Overview

Dataset statistics

Number of variables7
Number of observations270
Missing cells4
Missing cells (%)0.2%
Duplicate rows33
Duplicate rows (%)12.2%
Total size in memory14.9 KiB
Average record size in memory56.5 B

Variable types

Categorical3
Text4

Dataset

Description경기도 광주시 사업장 폐기물 배출 신고 현황에 대한 데이터로 항목명, 상호명, 주소, 인허가 관리번호, 인허가 등록일자, 배출 폐기물 코드, 배출 폐기물 종류 등을 제공합니다.
Author경기도 광주시
URLhttps://www.data.go.kr/data/15062484/fileData.do

Alerts

Dataset has 33 (12.2%) duplicate rowsDuplicates
배출폐기물종류 is highly overall correlated with 시군명 and 1 other fieldsHigh correlation
시군명 is highly overall correlated with 배출폐기물코드 and 1 other fieldsHigh correlation
배출폐기물코드 is highly overall correlated with 시군명 and 1 other fieldsHigh correlation
시군명 is highly imbalanced (96.5%)Imbalance

Reproduction

Analysis started2024-03-15 01:10:39.012012
Analysis finished2024-03-15 01:10:40.583797
Duration1.57 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

시군명
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)0.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.2 KiB
광주시
269 
<NA>
 
1

Length

Max length4
Median length3
Mean length3.0037037
Min length3

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.4%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
광주시 269
99.6%
<NA> 1
 
0.4%

Length

2024-03-15T10:10:40.828347image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-03-15T10:10:40.999916image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
광주시 269
99.6%
na 1
 
0.4%

상호명
Text

Distinct175
Distinct (%)65.1%
Missing1
Missing (%)0.4%
Memory size2.2 KiB
2024-03-15T10:10:41.867344image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length26
Median length20
Mean length8.929368
Min length2

Characters and Unicode

Total characters2402
Distinct characters278
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique117 ?
Unique (%)43.5%

Sample

1st row(주)현대의료기
2nd row(주)엠에스코리아
3rd row미성스크린
4th row(주)대진팩
5th row쿠팡로지스틱스서비스 경기광주4캠프
ValueCountFrequency (%)
주식회사 37
 
10.9%
주)여주자원환경광주사업소 10
 
3.0%
광주지점 7
 
2.1%
주)오뚜기 6
 
1.8%
승광종합방역산업 6
 
1.8%
정호에코텍 5
 
1.5%
농업회사법인 5
 
1.5%
주)에스더블유씨 4
 
1.2%
도산종합개발(주 4
 
1.2%
광주시상하수도사업소 4
 
1.2%
Other values (179) 250
74.0%
2024-03-15T10:10:43.205544image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
주 243
 
10.1%
( 171
 
7.1%
) 171
 
7.1%
사 74
 
3.1%
69
 
2.9%
스 60
 
2.5%
업 52
 
2.2%
회 48
 
2.0%
에 45
 
1.9%
이 41
 
1.7%
Other values (268) 1428
59.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1964
81.8%
Open Punctuation 171
 
7.1%
Close Punctuation 171
 
7.1%
Space Separator 69
 
2.9%
Decimal Number 13
 
0.5%
Uppercase Letter 11
 
0.5%
Dash Punctuation 2
 
0.1%
Other Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
주 243
 
12.4%
사 74
 
3.8%
스 60
 
3.1%
업 52
 
2.6%
회 48
 
2.4%
에 45
 
2.3%
이 41
 
2.1%
식 40
 
2.0%
광 38
 
1.9%
산 32
 
1.6%
Other values (253) 1291
65.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
E 3
27.3%
D 2
18.2%
L 2
18.2%
M 1
 
9.1%
A 1
 
9.1%
G 1
 
9.1%
N 1
 
9.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 6
46.2%
2 5
38.5%
4 2
 
15.4%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 171
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 171
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
69
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1964
81.8%
Common 427
 
17.8%
Latin 11
 
0.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 243
 
12.4%
사 74
 
3.8%
스 60
 
3.1%
업 52
 
2.6%
회 48
 
2.4%
에 45
 
2.3%
이 41
 
2.1%
식 40
 
2.0%
광 38
 
1.9%
산 32
 
1.6%
Other values (253) 1291
65.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
( 171
40.0%
) 171
40.0%
69
16.2%
1 6
 
1.4%
2 5
 
1.2%
- 2
 
0.5%
4 2
 
0.5%
/ 1
 
0.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
E 3
27.3%
D 2
18.2%
L 2
18.2%
M 1
 
9.1%
A 1
 
9.1%
G 1
 
9.1%
N 1
 
9.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1964
81.8%
ASCII 438
 
18.2%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 243
 
12.4%
사 74
 
3.8%
스 60
 
3.1%
업 52
 
2.6%
회 48
 
2.4%
에 45
 
2.3%
이 41
 
2.1%
식 40
 
2.0%
광 38
 
1.9%
산 32
 
1.6%
Other values (253) 1291
65.7%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
( 171
39.0%
) 171
39.0%
69
15.8%
1 6
 
1.4%
2 5
 
1.1%
E 3
 
0.7%
- 2
 
0.5%
D 2
 
0.5%
L 2
 
0.5%
4 2
 
0.5%
Other values (5) 5
 
1.1%

소재지도로명주소
Text

Distinct166
Distinct (%)61.7%
Missing1
Missing (%)0.4%
Memory size2.2 KiB
2024-03-15T10:10:44.431680image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length45
Median length35
Mean length23.159851
Min length1

Characters and Unicode

Total characters6230
Distinct characters184
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique111 ?
Unique (%)41.3%

Sample

1st row경기도 광주시 오포로 673-39 (추자동)
2nd row경기도 광주시 초월읍 산수로682번길 27-3
3rd row경기도 광주시 초월읍 산수로682번길 18
4th row경기도 광주시 도척면 국사봉로 185-5
5th row경기도 광주시 오포로297번길 12_ 지하1층층 (문형동)
ValueCountFrequency (%)
경기도 252
18.8%
광주시 245
 
18.2%
곤지암읍 71
 
5.3%
초월읍 56
 
4.2%
도척면 40
 
3.0%
광여로 15
 
1.1%
산수로 14
 
1.0%
신만로 12
 
0.9%
경충대로 12
 
0.9%
36 11
 
0.8%
Other values (300) 616
45.8%
2024-03-15T10:10:46.208758image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1095
 
17.6%
도 326
 
5.2%
경 282
 
4.5%
광 274
 
4.4%
1 265
 
4.3%
시 261
 
4.2%
기 256
 
4.1%
주 252
 
4.0%
로 178
 
2.9%
2 168
 
2.7%
Other values (174) 2873
46.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3614
58.0%
Decimal Number 1174
 
18.8%
Space Separator 1095
 
17.6%
Dash Punctuation 165
 
2.6%
Close Punctuation 63
 
1.0%
Open Punctuation 63
 
1.0%
Connector Punctuation 51
 
0.8%
Other Punctuation 2
 
< 0.1%
Lowercase Letter 2
 
< 0.1%
Uppercase Letter 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
도 326
 
9.0%
경 282
 
7.8%
광 274
 
7.6%
시 261
 
7.2%
기 256
 
7.1%
주 252
 
7.0%
로 178
 
4.9%
길 157
 
4.3%
읍 134
 
3.7%
지 87
 
2.4%
Other values (154) 1407
38.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 265
22.6%
2 168
14.3%
3 134
11.4%
4 107
9.1%
6 98
 
8.3%
9 97
 
8.3%
8 86
 
7.3%
5 85
 
7.2%
7 68
 
5.8%
0 66
 
5.6%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 61
96.8%
] 2
 
3.2%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 61
96.8%
[ 2
 
3.2%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1095
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 165
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 51
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
* 2
100.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
c 2
100.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3614
58.0%
Common 2613
41.9%
Latin 3
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
도 326
 
9.0%
경 282
 
7.8%
광 274
 
7.6%
시 261
 
7.2%
기 256
 
7.1%
주 252
 
7.0%
로 178
 
4.9%
길 157
 
4.3%
읍 134
 
3.7%
지 87
 
2.4%
Other values (154) 1407
38.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
1095
41.9%
1 265
 
10.1%
2 168
 
6.4%
- 165
 
6.3%
3 134
 
5.1%
4 107
 
4.1%
6 98
 
3.8%
9 97
 
3.7%
8 86
 
3.3%
5 85
 
3.3%
Other values (8) 313
 
12.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
c 2
66.7%
A 1
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3614
58.0%
ASCII 2616
42.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1095
41.9%
1 265
 
10.1%
2 168
 
6.4%
- 165
 
6.3%
3 134
 
5.1%
4 107
 
4.1%
6 98
 
3.7%
9 97
 
3.7%
8 86
 
3.3%
5 85
 
3.2%
Other values (10) 316
 
12.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
도 326
 
9.0%
경 282
 
7.8%
광 274
 
7.6%
시 261
 
7.2%
기 256
 
7.1%
주 252
 
7.0%
로 178
 
4.9%
길 157
 
4.3%
읍 134
 
3.7%
지 87
 
2.4%
Other values (154) 1407
38.9%

소재지지번주소
Text

Distinct171
Distinct (%)63.6%
Missing1
Missing (%)0.4%
Memory size2.2 KiB
2024-03-15T10:10:47.345110image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length41
Median length33
Mean length21.111524
Min length1

Characters and Unicode

Total characters5679
Distinct characters137
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique117 ?
Unique (%)43.5%

Sample

1st row경기도 광주시 추자동 362-11
2nd row경기도 광주시 초월읍 무갑리 554-5
3rd row경기도 광주시 초월읍 무갑리 807-2
4th row경기도 광주시 도척면 진우리 831-29
5th row경기도 광주시 문형동 908
ValueCountFrequency (%)
경기도 258
20.2%
광주시 251
19.6%
곤지암읍 68
 
5.3%
초월읍 59
 
4.6%
도척면 43
 
3.4%
열미리 16
 
1.3%
진우리 14
 
1.1%
문형동 14
 
1.1%
대쌍령리 13
 
1.0%
매산동 12
 
0.9%
Other values (248) 531
41.5%
2024-03-15T10:10:48.937160image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1282
22.6%
도 327
 
5.8%
경 266
 
4.7%
시 265
 
4.7%
기 261
 
4.6%
광 254
 
4.5%
주 254
 
4.5%
- 205
 
3.6%
리 202
 
3.6%
1 158
 
2.8%
Other values (127) 2205
38.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3188
56.1%
Space Separator 1282
22.6%
Decimal Number 997
 
17.6%
Dash Punctuation 205
 
3.6%
Connector Punctuation 4
 
0.1%
Open Punctuation 1
 
< 0.1%
Close Punctuation 1
 
< 0.1%
Uppercase Letter 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
도 327
 
10.3%
경 266
 
8.3%
시 265
 
8.3%
기 261
 
8.2%
광 254
 
8.0%
주 254
 
8.0%
리 202
 
6.3%
읍 132
 
4.1%
동 99
 
3.1%
지 79
 
2.5%
Other values (111) 1049
32.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 158
15.8%
3 151
15.1%
2 124
12.4%
5 113
11.3%
4 103
10.3%
6 102
10.2%
7 68
6.8%
8 68
6.8%
0 59
 
5.9%
9 51
 
5.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1282
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 205
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 4
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3188
56.1%
Common 2490
43.8%
Latin 1
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
도 327
 
10.3%
경 266
 
8.3%
시 265
 
8.3%
기 261
 
8.2%
광 254
 
8.0%
주 254
 
8.0%
리 202
 
6.3%
읍 132
 
4.1%
동 99
 
3.1%
지 79
 
2.5%
Other values (111) 1049
32.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
1282
51.5%
- 205
 
8.2%
1 158
 
6.3%
3 151
 
6.1%
2 124
 
5.0%
5 113
 
4.5%
4 103
 
4.1%
6 102
 
4.1%
7 68
 
2.7%
8 68
 
2.7%
Other values (5) 116
 
4.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 1
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3188
56.1%
ASCII 2491
43.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1282
51.5%
- 205
 
8.2%
1 158
 
6.3%
3 151
 
6.1%
2 124
 
5.0%
5 113
 
4.5%
4 103
 
4.1%
6 102
 
4.1%
7 68
 
2.7%
8 68
 
2.7%
Other values (6) 117
 
4.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
도 327
 
10.3%
경 266
 
8.3%
시 265
 
8.3%
기 261
 
8.2%
광 254
 
8.0%
주 254
 
8.0%
리 202
 
6.3%
읍 132
 
4.1%
동 99
 
3.1%
지 79
 
2.5%
Other values (111) 1049
32.9%

인허가관리번호
Text

Distinct179
Distinct (%)66.5%
Missing1
Missing (%)0.4%
Memory size2.2 KiB
2024-03-15T10:10:49.817500image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length21
Median length21
Mean length21
Min length21

Characters and Unicode

Total characters5649
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

Unique124 ?
Unique (%)46.1%

Sample

1st row5540000-31-2023-00044
2nd row5540000-31-2023-00043
3rd row5540000-31-2023-00042
4th row5540000-31-2023-00041
5th row5540000-31-2023-00040
ValueCountFrequency (%)
5540000-31-2022-00011 10
 
3.7%
5540000-31-2020-00060 6
 
2.2%
5540000-31-2023-00004 5
 
1.9%
5540000-31-2023-00008 5
 
1.9%
5540000-31-2022-00023 4
 
1.5%
5540000-31-2020-00001 4
 
1.5%
5540000-31-2020-00063 4
 
1.5%
5540000-31-2021-00032 4
 
1.5%
5540000-31-2020-00010 4
 
1.5%
5540000-31-2021-00021 3
 
1.1%
Other values (169) 220
81.8%
2024-03-15T10:10:50.832493image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 2328
41.2%
- 807
 
14.3%
2 671
 
11.9%
5 571
 
10.1%
1 435
 
7.7%
3 416
 
7.4%
4 313
 
5.5%
6 32
 
0.6%
8 27
 
0.5%
9 27
 
0.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 4842
85.7%
Dash Punctuation 807
 
14.3%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 2328
48.1%
2 671
 
13.9%
5 571
 
11.8%
1 435
 
9.0%
3 416
 
8.6%
4 313
 
6.5%
6 32
 
0.7%
8 27
 
0.6%
9 27
 
0.6%
7 22
 
0.5%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 807
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 5649
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 2328
41.2%
- 807
 
14.3%
2 671
 
11.9%
5 571
 
10.1%
1 435
 
7.7%
3 416
 
7.4%
4 313
 
5.5%
6 32
 
0.6%
8 27
 
0.5%
9 27
 
0.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 5649
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 2328
41.2%
- 807
 
14.3%
2 671
 
11.9%
5 571
 
10.1%
1 435
 
7.7%
3 416
 
7.4%
4 313
 
5.5%
6 32
 
0.6%
8 27
 
0.5%
9 27
 
0.5%

배출폐기물코드
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct41
Distinct (%)15.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.2 KiB
51-03-01
126 
51-20-99
25 
51-17-29
14 
51-02-06
 
8
51-99-00
 
7
Other values (36)
90 

Length

Max length8
Median length8
Mean length7.9851852
Min length4

Unique

Unique15 ?
Unique (%)5.6%

Sample

1st row51-14-02
2nd row51-03-01
3rd row51-03-01
4th row51-03-01
5th row51-03-01

Common Values

ValueCountFrequency (%)
51-03-01 126
46.7%
51-20-99 25
 
9.3%
51-17-29 14
 
5.2%
51-02-06 8
 
3.0%
51-99-00 7
 
2.6%
51-38-01 7
 
2.6%
51-38-03 7
 
2.6%
51-14-02 7
 
2.6%
51-30-01 6
 
2.2%
51-22-01 6
 
2.2%
Other values (31) 57
21.1%

Length

2024-03-15T10:10:51.113610image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
51-03-01 126
46.7%
51-20-99 25
 
9.3%
51-17-29 14
 
5.2%
51-02-06 8
 
3.0%
51-99-00 7
 
2.6%
51-38-01 7
 
2.6%
51-38-03 7
 
2.6%
51-14-02 7
 
2.6%
51-30-01 6
 
2.2%
51-22-01 6
 
2.2%
Other values (31) 57
21.1%

배출폐기물종류
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct41
Distinct (%)15.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.2 KiB
폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)
126 
그 밖의 폐목재류
25 
그 밖의 식물성잔재물
14 
석재ㆍ골재폐수처리오니(석재ㆍ골재 생산 시 발생한 폐수를 처리하는 과정에서 발생한 오니로 한정한다)
 
8
그 밖의 폐기물
 
7
Other values (36)
90 

Length

Max length84
Median length64
Mean length18.481481
Min length3

Unique

Unique15 ?
Unique (%)5.6%

Sample

1st row폐석재
2nd row폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)
3rd row폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)
4th row폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)
5th row폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)

Common Values

ValueCountFrequency (%)
폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다) 126
46.7%
그 밖의 폐목재류 25
 
9.3%
그 밖의 식물성잔재물 14
 
5.2%
석재ㆍ골재폐수처리오니(석재ㆍ골재 생산 시 발생한 폐수를 처리하는 과정에서 발생한 오니로 한정한다) 8
 
3.0%
그 밖의 폐기물 7
 
2.6%
음식물류폐기물 7
 
2.6%
음식물류폐기물처리잔재물(액상의 경우만 해당한다) 7
 
2.6%
폐석재 7
 
2.6%
폐유리 6
 
2.2%
폐콘크리트 6
 
2.2%
Other values (31) 57
21.1%

Length

2024-03-15T10:10:51.397120image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
제외한다 129
17.8%
폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 126
17.4%
그 57
 
7.9%
밖의 57
 
7.9%
폐목재류 25
 
3.4%
발생한 16
 
2.2%
과정에서 14
 
1.9%
식물성잔재물 14
 
1.9%
말한다 12
 
1.7%
처리하는 10
 
1.4%
Other values (90) 265
36.6%

Correlations

2024-03-15T10:10:51.640087image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
배출폐기물코드배출폐기물종류
배출폐기물코드1.0001.000
배출폐기물종류1.0001.000
2024-03-15T10:10:51.845417image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
배출폐기물종류시군명배출폐기물코드
배출폐기물종류1.0001.0001.000
시군명1.0001.0001.000
배출폐기물코드1.0001.0001.000
2024-03-15T10:10:52.126375image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
시군명배출폐기물코드배출폐기물종류
시군명1.0001.0001.000
배출폐기물코드1.0001.0001.000
배출폐기물종류1.0001.0001.000

Missing values

2024-03-15T10:10:39.812993image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-03-15T10:10:40.215015image/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.
2024-03-15T10:10:40.431110image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

시군명상호명소재지도로명주소소재지지번주소인허가관리번호배출폐기물코드배출폐기물종류
0광주시(주)현대의료기경기도 광주시 오포로 673-39 (추자동)경기도 광주시 추자동 362-115540000-31-2023-0004451-14-02폐석재
1광주시(주)엠에스코리아경기도 광주시 초월읍 산수로682번길 27-3경기도 광주시 초월읍 무갑리 554-55540000-31-2023-0004351-03-01폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)
2광주시미성스크린경기도 광주시 초월읍 산수로682번길 18경기도 광주시 초월읍 무갑리 807-25540000-31-2023-0004251-03-01폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)
3광주시(주)대진팩경기도 광주시 도척면 국사봉로 185-5경기도 광주시 도척면 진우리 831-295540000-31-2023-0004151-03-01폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)
4광주시쿠팡로지스틱스서비스 경기광주4캠프경기도 광주시 오포로297번길 12_ 지하1층층 (문형동)경기도 광주시 문형동 9085540000-31-2023-0004051-03-01폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)
5광주시쿠팡로지스틱스서비스 경기광주4캠프경기도 광주시 오포로297번길 12_ 지하1층층 (문형동)경기도 광주시 문형동 9085540000-31-2023-0004051-03-01폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)
6광주시삼성수지경기도 광주시 곤지암읍 열미길 99-101경기도 광주시 곤지암읍 열미리 396-25540000-31-2023-0003951-03-01폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)
7광주시(주)청솔스톤경기도 광주시 오포읍 고산길 160-41경기도 광주시 고산동 524-7 외 1필지5540000-31-2023-0003851-02-06석재ㆍ골재폐수처리오니(석재ㆍ골재 생산 시 발생한 폐수를 처리하는 과정에서 발생한 오니로 한정한다)
8광주시(주)에스앤케이산업경기도 광주시 도척면 고녹길66번길 86-26경기도 광주시 도척면 유정리 36-65540000-31-2023-0003751-22-01폐콘크리트
9광주시(주)에스앤케이산업경기도 광주시 도척면 고녹길66번길 86-26경기도 광주시 도척면 유정리 36-65540000-31-2023-0003751-22-01폐콘크리트
시군명상호명소재지도로명주소소재지지번주소인허가관리번호배출폐기물코드배출폐기물종류
260광주시(주)에스티유니타스/노량진경기도 광주시 초월읍 설월길 8경기도 광주시 초월읍 지월리 781-15540000-31-2020-0000451-03-01폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)
261광주시(주)준성팩경기도 광주시 곤지암읍 신만로 322-13경기도 광주시 곤지암읍 부항리 239-145540000-31-2020-0000351-03-01폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)
262광주시제이에프 주식회사경기도 광주시 도척면 다람로40번길 12-31경기도 광주시 도척면 궁평리 218-35540000-31-2020-0000251-03-01폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)
263광주시제이에프 주식회사경기도 광주시 도척면 다람로40번길 12-31경기도 광주시 도척면 궁평리 218-35540000-31-2020-0000251-20-25목재가공공장 부산물(할로겐족 유기화합물 또는 방부제가 사용된 폐목재_ 목재부산물 및 분진을 말한다)
264광주시제이에프 주식회사경기도 광주시 도척면 다람로40번길 12-31경기도 광주시 도척면 궁평리 218-35540000-31-2020-0000251-20-25목재가공공장 부산물(할로겐족 유기화합물 또는 방부제가 사용된 폐목재_ 목재부산물 및 분진을 말한다)
265광주시(주)에스더블유씨경기도 광주시 도척면 국사봉로 97-27경기도 광주시 도척면 진우리 555-65540000-31-2020-0000151-03-01폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)
266광주시(주)에스더블유씨경기도 광주시 도척면 국사봉로 97-27경기도 광주시 도척면 진우리 555-65540000-31-2020-0000151-03-01폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)
267광주시(주)에스더블유씨경기도 광주시 도척면 국사봉로 97-27경기도 광주시 도척면 진우리 555-65540000-31-2020-0000151-03-01폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)
268광주시(주)에스더블유씨경기도 광주시 도척면 국사봉로 97-27경기도 광주시 도척면 진우리 555-65540000-31-2020-0000151-03-01폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)
269<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>

Duplicate rows

Most frequently occurring

시군명상호명소재지도로명주소소재지지번주소인허가관리번호배출폐기물코드배출폐기물종류# duplicates
9광주시(주)여주자원환경광주사업소경기도 광주시 곤지암읍 경충대로311번길 36_ 수양리분뇨처리장경기도 광주시 곤지암읍 수양리 423 수양리분뇨처리장5540000-31-2022-0001151-38-03음식물류폐기물처리잔재물(액상의 경우만 해당한다)7
22광주시승광종합방역산업경기도 광주시 독산동길 25-5 (매산동)경기도 광주시 매산동 736-55540000-31-2023-0000451-20-99그 밖의 폐목재류5
24광주시정호에코텍경기도 화성시 남양읍 남양로451번길 5-21_ 2층 201호경기도 화성시 남양읍 신남리 3095540000-31-2023-0000851-03-01폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)5
1광주시(주)동부씨앤씨 광주지점경기도 광주시 곤지암읍 신만로 119-9경기도 광주시 곤지암읍 봉현리 6405540000-31-2022-0002351-02-06석재ㆍ골재폐수처리오니(석재ㆍ골재 생산 시 발생한 폐수를 처리하는 과정에서 발생한 오니로 한정한다)4
4광주시(주)에스더블유씨경기도 광주시 도척면 국사봉로 97-27경기도 광주시 도척면 진우리 555-65540000-31-2020-0000151-03-01폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)4
19광주시도산종합개발(주)경기도 광주시 곤지암읍 신만로 468-16경기도 광주시 곤지암읍 만선리 198-55540000-31-2021-0003251-03-01폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)4
0광주시(주)견우푸드경기도 광주시 곤지암읍 곤지암천로 149-41_ 2층5540000-31-2020-0001051-03-01폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)3
10광주시(주)오뚜기경기도 광주시 곤지암읍 신대길 134-14경기도 광주시 곤지암읍 신대리 산 5-75540000-31-2020-0006051-17-29그 밖의 식물성잔재물3
2광주시(주)선진산업경기도 광주시 곤지암읍 열미길 138-32경기도 광주시 곤지암읍 열미리 1885540000-31-2023-0000751-03-01폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)2
3광주시(주)신성폴리텍경기도 광주시 곤지암읍 광여로733번길 7-28경기도 광주시 곤지암읍 건업리 512-195540000-31-2022-0000951-03-01폐합성수지류(폐염화비닐수지류는 제외한다)2