Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations46
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows2
Duplicate rows (%)4.3%
Total size in memory1.9 KiB
Average record size in memory42.9 B

Variable types

Categorical2
Text3

Dataset

Description대전광역시 유성구내 폐의약품 수거함 현황에 데이터로 폐의약품 수거함 위치명, 도로명주소, 지번주소에 대한 항목을 제공합니다.
URLhttps://www.data.go.kr/data/15078180/fileData.do

Alerts

시도명 has constant value ""Constant
시군구명 has constant value ""Constant
Dataset has 2 (4.3%) duplicate rowsDuplicates

Reproduction

Analysis started2023-12-12 19:17:40.524023
Analysis finished2023-12-12 19:17:41.005361
Duration0.48 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

시도명
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)2.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size500.0 B
대전광역시
46 

Length

Max length5
Median length5
Mean length5
Min length5

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
대전광역시 46
100.0%

Length

2023-12-13T04:17:41.099941image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T04:17:41.211090image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
대전광역시 46
100.0%

시군구명
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)2.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size500.0 B
유성구
46 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
유성구 46
100.0%

Length

2023-12-13T04:17:41.360529image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T04:17:41.469609image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
유성구 46
100.0%

위치명
Text

Distinct44
Distinct (%)95.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size500.0 B
2023-12-13T04:17:41.675322image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length11
Median length7
Mean length6.5652174
Min length4

Characters and Unicode

Total characters302
Distinct characters94
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique42 ?
Unique (%)91.3%

Sample

1st row유성구보건소
2nd row온천1동 행정복지센터
3rd row온천2동 행정복지센터
4th row원신흥동 행정복지센터
5th row노은1동 행정복지센터
ValueCountFrequency (%)
행정복지센터 11
 
19.3%
제일약국 2
 
3.5%
유성한사랑약국 2
 
3.5%
하연약국 1
 
1.8%
푸른약국 1
 
1.8%
영광종로약국 1
 
1.8%
유성구보건소 1
 
1.8%
원내성심약국 1
 
1.8%
미래약국 1
 
1.8%
믿음이있는약국 1
 
1.8%
Other values (35) 35
61.4%
2023-12-13T04:17:42.096876image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
국 35
 
11.6%
약 34
 
11.3%
지 13
 
4.3%
정 12
 
4.0%
센 11
 
3.6%
동 11
 
3.6%
터 11
 
3.6%
복 11
 
3.6%
11
 
3.6%
행 11
 
3.6%
Other values (84) 142
47.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 286
94.7%
Space Separator 11
 
3.6%
Decimal Number 5
 
1.7%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
국 35
 
12.2%
약 34
 
11.9%
지 13
 
4.5%
정 12
 
4.2%
센 11
 
3.8%
동 11
 
3.8%
터 11
 
3.8%
복 11
 
3.8%
행 11
 
3.8%
성 7
 
2.4%
Other values (80) 130
45.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 2
40.0%
2 2
40.0%
3 1
20.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
11
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 286
94.7%
Common 16
 
5.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
국 35
 
12.2%
약 34
 
11.9%
지 13
 
4.5%
정 12
 
4.2%
센 11
 
3.8%
동 11
 
3.8%
터 11
 
3.8%
복 11
 
3.8%
행 11
 
3.8%
성 7
 
2.4%
Other values (80) 130
45.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
11
68.8%
1 2
 
12.5%
2 2
 
12.5%
3 1
 
6.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 286
94.7%
ASCII 16
 
5.3%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
국 35
 
12.2%
약 34
 
11.9%
지 13
 
4.5%
정 12
 
4.2%
센 11
 
3.8%
동 11
 
3.8%
터 11
 
3.8%
복 11
 
3.8%
행 11
 
3.8%
성 7
 
2.4%
Other values (80) 130
45.5%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
11
68.8%
1 2
 
12.5%
2 2
 
12.5%
3 1
 
6.2%

도로명주소
Text

Distinct44
Distinct (%)95.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size500.0 B
2023-12-13T04:17:42.374980image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length46
Median length36
Mean length28.695652
Min length21

Characters and Unicode

Total characters1320
Distinct characters103
Distinct categories7 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique42 ?
Unique (%)91.3%

Sample

1st row대전광역시 유성구 박산로 177 (구암동)
2nd row대전광역시 유성구 도안대로589번길 35 (봉명동)
3rd row대전광역시 유성구 장대로 120 (장대동)
4th row대전광역시 유성구 봉명로 27-18 (원신흥동)
5th row대전광역시 유성구 노은동로87번길 89 (노은동)
ValueCountFrequency (%)
대전광역시 46
 
17.4%
유성구 46
 
17.4%
지족동 9
 
3.4%
1층 8
 
3.0%
봉명동 7
 
2.7%
어은동 4
 
1.5%
계룡로 4
 
1.5%
장대동 3
 
1.1%
103호 3
 
1.1%
구암동 3
 
1.1%
Other values (106) 131
49.6%
2023-12-13T04:17:43.154048image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
218
 
16.5%
대 57
 
4.3%
동 56
 
4.2%
성 54
 
4.1%
구 54
 
4.1%
유 49
 
3.7%
1 48
 
3.6%
전 47
 
3.6%
시 47
 
3.6%
역 46
 
3.5%
Other values (93) 644
48.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 784
59.4%
Space Separator 218
 
16.5%
Decimal Number 189
 
14.3%
Open Punctuation 46
 
3.5%
Close Punctuation 46
 
3.5%
Other Punctuation 36
 
2.7%
Dash Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
대 57
 
7.3%
동 56
 
7.1%
성 54
 
6.9%
구 54
 
6.9%
유 49
 
6.2%
전 47
 
6.0%
시 47
 
6.0%
역 46
 
5.9%
광 46
 
5.9%
로 46
 
5.9%
Other values (78) 282
36.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 48
25.4%
3 21
11.1%
2 21
11.1%
4 19
 
10.1%
7 18
 
9.5%
5 17
 
9.0%
0 14
 
7.4%
6 12
 
6.3%
9 12
 
6.3%
8 7
 
3.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
218
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 46
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 46
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 36
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 784
59.4%
Common 536
40.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 57
 
7.3%
동 56
 
7.1%
성 54
 
6.9%
구 54
 
6.9%
유 49
 
6.2%
전 47
 
6.0%
시 47
 
6.0%
역 46
 
5.9%
광 46
 
5.9%
로 46
 
5.9%
Other values (78) 282
36.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
218
40.7%
1 48
 
9.0%
( 46
 
8.6%
) 46
 
8.6%
, 36
 
6.7%
3 21
 
3.9%
2 21
 
3.9%
4 19
 
3.5%
7 18
 
3.4%
5 17
 
3.2%
Other values (5) 46
 
8.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 784
59.4%
ASCII 536
40.6%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
218
40.7%
1 48
 
9.0%
( 46
 
8.6%
) 46
 
8.6%
, 36
 
6.7%
3 21
 
3.9%
2 21
 
3.9%
4 19
 
3.5%
7 18
 
3.4%
5 17
 
3.2%
Other values (5) 46
 
8.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 57
 
7.3%
동 56
 
7.1%
성 54
 
6.9%
구 54
 
6.9%
유 49
 
6.2%
전 47
 
6.0%
시 47
 
6.0%
역 46
 
5.9%
광 46
 
5.9%
로 46
 
5.9%
Other values (78) 282
36.0%

지번주소
Text

Distinct44
Distinct (%)95.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size500.0 B
2023-12-13T04:17:43.466134image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length36
Median length32
Mean length22.978261
Min length17

Characters and Unicode

Total characters1057
Distinct characters83
Distinct categories5 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique42 ?
Unique (%)91.3%

Sample

1st row대전광역시 유성구 구암동 91-6번지
2nd row대전광역시 유성구 봉명동 451번지
3rd row대전광역시 유성구 장대동 40-2번지
4th row대전광역시 유성구 원신흥동 491-14번지
5th row대전광역시 유성구 노은동 546번지
ValueCountFrequency (%)
대전광역시 46
21.3%
유성구 46
21.3%
지족동 9
 
4.2%
봉명동 7
 
3.2%
1층 5
 
2.3%
어은동 4
 
1.9%
구암동 3
 
1.4%
103호 3
 
1.4%
장대동 3
 
1.4%
하기동 2
 
0.9%
Other values (78) 88
40.7%
2023-12-13T04:17:43.938027image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
177
16.7%
1 63
 
6.0%
대 50
 
4.7%
구 49
 
4.6%
성 48
 
4.5%
전 47
 
4.4%
광 46
 
4.4%
역 46
 
4.4%
시 46
 
4.4%
유 46
 
4.4%
Other values (73) 439
41.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 607
57.4%
Decimal Number 232
 
21.9%
Space Separator 177
 
16.7%
Dash Punctuation 39
 
3.7%
Uppercase Letter 2
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
대 50
 
8.2%
구 49
 
8.1%
성 48
 
7.9%
전 47
 
7.7%
광 46
 
7.6%
역 46
 
7.6%
시 46
 
7.6%
유 46
 
7.6%
동 46
 
7.6%
지 21
 
3.5%
Other values (59) 162
26.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 63
27.2%
6 29
12.5%
0 29
12.5%
2 23
 
9.9%
4 21
 
9.1%
9 20
 
8.6%
3 19
 
8.2%
5 16
 
6.9%
8 7
 
3.0%
7 5
 
2.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 1
50.0%
J 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
177
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 39
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 607
57.4%
Common 448
42.4%
Latin 2
 
0.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 50
 
8.2%
구 49
 
8.1%
성 48
 
7.9%
전 47
 
7.7%
광 46
 
7.6%
역 46
 
7.6%
시 46
 
7.6%
유 46
 
7.6%
동 46
 
7.6%
지 21
 
3.5%
Other values (59) 162
26.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
177
39.5%
1 63
 
14.1%
- 39
 
8.7%
6 29
 
6.5%
0 29
 
6.5%
2 23
 
5.1%
4 21
 
4.7%
9 20
 
4.5%
3 19
 
4.2%
5 16
 
3.6%
Other values (2) 12
 
2.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
C 1
50.0%
J 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 607
57.4%
ASCII 450
42.6%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
177
39.3%
1 63
 
14.0%
- 39
 
8.7%
6 29
 
6.4%
0 29
 
6.4%
2 23
 
5.1%
4 21
 
4.7%
9 20
 
4.4%
3 19
 
4.2%
5 16
 
3.6%
Other values (4) 14
 
3.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 50
 
8.2%
구 49
 
8.1%
성 48
 
7.9%
전 47
 
7.7%
광 46
 
7.6%
역 46
 
7.6%
시 46
 
7.6%
유 46
 
7.6%
동 46
 
7.6%
지 21
 
3.5%
Other values (59) 162
26.7%

Correlations

2023-12-13T04:17:44.069744image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
위치명도로명주소지번주소
위치명1.0001.0001.000
도로명주소1.0001.0001.000
지번주소1.0001.0001.000

Missing values

2023-12-13T04:17:40.833168image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T04:17:40.954985image/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

시도명시군구명위치명도로명주소지번주소
0대전광역시유성구유성구보건소대전광역시 유성구 박산로 177 (구암동)대전광역시 유성구 구암동 91-6번지
1대전광역시유성구온천1동 행정복지센터대전광역시 유성구 도안대로589번길 35 (봉명동)대전광역시 유성구 봉명동 451번지
2대전광역시유성구온천2동 행정복지센터대전광역시 유성구 장대로 120 (장대동)대전광역시 유성구 장대동 40-2번지
3대전광역시유성구원신흥동 행정복지센터대전광역시 유성구 봉명로 27-18 (원신흥동)대전광역시 유성구 원신흥동 491-14번지
4대전광역시유성구노은1동 행정복지센터대전광역시 유성구 노은동로87번길 89 (노은동)대전광역시 유성구 노은동 546번지
5대전광역시유성구노은2동 행정복지센터대전광역시 유성구 송림로19번길 35 (하기동)대전광역시 유성구 하기동 411-1번지
6대전광역시유성구노은3동 행정복지센터대전광역시 유성구 지족동로 145 (지족동)대전광역시 유성구 지족동 1024-2번지
7대전광역시유성구전민동 행정복지센터대전광역시 유성구 유성대로 1719 (전민동)대전광역시 유성구 전민동 462-6번지
8대전광역시유성구신성동 행정복지센터대전광역시 유성구 신성로 55 (하기동)대전광역시 유성구 하기동 18-6번지
9대전광역시유성구진잠동 행정복지센터대전광역시 유성구 원내로 5 (원내동)대전광역시 유성구 원내동 213-4번지
시도명시군구명위치명도로명주소지번주소
36대전광역시유성구유성한사랑약국대전광역시 유성구 온천동로 43, 1층 102호 (봉명동)대전광역시 유성구 봉명동 694-6 제1층 102호
37대전광역시유성구정다운약국대전광역시 유성구 계룡로 32, (봉명동)대전광역시 유성구 봉명동 565-1
38대전광역시유성구제일약국대전광역시 유성구 월드컵대로275번길 39, 103호 (구암동)대전광역시 유성구 구암동 623-26 103호
39대전광역시유성구제일약국대전광역시 유성구 월드컵대로275번길 39, 103호 (구암동)대전광역시 유성구 구암동 623-26 103호
40대전광역시유성구지혜당약국대전광역시 유성구 어은로 52, (어은동)대전광역시 유성구 어은동 110-9
41대전광역시유성구초록온누리약국대전광역시 유성구 어은로 57, 한빛프라자 1층 111호 (어은동)대전광역시 유성구 어은동 99 한빛프라자1층 111호
42대전광역시유성구푸른약국대전광역시 유성구 진잠로149번길 17, 연빌딩 1층 (교촌동)대전광역시 유성구 교촌동 624-26 연빌딩 1층
43대전광역시유성구하연약국대전광역시 유성구 신성로72번길 66, (신성동)대전광역시 유성구 신성동 214-8
44대전광역시유성구한마을약국대전광역시 유성구 구즉로 16, 상가동 1층 114호 (송강동, 한마을아파트)대전광역시 유성구 송강동 200-4 한마을아파트상가 114호 1층
45대전광역시유성구한빛약국대전광역시 유성구 어은로 57, 한빛프라자 101호 (어은동)대전광역시 유성구 어은동 99 한빛프라자 101호

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0대전광역시유성구유성한사랑약국대전광역시 유성구 온천동로 43, 1층 102호 (봉명동)대전광역시 유성구 봉명동 694-6 제1층 102호2
1대전광역시유성구제일약국대전광역시 유성구 월드컵대로275번길 39, 103호 (구암동)대전광역시 유성구 구암동 623-26 103호2