Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations5803
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows10
Duplicate rows (%)0.2%
Total size in memory226.8 KiB
Average record size in memory40.0 B

Variable types

Categorical1
Text4

Dataset

Description경기도 포천시에서 제공하는 식품위생업소현황(업종명, 업소명, 영업자, 소재지 도로명주소, 지번주소)데이터 입니다.
Author경기도 포천시
URLhttps://www.data.go.kr/data/15052856/fileData.do

Alerts

Dataset has 10 (0.2%) duplicate rowsDuplicates

Reproduction

Analysis started2023-12-12 10:48:55.150316
Analysis finished2023-12-12 10:48:56.970361
Duration1.82 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

업종명
Categorical

Distinct22
Distinct (%)0.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size45.5 KiB
일반음식점
3218 
휴게음식점
534 
즉석판매제조가공업
426 
식품제조가공업
335 
건강기능식품일반판매업
 
262
Other values (17)
1028 

Length

Max length13
Median length5
Mean length5.9105635
Min length4

Unique

Unique2 ?
Unique (%)< 0.1%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
일반음식점 3218
55.5%
휴게음식점 534
 
9.2%
즉석판매제조가공업 426
 
7.3%
식품제조가공업 335
 
5.8%
건강기능식품일반판매업 262
 
4.5%
식품소분업 196
 
3.4%
집단급식소 178
 
3.1%
유흥주점영업 153
 
2.6%
식품자동판매기영업 110
 
1.9%
유통전문판매업 95
 
1.6%
Other values (12) 296
 
5.1%

Length

2023-12-12T19:48:57.067385image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
일반음식점 3218
55.2%
휴게음식점 534
 
9.2%
즉석판매제조가공업 426
 
7.3%
식품제조가공업 335
 
5.8%
건강기능식품일반판매업 262
 
4.5%
집단급식소 200
 
3.4%
식품소분업 196
 
3.4%
유흥주점영업 153
 
2.6%
식품자동판매기영업 110
 
1.9%
유통전문판매업 95
 
1.6%
Other values (12) 296
 
5.1%

업소명
Text

Distinct5206
Distinct (%)89.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size45.5 KiB
2023-12-12T19:48:57.356112image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length33
Median length28
Mean length6.3093228
Min length1

Characters and Unicode

Total characters36613
Distinct characters926
Distinct categories11 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks6 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique4776 ?
Unique (%)82.3%

Sample

1st row한중
2nd row서울회관
3rd row화성식당
4th row뚱보칡냉면
5th row매일식당
ValueCountFrequency (%)
주식회사 69
 
1.0%
gs25 30
 
0.4%
씨유 24
 
0.4%
농업회사법인 20
 
0.3%
세븐일레븐 17
 
0.3%
송우점 16
 
0.2%
포천점 14
 
0.2%
이마트24 13
 
0.2%
포천송우점 12
 
0.2%
개성인삼농협 12
 
0.2%
Other values (5542) 6505
96.6%
2023-12-12T19:48:57.871161image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
934
 
2.6%
이 775
 
2.1%
식 774
 
2.1%
) 728
 
2.0%
( 725
 
2.0%
주 694
 
1.9%
점 629
 
1.7%
천 590
 
1.6%
포 560
 
1.5%
리 559
 
1.5%
Other values (916) 29645
81.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 32261
88.1%
Space Separator 934
 
2.6%
Uppercase Letter 779
 
2.1%
Close Punctuation 729
 
2.0%
Open Punctuation 726
 
2.0%
Lowercase Letter 559
 
1.5%
Decimal Number 490
 
1.3%
Other Punctuation 118
 
0.3%
Dash Punctuation 13
 
< 0.1%
Modifier Symbol 3
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 775
 
2.4%
식 774
 
2.4%
주 694
 
2.2%
점 629
 
1.9%
천 590
 
1.8%
포 560
 
1.7%
리 559
 
1.7%
스 444
 
1.4%
마 434
 
1.3%
당 424
 
1.3%
Other values (835) 26378
81.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 96
12.3%
S 94
12.1%
G 79
 
10.1%
U 58
 
7.4%
A 47
 
6.0%
O 42
 
5.4%
T 35
 
4.5%
B 34
 
4.4%
F 33
 
4.2%
E 27
 
3.5%
Other values (16) 234
30.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 85
15.2%
o 65
11.6%
a 59
10.6%
c 42
 
7.5%
l 30
 
5.4%
f 30
 
5.4%
s 29
 
5.2%
i 29
 
5.2%
r 28
 
5.0%
n 21
 
3.8%
Other values (15) 141
25.2%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
& 47
39.8%
. 37
31.4%
' 10
 
8.5%
? 8
 
6.8%
· 6
 
5.1%
! 4
 
3.4%
: 2
 
1.7%
/ 1
 
0.8%
% 1
 
0.8%
＃ 1
 
0.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 119
24.3%
5 90
18.4%
1 58
11.8%
0 50
10.2%
4 36
 
7.3%
3 32
 
6.5%
9 32
 
6.5%
8 31
 
6.3%
7 22
 
4.5%
6 20
 
4.1%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 728
99.9%
] 1
 
0.1%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 725
99.9%
[ 1
 
0.1%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
˚ 2
66.7%
` 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
934
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 13
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
+ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 32244
88.1%
Common 3014
 
8.2%
Latin 1338
 
3.7%
Han 17
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 775
 
2.4%
식 774
 
2.4%
주 694
 
2.2%
점 629
 
2.0%
천 590
 
1.8%
포 560
 
1.7%
리 559
 
1.7%
스 444
 
1.4%
마 434
 
1.3%
당 424
 
1.3%
Other values (820) 26361
81.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
C 96
 
7.2%
S 94
 
7.0%
e 85
 
6.4%
G 79
 
5.9%
o 65
 
4.9%
a 59
 
4.4%
U 58
 
4.3%
A 47
 
3.5%
c 42
 
3.1%
O 42
 
3.1%
Other values (41) 671
50.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
934
31.0%
) 728
24.2%
( 725
24.1%
2 119
 
3.9%
5 90
 
3.0%
1 58
 
1.9%
0 50
 
1.7%
& 47
 
1.6%
. 37
 
1.2%
4 36
 
1.2%
Other values (20) 190
 
6.3%
Han
ValueCountFrequency (%)
人 2
 
11.8%
家 2
 
11.8%
大 1
 
5.9%
情 1
 
5.9%
百 1
 
5.9%
伍 1
 
5.9%
火 1
 
5.9%
鍋 1
 
5.9%
生 1
 
5.9%
愛 1
 
5.9%
Other values (5) 5
29.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 32242
88.1%
ASCII 4343
 
11.9%
CJK 17
 
< 0.1%
None 7
 
< 0.1%
Compat Jamo 2
 
< 0.1%
Modifier Letters 2
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
934
21.5%
) 728
16.8%
( 725
16.7%
2 119
 
2.7%
C 96
 
2.2%
S 94
 
2.2%
5 90
 
2.1%
e 85
 
2.0%
G 79
 
1.8%
o 65
 
1.5%
Other values (68) 1328
30.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 775
 
2.4%
식 774
 
2.4%
주 694
 
2.2%
점 629
 
2.0%
천 590
 
1.8%
포 560
 
1.7%
리 559
 
1.7%
스 444
 
1.4%
마 434
 
1.3%
당 424
 
1.3%
Other values (819) 26359
81.8%
None
ValueCountFrequency (%)
· 6
85.7%
＃ 1
 
14.3%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 2
100.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
人 2
 
11.8%
家 2
 
11.8%
大 1
 
5.9%
情 1
 
5.9%
百 1
 
5.9%
伍 1
 
5.9%
火 1
 
5.9%
鍋 1
 
5.9%
生 1
 
5.9%
愛 1
 
5.9%
Other values (5) 5
29.4%
Modifier Letters
ValueCountFrequency (%)
˚ 2
100.0%

영업자
Text

Distinct4466
Distinct (%)77.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size45.5 KiB
2023-12-12T19:48:58.380521image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length23
Median length3
Mean length3.2472859
Min length2

Characters and Unicode

Total characters18844
Distinct characters344
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

Unique3674 ?
Unique (%)63.3%

Sample

1st row양연주
2nd row김명옥
3rd row고병수
4th row최미숙
5th row이춘자
ValueCountFrequency (%)
외 60
 
1.0%
1명 54
 
0.9%
국군복지단일동지원본부장 24
 
0.4%
임옥 18
 
0.3%
이상준 17
 
0.3%
이영춘 17
 
0.3%
정승인 13
 
0.2%
김광인 12
 
0.2%
문종석 11
 
0.2%
김운아 11
 
0.2%
Other values (4496) 5770
96.1%
2023-12-12T19:48:59.175195image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
김 1210
 
6.4%
이 1002
 
5.3%
정 653
 
3.5%
영 548
 
2.9%
순 476
 
2.5%
박 430
 
2.3%
경 397
 
2.1%
숙 379
 
2.0%
희 348
 
1.8%
최 287
 
1.5%
Other values (334) 13114
69.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 17906
95.0%
Uppercase Letter 649
 
3.4%
Space Separator 206
 
1.1%
Decimal Number 62
 
0.3%
Open Punctuation 10
 
0.1%
Close Punctuation 9
 
< 0.1%
Other Punctuation 1
 
< 0.1%
Dash Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
김 1210
 
6.8%
이 1002
 
5.6%
정 653
 
3.6%
영 548
 
3.1%
순 476
 
2.7%
박 430
 
2.4%
경 397
 
2.2%
숙 379
 
2.1%
희 348
 
1.9%
최 287
 
1.6%
Other values (300) 12176
68.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
N 86
13.3%
A 80
12.3%
I 73
11.2%
H 59
 
9.1%
U 57
 
8.8%
G 38
 
5.9%
E 28
 
4.3%
Y 28
 
4.3%
S 24
 
3.7%
O 24
 
3.7%
Other values (16) 152
23.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 57
91.9%
2 4
 
6.5%
4 1
 
1.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
206
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 10
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 9
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 1
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 17906
95.0%
Latin 649
 
3.4%
Common 289
 
1.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
김 1210
 
6.8%
이 1002
 
5.6%
정 653
 
3.6%
영 548
 
3.1%
순 476
 
2.7%
박 430
 
2.4%
경 397
 
2.2%
숙 379
 
2.1%
희 348
 
1.9%
최 287
 
1.6%
Other values (300) 12176
68.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
N 86
13.3%
A 80
12.3%
I 73
11.2%
H 59
 
9.1%
U 57
 
8.8%
G 38
 
5.9%
E 28
 
4.3%
Y 28
 
4.3%
S 24
 
3.7%
O 24
 
3.7%
Other values (16) 152
23.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
206
71.3%
1 57
 
19.7%
( 10
 
3.5%
) 9
 
3.1%
2 4
 
1.4%
4 1
 
0.3%
. 1
 
0.3%
- 1
 
0.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 17906
95.0%
ASCII 938
 
5.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
김 1210
 
6.8%
이 1002
 
5.6%
정 653
 
3.6%
영 548
 
3.1%
순 476
 
2.7%
박 430
 
2.4%
경 397
 
2.2%
숙 379
 
2.1%
희 348
 
1.9%
최 287
 
1.6%
Other values (300) 12176
68.0%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
206
22.0%
N 86
 
9.2%
A 80
 
8.5%
I 73
 
7.8%
H 59
 
6.3%
U 57
 
6.1%
1 57
 
6.1%
G 38
 
4.1%
E 28
 
3.0%
Y 28
 
3.0%
Other values (24) 226
24.1%

소재지(도로명)
Text

Distinct4594
Distinct (%)79.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size45.5 KiB
2023-12-12T19:48:59.642340image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length66
Median length52
Mean length23.148372
Min length1

Characters and Unicode

Total characters134330
Distinct characters391
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique3975 ?
Unique (%)68.5%

Sample

1st row경기도 포천시 관인면 관인로19번길 6
2nd row경기도 포천시 관인면 탄동길 8
3rd row
4th row경기도 포천시 관인면 관인로 21
5th row경기도 포천시 이동면 장암1길 30
ValueCountFrequency (%)
경기도 5536
 
17.7%
포천시 5536
 
17.7%
1층 1524
 
4.9%
소흘읍 1450
 
4.6%
신읍동 711
 
2.3%
호국로 497
 
1.6%
일동면 445
 
1.4%
영북면 387
 
1.2%
가산면 373
 
1.2%
신북면 360
 
1.1%
Other values (2994) 14516
46.3%
2023-12-12T19:49:00.307089image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
28218
21.0%
1 6582
 
4.9%
천 6026
 
4.5%
포 5943
 
4.4%
기 5593
 
4.2%
경 5572
 
4.1%
시 5570
 
4.1%
도 5544
 
4.1%
로 4949
 
3.7%
동 3237
 
2.4%
Other values (381) 57096
42.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 77705
57.8%
Space Separator 28218
 
21.0%
Decimal Number 23357
 
17.4%
Close Punctuation 1706
 
1.3%
Open Punctuation 1704
 
1.3%
Dash Punctuation 1397
 
1.0%
Uppercase Letter 175
 
0.1%
Math Symbol 43
 
< 0.1%
Other Punctuation 14
 
< 0.1%
Lowercase Letter 11
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
천 6026
 
7.8%
포 5943
 
7.6%
기 5593
 
7.2%
경 5572
 
7.2%
시 5570
 
7.2%
도 5544
 
7.1%
로 4949
 
6.4%
동 3237
 
4.2%
면 2835
 
3.6%
읍 2193
 
2.8%
Other values (335) 30243
38.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 43
24.6%
B 42
24.0%
C 27
15.4%
G 18
10.3%
S 17
 
9.7%
D 5
 
2.9%
U 5
 
2.9%
E 3
 
1.7%
I 3
 
1.7%
P 3
 
1.7%
Other values (7) 9
 
5.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 6582
28.2%
2 3084
13.2%
3 2141
 
9.2%
5 1935
 
8.3%
4 1786
 
7.6%
0 1690
 
7.2%
9 1593
 
6.8%
8 1555
 
6.7%
6 1540
 
6.6%
7 1451
 
6.2%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 2
18.2%
s 1
9.1%
g 1
9.1%
w 1
9.1%
o 1
9.1%
b 1
9.1%
n 1
9.1%
i 1
9.1%
r 1
9.1%
m 1
9.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 11
78.6%
/ 1
 
7.1%
: 1
 
7.1%
· 1
 
7.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
28218
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1706
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1704
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1397
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 43
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 77705
57.8%
Common 56439
42.0%
Latin 186
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
천 6026
 
7.8%
포 5943
 
7.6%
기 5593
 
7.2%
경 5572
 
7.2%
시 5570
 
7.2%
도 5544
 
7.1%
로 4949
 
6.4%
동 3237
 
4.2%
면 2835
 
3.6%
읍 2193
 
2.8%
Other values (335) 30243
38.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 43
23.1%
B 42
22.6%
C 27
14.5%
G 18
9.7%
S 17
 
9.1%
D 5
 
2.7%
U 5
 
2.7%
E 3
 
1.6%
I 3
 
1.6%
P 3
 
1.6%
Other values (17) 20
10.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
28218
50.0%
1 6582
 
11.7%
2 3084
 
5.5%
3 2141
 
3.8%
5 1935
 
3.4%
4 1786
 
3.2%
) 1706
 
3.0%
( 1704
 
3.0%
0 1690
 
3.0%
9 1593
 
2.8%
Other values (9) 6000
 
10.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 77704
57.8%
ASCII 56624
42.2%
Compat Jamo 1
 
< 0.1%
None 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
28218
49.8%
1 6582
 
11.6%
2 3084
 
5.4%
3 2141
 
3.8%
5 1935
 
3.4%
4 1786
 
3.2%
) 1706
 
3.0%
( 1704
 
3.0%
0 1690
 
3.0%
9 1593
 
2.8%
Other values (35) 6185
 
10.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
천 6026
 
7.8%
포 5943
 
7.6%
기 5593
 
7.2%
경 5572
 
7.2%
시 5570
 
7.2%
도 5544
 
7.1%
로 4949
 
6.4%
동 3237
 
4.2%
면 2835
 
3.6%
읍 2193
 
2.8%
Other values (334) 30242
38.9%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 1
100.0%
None
ValueCountFrequency (%)
· 1
100.0%

소재지(지번)
Text

Distinct4706
Distinct (%)81.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size45.5 KiB
2023-12-12T19:49:00.796509image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length73
Median length65
Mean length26.625539
Min length4

Characters and Unicode

Total characters154508
Distinct characters364
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique4024 ?
Unique (%)69.3%

Sample

1st row경기도 포천시 관인면 탄동리 665번지 4호
2nd row경기도 포천시 관인면 649번지 28호
3rd row경기도 포천시 관인면 탄동리 650번지
4th row경기도 포천시 관인면 탄동리 652번지 14호
5th row경기도 포천시 이동면 장암리 481번지 29호
ValueCountFrequency (%)
경기도 5792
 
16.4%
포천시 5792
 
16.4%
소흘읍 1489
 
4.2%
1층 878
 
2.5%
송우리 874
 
2.5%
1호 806
 
2.3%
신읍동 759
 
2.1%
2호 562
 
1.6%
일동면 463
 
1.3%
3호 456
 
1.3%
Other values (1723) 17521
49.5%
2023-12-12T19:49:01.519874image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
39883
25.8%
지 6460
 
4.2%
기 6211
 
4.0%
천 6059
 
3.9%
1 5983
 
3.9%
도 5902
 
3.8%
포 5823
 
3.8%
시 5804
 
3.8%
번 5800
 
3.8%
경 5793
 
3.7%
Other values (354) 60790
39.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 88388
57.2%
Space Separator 39883
25.8%
Decimal Number 25413
 
16.4%
Open Punctuation 278
 
0.2%
Close Punctuation 276
 
0.2%
Uppercase Letter 120
 
0.1%
Dash Punctuation 111
 
0.1%
Math Symbol 20
 
< 0.1%
Lowercase Letter 10
 
< 0.1%
Other Punctuation 9
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
지 6460
 
7.3%
기 6211
 
7.0%
천 6059
 
6.9%
도 5902
 
6.7%
포 5823
 
6.6%
시 5804
 
6.6%
번 5800
 
6.6%
경 5793
 
6.6%
호 5020
 
5.7%
리 4464
 
5.1%
Other values (314) 31052
35.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 31
25.8%
A 30
25.0%
C 15
12.5%
S 14
11.7%
G 14
11.7%
U 4
 
3.3%
D 4
 
3.3%
I 3
 
2.5%
P 2
 
1.7%
X 1
 
0.8%
Other values (2) 2
 
1.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 5983
23.5%
2 3317
13.1%
3 2554
10.0%
4 2398
9.4%
5 2377
 
9.4%
7 1919
 
7.6%
6 1811
 
7.1%
0 1744
 
6.9%
9 1706
 
6.7%
8 1604
 
6.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 2
20.0%
m 2
20.0%
w 1
10.0%
o 1
10.0%
b 1
10.0%
n 1
10.0%
i 1
10.0%
r 1
10.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 6
66.7%
' 2
 
22.2%
※ 1
 
11.1%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 275
98.9%
[ 3
 
1.1%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 273
98.9%
] 3
 
1.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
39883
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 111
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 20
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 88388
57.2%
Common 65990
42.7%
Latin 130
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
지 6460
 
7.3%
기 6211
 
7.0%
천 6059
 
6.9%
도 5902
 
6.7%
포 5823
 
6.6%
시 5804
 
6.6%
번 5800
 
6.6%
경 5793
 
6.6%
호 5020
 
5.7%
리 4464
 
5.1%
Other values (314) 31052
35.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
39883
60.4%
1 5983
 
9.1%
2 3317
 
5.0%
3 2554
 
3.9%
4 2398
 
3.6%
5 2377
 
3.6%
7 1919
 
2.9%
6 1811
 
2.7%
0 1744
 
2.6%
9 1706
 
2.6%
Other values (10) 2298
 
3.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
B 31
23.8%
A 30
23.1%
C 15
11.5%
S 14
10.8%
G 14
10.8%
U 4
 
3.1%
D 4
 
3.1%
I 3
 
2.3%
P 2
 
1.5%
a 2
 
1.5%
Other values (10) 11
 
8.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 88387
57.2%
ASCII 66119
42.8%
Punctuation 1
 
< 0.1%
Compat Jamo 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
39883
60.3%
1 5983
 
9.0%
2 3317
 
5.0%
3 2554
 
3.9%
4 2398
 
3.6%
5 2377
 
3.6%
7 1919
 
2.9%
6 1811
 
2.7%
0 1744
 
2.6%
9 1706
 
2.6%
Other values (29) 2427
 
3.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
지 6460
 
7.3%
기 6211
 
7.0%
천 6059
 
6.9%
도 5902
 
6.7%
포 5823
 
6.6%
시 5804
 
6.6%
번 5800
 
6.6%
경 5793
 
6.6%
호 5020
 
5.7%
리 4464
 
5.1%
Other values (313) 31051
35.1%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
※ 1
100.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 1
100.0%

Missing values

2023-12-12T19:48:56.740124image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T19:48:56.891103image/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

업종명업소명영업자소재지(도로명)소재지(지번)
0일반음식점한중양연주경기도 포천시 관인면 관인로19번길 6경기도 포천시 관인면 탄동리 665번지 4호
1일반음식점서울회관김명옥경기도 포천시 관인면 탄동길 8경기도 포천시 관인면 649번지 28호
2일반음식점화성식당고병수경기도 포천시 관인면 탄동리 650번지
3일반음식점뚱보칡냉면최미숙경기도 포천시 관인면 관인로 21경기도 포천시 관인면 탄동리 652번지 14호
4일반음식점매일식당이춘자경기도 포천시 이동면 장암1길 30경기도 포천시 이동면 장암리 481번지 29호
5일반음식점춘하추동김보경경기도 포천시 내촌면 내촌로 71경기도 포천시 내촌면 내리 521번지 5호
6일반음식점깊은산초가집양원녀경기도 포천시 신읍동 23번지 5호
7일반음식점민추어탕채윤숙경기도 포천시 중앙로 100 (신읍동)경기도 포천시 신읍동 33번지 18호
8일반음식점현대반점송순영경기도 포천시 중앙로105번길 15-1 (신읍동)경기도 포천시 신읍동 54번지 14호
9일반음식점미미식당이경애경기도 포천시 화현면 화동로 592-1경기도 포천시 화현면 106번지 20호
업종명업소명영업자소재지(도로명)소재지(지번)
5793건강기능식품유통전문판매업(주)건강한사람들최대식경기도 포천시 소흘읍 호국로 674경기도 포천시 소흘읍 송우리 110번지 28호
5794건강기능식품유통전문판매업(주)허브큐어김효준경기도 포천시 창수면 창동로 286-35 가동경기도 포천시 창수면 오가리 41번지 가동
5795건강기능식품유통전문판매업개성인삼농협이영춘경기도 포천시 일동면 기산동길 74 다동 (2층)경기도 포천시 일동면 기산리 69번지 3호 2층 다동
5796건강기능식품유통전문판매업우솔건강식품(Woosol Health Food)이윤호경기도 포천시 소흘읍 죽엽산로 520-14경기도 포천시 소흘읍 고모리 728번지 29호
5797건강기능식품유통전문판매업에셀바이오테크이혜진경기도 포천시 일동면 영일로852번길 125 가동경기도 포천시 일동면 기산리 451번지 4호 가동
5798건강기능식품유통전문판매업(주)비타민마을김세환경기도 포천시 가산면 가산로 152 마동 바동 1층경기도 포천시 가산면 방축리 362번지 14호 마동 바동 1층
5799건강기능식품유통전문판매업(주)담터장수근경기도 포천시 신북면 청신로2097번길 85-8 2층경기도 포천시 신북면 신평리 93번지 30호 2층
5800건강기능식품유통전문판매업(주)칼텍바이오김금희경기도 포천시 소흘읍 무봉로 61 가동경기도 포천시 소흘읍 무봉리 549번지 1호 가동
5801건강기능식품유통전문판매업개성인삼농협이영춘경기도 포천시 호국로 1423 (어룡동)경기도 포천시 어룡동 397번지 주1
5802건강기능식품유통전문판매업뉴트라원(NUTRAONE)김대훈경기도 포천시 신북면 중앙로 408경기도 포천시 신북면 가채리 303번지 8호

Duplicate rows

Most frequently occurring

업종명업소명영업자소재지(도로명)소재지(지번)# duplicates
3즉석판매제조가공업(주)삼주국민마트이상준경기도 포천시 원앙로 18 (신읍동)경기도 포천시 신읍동 171번지 3호4
6즉석판매제조가공업개성인삼농업협동조합하나로마트이영춘경기도 포천시 호국로 1423 (어룡동)경기도 포천시 어룡동 397번지3
0일반음식점비바랜드치킨박옥희경기도 포천시 신북면 포천로 2145경기도 포천시 신북면 심곡리 305번지 9호2
1일반음식점산정호수가족호텔김종윤경기도 포천시 영북면 산정호수로 771 (산정호수가족호텔)경기도 포천시 영북면 산정리 204번지 1호 산정호수가족호텔2
2즉석판매제조가공업(주)대도매마트이상준경기도 포천시 중앙로115번길 10 (신읍동)경기도 포천시 신읍동 38번지 1호2
4즉석판매제조가공업(주)삼주국민마트이상준경기도 포천시 원앙로 18 (신읍동)경기도 포천시 신읍동 171번지 3호 외2필지2
5즉석판매제조가공업(주)이팜필마트김무용경기도 포천시 중앙로119번길 4 (신읍동)경기도 포천시 신읍동 43번지 18호2
7즉석판매제조가공업항아리최묵일경기도 포천시 일동면 화동로 1092경기도 포천시 일동면 화대리 797번지 9호2
8즉석판매제조가공업항아리최묵일경기도 포천시 호국로 1423 (어룡동)경기도 포천시 어룡동 397번지2
9휴게음식점홈플러스(주)임일순경기도 포천시 소흘읍 솔모루로 9경기도 포천시 소흘읍 송우리 730번지 60호2