Overview

Dataset statistics

Number of variables3
Number of observations48
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.2 KiB
Average record size in memory26.7 B

Variable types

Categorical1
Text1
DateTime1

Dataset

Description전북특별자치도 국제교류 체결 현황 통계데이터입니다.(시군별, 체결자치단체명, 결연일자)우리기관에서는 더 이상 생성 불가 데이터입니다.
Author전북특별자치도
URLhttps://www.data.go.kr/data/3042673/fileData.do

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결 연 일 자 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-03-14 22:48:26.715165
Analysis finished2024-03-14 22:48:27.173755
Duration0.46 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

시 군 명
Categorical

Distinct13
Distinct (%)27.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size512.0 B
군산시
13 
전라북도
8 
전주시
7 
익산시
4 
남원시
3 
Other values (8)
13 

Length

Max length4
Median length3
Mean length3.1666667
Min length3

Unique

Unique3 ?
Unique (%)6.2%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
군산시 13
27.1%
전라북도 8
16.7%
전주시 7
14.6%
익산시 4
 
8.3%
남원시 3
 
6.2%
정읍시 2
 
4.2%
김제시 2
 
4.2%
진안군 2
 
4.2%
무주군 2
 
4.2%
고창군 2
 
4.2%
Other values (3) 3
 
6.2%

Length

2024-03-15T07:48:27.291357image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
군산시 13
27.1%
전라북도 8
16.7%
전주시 7
14.6%
익산시 4
 
8.3%
남원시 3
 
6.2%
정읍시 2
 
4.2%
김제시 2
 
4.2%
진안군 2
 
4.2%
무주군 2
 
4.2%
고창군 2
 
4.2%
Other values (3) 3
 
6.2%

체 결 자 치 단 체 명
Text

Distinct46
Distinct (%)95.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size512.0 B
2024-03-15T07:48:28.071673image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length15
Median length14
Mean length9.875
Min length6

Characters and Unicode

Total characters474
Distinct characters123
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

Unique45 ?
Unique (%)93.8%

Sample

1st row일본 가고시마현
2nd row중국 강소성
3rd row미국 워싱턴주
4th row미국 뉴저지주
5th row일본 이시카와현
ValueCountFrequency (%)
중국 27
20.8%
강소성 10
 
7.7%
미국 7
 
5.4%
일본 7
 
5.4%
요녕성 5
 
3.8%
산동성 4
 
3.1%
심양시 3
 
2.3%
인도 2
 
1.5%
이시카와현 2
 
1.5%
이탈리아 2
 
1.5%
Other values (60) 61
46.9%
2024-03-15T07:48:29.218434image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
82
 
17.3%
시 41
 
8.6%
국 34
 
7.2%
중 28
 
5.9%
성 25
 
5.3%
강 13
 
2.7%
소 13
 
2.7%
주 10
 
2.1%
본 8
 
1.7%
미 8
 
1.7%
Other values (113) 212
44.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 392
82.7%
Space Separator 82
 
17.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
시 41
 
10.5%
국 34
 
8.7%
중 28
 
7.1%
성 25
 
6.4%
강 13
 
3.3%
소 13
 
3.3%
주 10
 
2.6%
본 8
 
2.0%
미 8
 
2.0%
현 7
 
1.8%
Other values (112) 205
52.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
82
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 392
82.7%
Common 82
 
17.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 41
 
10.5%
국 34
 
8.7%
중 28
 
7.1%
성 25
 
6.4%
강 13
 
3.3%
소 13
 
3.3%
주 10
 
2.6%
본 8
 
2.0%
미 8
 
2.0%
현 7
 
1.8%
Other values (112) 205
52.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
82
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 392
82.7%
ASCII 82
 
17.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
82
100.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 41
 
10.5%
국 34
 
8.7%
중 28
 
7.1%
성 25
 
6.4%
강 13
 
3.3%
소 13
 
3.3%
주 10
 
2.6%
본 8
 
2.0%
미 8
 
2.0%
현 7
 
1.8%
Other values (112) 205
52.3%

결 연 일 자
Date

UNIQUE 

Distinct48
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size512.0 B
Minimum1979-02-19 00:00:00
Maximum2011-11-19 00:00:00
2024-03-15T07:48:29.630500image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-03-15T07:48:30.214811image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=48)

Correlations

2024-03-15T07:48:30.465105image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
시 군 명체 결 자 치 단 체 명결 연 일 자
시 군 명1.0000.9251.000
체 결 자 치 단 체 명0.9251.0001.000
결 연 일 자1.0001.0001.000

Missing values

2024-03-15T07:48:26.989606image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-03-15T07:48:27.120593image/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

시 군 명체 결 자 치 단 체 명결 연 일 자
0전라북도일본 가고시마현1989-10-30
1전라북도중국 강소성1994-10-27
2전라북도미국 워싱턴주1996-05-17
3전라북도미국 뉴저지주2000-05-19
4전라북도일본 이시카와현2001-09-10
5전라북도중국 상해시2003-04-17
6전라북도중국 산동성2006-11-02
7전라북도중국 운남성2009-10-28
8전주시미국 켈리포니아주 샌디에고시1983-05-20
9전주시중국 강소성 소주시1996-03-21
시 군 명체 결 자 치 단 체 명결 연 일 자
38김제시중국 강소성 남통시1997-10-22
39완주군중국 강소성 회안시1999-04-22
40진안군중국 요녕성 본계시2008-01-25
41진안군일본 아야정2011-11-19
42무주군중국 하남성 등봉시2004-12-23
43무주군프랑스 에비앙시2010-10-08
44임실군미국 미네소타주 와세카시1999-06-22
45고창군중국 산동성 조장시2005-10-24
46고창군중국 요녕성 심양시2010-03-30
47부안군중국 중경시 우롱현2011-09-23