
1 32
 
1.2%
Other values (435) 1751
64.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1596
59.0%
Space Separator 486
 
18.0%
Other Punctuation 254
 
9.4%
Decimal Number 188
 
6.9%
Lowercase Letter 75
 
2.8%
Uppercase Letter 26
 
1.0%
Open Punctuation 20
 
0.7%
Math Symbol 19
 
0.7%
Close Punctuation 17
 
0.6%
Dash Punctuation 12
 
0.4%
Other values (4) 14
 
0.5%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
성 66
 
4.1%
남 51
 
3.2%
이 37
 
2.3%
지 24
 
1.5%
에 24
 
1.5%
의 23
 
1.4%
시 21
 
1.3%
다 19
 
1.2%
아 19
 
1.2%
산 19
 
1.2%
Other values (359) 1293
81.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
t 10
13.3%
e 10
13.3%
s 7
9.3%
n 6
 
8.0%
m 6
 
8.0%
a 6
 
8.0%
u 4
 
5.3%
p 4
 
5.3%
v 4
 
5.3%
h 3
 
4.0%
Other values (9) 15
20.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 3
11.5%
T 3
11.5%
K 3
11.5%
P 3
11.5%
C 2
 
7.7%
M 2
 
7.7%
I 1
 
3.8%
V 1
 
3.8%
Y 1
 
3.8%
A 1
 
3.8%
Other values (6) 6
23.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 129
50.8%
; 46
 
18.1%
* 36
 
14.2%
/ 20
 
7.9%
: 14
 
5.5%
& 3
 
1.2%
! 2
 
0.8%
# 1
 
0.4%
' 1
 
0.4%
% 1
 
0.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 39
20.7%
2 34
18.1%
1 32
17.0%
4 21
11.2%
3 19
10.1%
7 12
 
6.4%
8 10
 
5.3%
6 8
 
4.3%
9 7
 
3.7%
5 6
 
3.2%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
★ 4
40.0%
㎡ 2
20.0%
㈜ 1
 
10.0%
● 1
 
10.0%
▶ 1
 
10.0%
◇ 1
 
10.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
▷ 15
78.9%
= 3
 
15.8%
~ 1
 
5.3%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 15
75.0%
[ 3
 
15.0%
「 2
 
10.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 13
76.5%
] 3
 
17.6%
」 1
 
5.9%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
486
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 12
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
^ 2
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
” 1
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1597
59.0%
Common 1009
37.3%
Latin 101
 
3.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
성 66
 
4.1%
남 51
 
3.2%
이 37
 
2.3%
지 24
 
1.5%
에 24
 
1.5%
의 23
 
1.4%
시 21
 
1.3%
다 19
 
1.2%
아 19
 
1.2%
산 19
 
1.2%
Other values (360) 1294
81.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
486
48.2%
. 129
 
12.8%
; 46
 
4.6%
0 39
 
3.9%
* 36
 
3.6%
2 34
 
3.4%
1 32
 
3.2%
4 21
 
2.1%
/ 20
 
2.0%
3 19
 
1.9%
Other values (30) 147
 
14.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
t 10
 
9.9%
e 10
 
9.9%
s 7
 
6.9%
n 6
 
5.9%
m 6
 
5.9%
a 6
 
5.9%
u 4
 
4.0%
p 4
 
4.0%
v 4
 
4.0%
S 3
 
3.0%
Other values (25) 41
40.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1590
58.7%
ASCII 1081
39.9%
Geometric Shapes 18
 
0.7%
Compat Jamo 6
 
0.2%
Misc Symbols 4
 
0.1%
None 4
 
0.1%
CJK Compat 2
 
0.1%
Punctuation 2
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
486
45.0%
. 129
 
11.9%
; 46
 
4.3%
0 39
 
3.6%
* 36
 
3.3%
2 34
 
3.1%
1 32
 
3.0%
4 21
 
1.9%
/ 20
 
1.9%
3 19
 
1.8%
Other values (55) 219
20.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
성 66
 
4.2%
남 51
 
3.2%
이 37
 
2.3%
지 24
 
1.5%
에 24
 
1.5%
의 23
 
1.4%
시 21
 
1.3%
다 19
 
1.2%
아 19
 
1.2%
산 19
 
1.2%
Other values (354) 1287
80.9%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
▷ 15
83.3%
● 1
 
5.6%
▶ 1
 
5.6%
◇ 1
 
5.6%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
★ 4
100.0%
None
ValueCountFrequency (%)
「 2
50.0%
㈜ 1
25.0%
」 1
25.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅎ 2
33.3%
ㅤ 1
16.7%
ㅅ 1
16.7%
ㅗ 1
16.7%
ㄷ 1
16.7%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
㎡ 2
100.0%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
” 1
50.0%
‘ 1
50.0%

Interactions

2023-12-10T22:49:37.230035image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-10T22:49:43.409881image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
수집인덱스수집URL제목내용
수집인덱스1.0001.0001.0001.000
수집URL1.0001.0001.0001.000
제목1.0001.0001.0001.000
내용1.0001.0001.0001.000

Missing values

2023-12-10T22:49:37.464074image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-10T22:49:37.618370image/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.

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수집인덱스기준년월수집채널명수집URL제목내용
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