Overview

Dataset statistics

Number of variables25
Number of observations22
Missing cells3
Missing cells (%)0.5%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory4.5 KiB
Average record size in memory210.0 B

Variable types

DateTime1
Categorical19
Text5

Dataset

Description철도준사고란, 철도안전에 중대한 위해를 끼쳐 철도사고로 이어질 수 있었던 사건입니다. 철도사고, 운행장애와는 다른 유형으로 관리되며, 사고 위험요인 등을 사전에 제거하기 위한 자료로 이용됩니다.
URLhttps://www.data.go.kr/data/15088796/fileData.do

Alerts

사고 종류 has constant value ""Constant
사상자보상액 has constant value ""Constant
기타피해액 has constant value ""Constant
총 피해액(백만원) is highly imbalanced (73.3%)Imbalance
재산피해액 is highly imbalanced (73.3%)Imbalance
행정구역 has 3 (13.6%) missing valuesMissing
일시 has unique valuesUnique
발생장소역(A) has unique valuesUnique
발생장소역(B) has unique valuesUnique
발생장소 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 05:16:38.583318
Analysis finished2023-12-12 05:16:39.031226
Duration0.45 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

일시
Date

UNIQUE 

Distinct22
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
Minimum2022-01-26 00:00:00
Maximum2022-12-12 00:00:00
2023-12-12T14:16:39.080752image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T14:16:39.216093image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=22)

요일
Categorical

Distinct7
Distinct (%)31.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
목
5 
월
4 
일
4 
수
4 
화
2 
Other values (2)
3 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique1 ?
Unique (%)4.5%

Sample

1st row월
2nd row목
3rd row화
4th row목
5th row토

Common Values

ValueCountFrequency (%)
목 5
22.7%
월 4
18.2%
일 4
18.2%
수 4
18.2%
화 2
 
9.1%
금 2
 
9.1%
토 1
 
4.5%

Length

2023-12-12T14:16:39.354024image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T14:16:39.522571image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
목 5
22.7%
월 4
18.2%
일 4
18.2%
수 4
18.2%
화 2
 
9.1%
금 2
 
9.1%
토 1
 
4.5%

철도구분
Categorical

Distinct3
Distinct (%)13.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
도시철도
13 
고속철도
5 
일반철도
4 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
도시철도 13
59.1%
고속철도 5
 
22.7%
일반철도 4
 
18.2%

Length

2023-12-12T14:16:39.667993image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T14:16:39.776940image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
도시철도 13
59.1%
고속철도 5
 
22.7%
일반철도 4
 
18.2%

사고 종류
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)4.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
준사고
22 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
준사고 22
100.0%

Length

2023-12-12T14:16:39.952382image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T14:16:40.055406image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
준사고 22
100.0%

근본원인별 그룹
Categorical

Distinct3
Distinct (%)13.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
인적요인
18 
기술적요인
3 
외적요인
 
1

Length

Max length5
Median length4
Mean length4.1363636
Min length4

Unique

Unique1 ?
Unique (%)4.5%

Sample

1st row인적요인
2nd row기술적요인
3rd row인적요인
4th row인적요인
5th row인적요인

Common Values

ValueCountFrequency (%)
인적요인 18
81.8%
기술적요인 3
 
13.6%
외적요인 1
 
4.5%

Length

2023-12-12T14:16:40.160995image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T14:16:40.279575image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
인적요인 18
81.8%
기술적요인 3
 
13.6%
외적요인 1
 
4.5%

근본원인별 원인
Categorical

Distinct6
Distinct (%)27.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
기관사(운전자)
16 
작업자
2 
선로및구조물
 
1
차량/선로 및 구조물 I/F
 
1
환경요인
 
1

Length

Max length15
Median length8
Mean length7.7272727
Min length3

Unique

Unique4 ?
Unique (%)18.2%

Sample

1st row기관사(운전자)
2nd row선로및구조물
3rd row기관사(운전자)
4th row작업자
5th row기관사(운전자)

Common Values

ValueCountFrequency (%)
기관사(운전자) 16
72.7%
작업자 2
 
9.1%
선로및구조물 1
 
4.5%
차량/선로 및 구조물 I/F 1
 
4.5%
환경요인 1
 
4.5%
차량/기타설비 I/F 1
 
4.5%

Length

2023-12-12T14:16:40.400142image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T14:16:40.512215image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
기관사(운전자 16
61.5%
작업자 2
 
7.7%
i/f 2
 
7.7%
선로및구조물 1
 
3.8%
차량/선로 1
 
3.8%
및 1
 
3.8%
구조물 1
 
3.8%
환경요인 1
 
3.8%
차량/기타설비 1
 
3.8%

근본원인별 상세
Categorical

Distinct5
Distinct (%)22.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
부주의/오류
12 
규정위반
5 
기타
3 
도입/설치
 
1
강우
 
1

Length

Max length6
Median length6
Mean length4.7727273
Min length2

Unique

Unique2 ?
Unique (%)9.1%

Sample

1st row규정위반
2nd row도입/설치
3rd row부주의/오류
4th row기타
5th row부주의/오류

Common Values

ValueCountFrequency (%)
부주의/오류 12
54.5%
규정위반 5
22.7%
기타 3
 
13.6%
도입/설치 1
 
4.5%
강우 1
 
4.5%

Length

2023-12-12T14:16:40.670655image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T14:16:40.795082image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
부주의/오류 12
54.5%
규정위반 5
22.7%
기타 3
 
13.6%
도입/설치 1
 
4.5%
강우 1
 
4.5%

준사고 현황
Categorical

Distinct3
Distinct (%)13.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
준사고 발생현황-3 미승인 정지신호 위반
11 
준사고 발생현황-9 기타 사고위험이 있는 사건
9 
준사고 발생현황-6 레일 파손, 허용범위 이상 선로 뒤틀림
2 

Length

Max length33
Median length29.5
Mean length25.136364
Min length23

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row준사고 발생현황-9 기타 사고위험이 있는 사건
2nd row준사고 발생현황-6 레일 파손, 허용범위 이상 선로 뒤틀림
3rd row준사고 발생현황-3 미승인 정지신호 위반
4th row준사고 발생현황-9 기타 사고위험이 있는 사건
5th row준사고 발생현황-3 미승인 정지신호 위반

Common Values

ValueCountFrequency (%)
준사고 발생현황-3 미승인 정지신호 위반 11
50.0%
준사고 발생현황-9 기타 사고위험이 있는 사건 9
40.9%
준사고 발생현황-6 레일 파손, 허용범위 이상 선로 뒤틀림 2
 
9.1%

Length

2023-12-12T14:16:40.913482image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T14:16:41.022523image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
준사고 22
17.6%
미승인 11
8.8%
정지신호 11
8.8%
위반 11
8.8%
발생현황-3 11
8.8%
사고위험이 9
7.2%
사건 9
7.2%
있는 9
7.2%
기타 9
7.2%
발생현황-9 9
7.2%
Other values (7) 14
11.2%

준사고 원인
Categorical

Distinct5
Distinct (%)22.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
준사고 발생원인-취급(관리)부주의
14 
분류체계-준사고 발생원인
4 
시설장비결함-시설
2 
시설장비결함-차량
 
1
외부요인-자연재해
 
1

Length

Max length18
Median length18
Mean length15.454545
Min length9

Unique

Unique2 ?
Unique (%)9.1%

Sample

1st row준사고 발생원인-취급(관리)부주의
2nd row시설장비결함-시설
3rd row준사고 발생원인-취급(관리)부주의
4th row분류체계-준사고 발생원인
5th row준사고 발생원인-취급(관리)부주의

Common Values

ValueCountFrequency (%)
준사고 발생원인-취급(관리)부주의 14
63.6%
분류체계-준사고 발생원인 4
 
18.2%
시설장비결함-시설 2
 
9.1%
시설장비결함-차량 1
 
4.5%
외부요인-자연재해 1
 
4.5%

Length

2023-12-12T14:16:41.156504image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T14:16:41.277781image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
준사고 14
35.0%
발생원인-취급(관리)부주의 14
35.0%
분류체계-준사고 4
 
10.0%
발생원인 4
 
10.0%
시설장비결함-시설 2
 
5.0%
시설장비결함-차량 1
 
2.5%
외부요인-자연재해 1
 
2.5%

준사고 상세
Categorical

Distinct8
Distinct (%)36.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
신호위반
10 
기타
5 
운전취급잘못
2 
레일파손
 
1
분기기결함
 
1
Other values (3)
3 

Length

Max length6
Median length4
Mean length3.7727273
Min length2

Unique

Unique5 ?
Unique (%)22.7%

Sample

1st row운전취급잘못
2nd row레일파손
3rd row신호위반
4th row기타
5th row신호위반

Common Values

ValueCountFrequency (%)
신호위반 10
45.5%
기타 5
22.7%
운전취급잘못 2
 
9.1%
레일파손 1
 
4.5%
분기기결함 1
 
4.5%
주행장치고장 1
 
4.5%
제동실패 1
 
4.5%
강우 1
 
4.5%

Length

2023-12-12T14:16:41.405483image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T14:16:41.532281image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
신호위반 10
45.5%
기타 5
22.7%
운전취급잘못 2
 
9.1%
레일파손 1
 
4.5%
분기기결함 1
 
4.5%
주행장치고장 1
 
4.5%
제동실패 1
 
4.5%
강우 1
 
4.5%

행정구역
Text

MISSING 

Distinct19
Distinct (%)100.0%
Missing3
Missing (%)13.6%
Memory size308.0 B
2023-12-12T14:16:41.775361image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length33
Median length21
Mean length19.947368
Min length14

Characters and Unicode

Total characters379
Distinct characters92
Distinct categories6 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique19 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row경기도 군포시 번영로 504
2nd row서울특별시 동작구 여의대방로20길 일대
3rd row경기도 시흥시 봉화로 55
4th row서울특별시 강남구 남부순환로 2814
5th row 서울 성동구 천호대로78길 58
ValueCountFrequency (%)
경기도 6
 
6.9%
서울 4
 
4.6%
서울특별시 3
 
3.4%
동구 2
 
2.3%
지하 2
 
2.3%
강남구 2
 
2.3%
성동구 2
 
2.3%
동대구로 1
 
1.1%
대구광역시 1
 
1.1%
100 1
 
1.1%
Other values (63) 63
72.4%
2023-12-12T14:16:42.159049image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
72
 
19.0%
로 18
 
4.7%
시 16
 
4.2%
구 15
 
4.0%
1 12
 
3.2%
5 12
 
3.2%
도 10
 
2.6%
대 10
 
2.6%
동 10
 
2.6%
경 8
 
2.1%
Other values (82) 196
51.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 227
59.9%
Space Separator 72
 
19.0%
Decimal Number 70
 
18.5%
Dash Punctuation 4
 
1.1%
Close Punctuation 3
 
0.8%
Open Punctuation 3
 
0.8%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
로 18
 
7.9%
시 16
 
7.0%
구 15
 
6.6%
도 10
 
4.4%
대 10
 
4.4%
동 10
 
4.4%
경 8
 
3.5%
서 7
 
3.1%
울 7
 
3.1%
남 7
 
3.1%
Other values (68) 119
52.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 12
17.1%
5 12
17.1%
3 8
11.4%
0 8
11.4%
2 7
10.0%
7 6
8.6%
4 6
8.6%
6 5
7.1%
9 3
 
4.3%
8 3
 
4.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
72
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 4
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 227
59.9%
Common 152
40.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 18
 
7.9%
시 16
 
7.0%
구 15
 
6.6%
도 10
 
4.4%
대 10
 
4.4%
동 10
 
4.4%
경 8
 
3.5%
서 7
 
3.1%
울 7
 
3.1%
남 7
 
3.1%
Other values (68) 119
52.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
72
47.4%
1 12
 
7.9%
5 12
 
7.9%
3 8
 
5.3%
0 8
 
5.3%
2 7
 
4.6%
7 6
 
3.9%
4 6
 
3.9%
6 5
 
3.3%
- 4
 
2.6%
Other values (4) 12
 
7.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 227
59.9%
ASCII 152
40.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
72
47.4%
1 12
 
7.9%
5 12
 
7.9%
3 8
 
5.3%
0 8
 
5.3%
2 7
 
4.6%
7 6
 
3.9%
4 6
 
3.9%
6 5
 
3.3%
- 4
 
2.6%
Other values (4) 12
 
7.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 18
 
7.9%
시 16
 
7.0%
구 15
 
6.6%
도 10
 
4.4%
대 10
 
4.4%
동 10
 
4.4%
경 8
 
3.5%
서 7
 
3.1%
울 7
 
3.1%
남 7
 
3.1%
Other values (68) 119
52.4%

총 피해액(백만원)
Categorical

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)9.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
0.0
21 
2.835
 
1

Length

Max length5
Median length3
Mean length3.0909091
Min length3

Unique

Unique1 ?
Unique (%)4.5%

Sample

1st row0.0
2nd row0.0
3rd row0.0
4th row0.0
5th row0.0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0.0 21
95.5%
2.835 1
 
4.5%

Length

2023-12-12T14:16:42.313958image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T14:16:42.470824image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0.0 21
95.5%
2.835 1
 
4.5%

사상자보상액
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)4.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
0
22 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row0
2nd row0
3rd row0
4th row0
5th row0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0 22
100.0%

Length

2023-12-12T14:16:42.593811image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T14:16:42.682637image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0 22
100.0%

재산피해액
Categorical

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)9.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
0.0
21 
2.835
 
1

Length

Max length5
Median length3
Mean length3.0909091
Min length3

Unique

Unique1 ?
Unique (%)4.5%

Sample

1st row0.0
2nd row0.0
3rd row0.0
4th row0.0
5th row0.0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0.0 21
95.5%
2.835 1
 
4.5%

Length

2023-12-12T14:16:42.809051image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T14:16:42.918882image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0.0 21
95.5%
2.835 1
 
4.5%

기타피해액
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)4.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
0
22 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row0
2nd row0
3rd row0
4th row0
5th row0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0 22
100.0%

Length

2023-12-12T14:16:43.039165image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T14:16:43.134578image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0 22
100.0%

노선
Text

Distinct14
Distinct (%)63.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
2023-12-12T14:16:43.303458image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length12
Median length11
Mean length6.6818182
Min length3

Characters and Unicode

Total characters147
Distinct characters33
Distinct categories6 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique9 ?
Unique (%)40.9%

Sample

1st row안산선
2nd row신림선
3rd row기타선
4th row수인분당선(구.분당선)
5th row수도권도시철도 2호선
ValueCountFrequency (%)
수도권도시철도 4
14.8%
2호선 4
14.8%
경부선 3
11.1%
경부고속선 3
11.1%
기타선 2
 
7.4%
수인분당선(구.분당선 2
 
7.4%
안산선 1
 
3.7%
신림선 1
 
3.7%
호남고속선 1
 
3.7%
부산도시철도 1
 
3.7%
Other values (5) 5
18.5%
2023-12-12T14:16:43.673090image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
선 25
17.0%
도 14
 
9.5%
수 9
 
6.1%
부 8
 
5.4%
경 7
 
4.8%
호 6
 
4.1%
당 5
 
3.4%
속 5
 
3.4%
고 5
 
3.4%
분 5
 
3.4%
Other values (23) 58
39.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 126
85.7%
Space Separator 5
 
3.4%
Decimal Number 5
 
3.4%
Open Punctuation 4
 
2.7%
Close Punctuation 4
 
2.7%
Other Punctuation 3
 
2.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
선 25
19.8%
도 14
 
11.1%
수 9
 
7.1%
부 8
 
6.3%
경 7
 
5.6%
호 6
 
4.8%
당 5
 
4.0%
속 5
 
4.0%
고 5
 
4.0%
분 5
 
4.0%
Other values (17) 37
29.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 4
80.0%
4 1
 
20.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
5
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 4
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 4
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 126
85.7%
Common 21
 
14.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
선 25
19.8%
도 14
 
11.1%
수 9
 
7.1%
부 8
 
6.3%
경 7
 
5.6%
호 6
 
4.8%
당 5
 
4.0%
속 5
 
4.0%
고 5
 
4.0%
분 5
 
4.0%
Other values (17) 37
29.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
5
23.8%
2 4
19.0%
( 4
19.0%
) 4
19.0%
. 3
14.3%
4 1
 
4.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 126
85.7%
ASCII 21
 
14.3%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
선 25
19.8%
도 14
 
11.1%
수 9
 
7.1%
부 8
 
6.3%
경 7
 
5.6%
호 6
 
4.8%
당 5
 
4.0%
속 5
 
4.0%
고 5
 
4.0%
분 5
 
4.0%
Other values (17) 37
29.4%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
5
23.8%
2 4
19.0%
( 4
19.0%
) 4
19.0%
. 3
14.3%
4 1
 
4.8%

노선방향
Categorical

Distinct3
Distinct (%)13.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
<NA>
10 
상행선
9 
하행선
3 

Length

Max length4
Median length3
Mean length3.4545455
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row<NA>
2nd row상행선
3rd row<NA>
4th row<NA>
5th row상행선

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 10
45.5%
상행선 9
40.9%
하행선 3
 
13.6%

Length

2023-12-12T14:16:43.860473image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T14:16:43.997637image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
na 10
45.5%
상행선 9
40.9%
하행선 3
 
13.6%

발생장소역(A)
Text

UNIQUE 

Distinct22
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
2023-12-12T14:16:44.220926image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length7
Median length6
Mean length2.9545455
Min length2

Characters and Unicode

Total characters65
Distinct characters51
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique22 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row산본
2nd row보라매공원
3rd row시흥기지
4th row도곡
5th row군자기지
ValueCountFrequency (%)
산본 1
 
4.5%
보라매공원 1
 
4.5%
하양 1
 
4.5%
동대구 1
 
4.5%
용답 1
 
4.5%
대전 1
 
4.5%
천안 1
 
4.5%
수서 1
 
4.5%
신도림 1
 
4.5%
서정리 1
 
4.5%
Other values (12) 12
54.5%
2023-12-12T14:16:44.587539image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
동 3
 
4.6%
기 3
 
4.6%
서 3
 
4.6%
지 3
 
4.6%
신 2
 
3.1%
정 2
 
3.1%
주 2
 
3.1%
도 2
 
3.1%
산 2
 
3.1%
대 2
 
3.1%
Other values (41) 41
63.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 65
100.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
동 3
 
4.6%
기 3
 
4.6%
서 3
 
4.6%
지 3
 
4.6%
신 2
 
3.1%
정 2
 
3.1%
주 2
 
3.1%
도 2
 
3.1%
산 2
 
3.1%
대 2
 
3.1%
Other values (41) 41
63.1%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 65
100.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 3
 
4.6%
기 3
 
4.6%
서 3
 
4.6%
지 3
 
4.6%
신 2
 
3.1%
정 2
 
3.1%
주 2
 
3.1%
도 2
 
3.1%
산 2
 
3.1%
대 2
 
3.1%
Other values (41) 41
63.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 65
100.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 3
 
4.6%
기 3
 
4.6%
서 3
 
4.6%
지 3
 
4.6%
신 2
 
3.1%
정 2
 
3.1%
주 2
 
3.1%
도 2
 
3.1%
산 2
 
3.1%
대 2
 
3.1%
Other values (41) 41
63.1%

발생장소역(B)
Text

UNIQUE 

Distinct22
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
2023-12-12T14:16:44.875123image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length7
Median length2
Mean length2.8636364
Min length2

Characters and Unicode

Total characters63
Distinct characters48
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique22 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row산본
2nd row보라매
3rd row시흥기지
4th row도곡
5th row군자기지
ValueCountFrequency (%)
산본 1
 
4.5%
보라매 1
 
4.5%
하양 1
 
4.5%
대구 1
 
4.5%
성수 1
 
4.5%
대전 1
 
4.5%
천안 1
 
4.5%
수서 1
 
4.5%
신도림 1
 
4.5%
평택지제 1
 
4.5%
Other values (12) 12
54.5%
2023-12-12T14:16:45.230553image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
지 4
 
6.3%
산 3
 
4.8%
대 3
 
4.8%
동 3
 
4.8%
기 3
 
4.8%
수 2
 
3.2%
서 2
 
3.2%
도 2
 
3.2%
구 2
 
3.2%
흥 1
 
1.6%
Other values (38) 38
60.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 63
100.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
지 4
 
6.3%
산 3
 
4.8%
대 3
 
4.8%
동 3
 
4.8%
기 3
 
4.8%
수 2
 
3.2%
서 2
 
3.2%
도 2
 
3.2%
구 2
 
3.2%
흥 1
 
1.6%
Other values (38) 38
60.3%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 63
100.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
지 4
 
6.3%
산 3
 
4.8%
대 3
 
4.8%
동 3
 
4.8%
기 3
 
4.8%
수 2
 
3.2%
서 2
 
3.2%
도 2
 
3.2%
구 2
 
3.2%
흥 1
 
1.6%
Other values (38) 38
60.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 63
100.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
지 4
 
6.3%
산 3
 
4.8%
대 3
 
4.8%
동 3
 
4.8%
기 3
 
4.8%
수 2
 
3.2%
서 2
 
3.2%
도 2
 
3.2%
구 2
 
3.2%
흥 1
 
1.6%
Other values (38) 38
60.3%

발생장소
Text

UNIQUE 

Distinct22
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
2023-12-12T14:16:45.453781image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length9
Median length8
Mean length3.9545455
Min length2

Characters and Unicode

Total characters87
Distinct characters57
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

Unique22 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row산본
2nd row보라매공원-보라매
3rd row시흥기지
4th row도곡
5th row군자기지
ValueCountFrequency (%)
산본 1
 
4.5%
보라매공원-보라매 1
 
4.5%
하양 1
 
4.5%
동대구-대구 1
 
4.5%
용답-성수 1
 
4.5%
대전 1
 
4.5%
천안 1
 
4.5%
수서 1
 
4.5%
신도림 1
 
4.5%
서정리-평택지제 1
 
4.5%
Other values (12) 12
54.5%
2023-12-12T14:16:45.814674image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
- 6
 
6.9%
대 4
 
4.6%
동 4
 
4.6%
지 4
 
4.6%
서 3
 
3.4%
구 3
 
3.4%
기 3
 
3.4%
산 3
 
3.4%
도 2
 
2.3%
보 2
 
2.3%
Other values (47) 53
60.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 81
93.1%
Dash Punctuation 6
 
6.9%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
대 4
 
4.9%
동 4
 
4.9%
지 4
 
4.9%
서 3
 
3.7%
구 3
 
3.7%
기 3
 
3.7%
산 3
 
3.7%
도 2
 
2.5%
보 2
 
2.5%
라 2
 
2.5%
Other values (46) 51
63.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 6
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 81
93.1%
Common 6
 
6.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 4
 
4.9%
동 4
 
4.9%
지 4
 
4.9%
서 3
 
3.7%
구 3
 
3.7%
기 3
 
3.7%
산 3
 
3.7%
도 2
 
2.5%
보 2
 
2.5%
라 2
 
2.5%
Other values (46) 51
63.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
- 6
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 81
93.1%
ASCII 6
 
6.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
- 6
100.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 4
 
4.9%
동 4
 
4.9%
지 4
 
4.9%
서 3
 
3.7%
구 3
 
3.7%
기 3
 
3.7%
산 3
 
3.7%
도 2
 
2.5%
보 2
 
2.5%
라 2
 
2.5%
Other values (46) 51
63.0%

열차종류
Categorical

Distinct6
Distinct (%)27.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
도시전동차
7 
입환차량
5 
여객열차
5 
관계없음
3 
시운전열차
1 

Length

Max length5
Median length4
Mean length4.3636364
Min length4

Unique

Unique2 ?
Unique (%)9.1%

Sample

1st row도시전동차
2nd row관계없음
3rd row시운전열차
4th row관계없음
5th row입환차량

Common Values

ValueCountFrequency (%)
도시전동차 7
31.8%
입환차량 5
22.7%
여객열차 5
22.7%
관계없음 3
13.6%
시운전열차 1
 
4.5%
작업차량 1
 
4.5%

Length

2023-12-12T14:16:45.997955image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T14:16:46.137954image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
도시전동차 7
31.8%
입환차량 5
22.7%
여객열차 5
22.7%
관계없음 3
13.6%
시운전열차 1
 
4.5%
작업차량 1
 
4.5%

기상상태
Categorical

Distinct4
Distinct (%)18.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
구름
9 
맑음
6 
<NA>
4 
비
3 

Length

Max length4
Median length2
Mean length2.2272727
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row맑음
2nd row맑음
3rd row구름
4th row<NA>
5th row구름

Common Values

ValueCountFrequency (%)
구름 9
40.9%
맑음 6
27.3%
<NA> 4
18.2%
비 3
 
13.6%

Length

2023-12-12T14:16:46.311042image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T14:16:46.450838image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
구름 9
40.9%
맑음 6
27.3%
na 4
18.2%
비 3
 
13.6%

안개유무
Categorical

Distinct2
Distinct (%)9.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
<NA>
11 
안개_무
11 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row<NA>
2nd row안개_무
3rd row<NA>
4th row<NA>
5th row안개_무

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 11
50.0%
안개_무 11
50.0%

Length

2023-12-12T14:16:46.601444image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T14:16:46.701901image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
na 11
50.0%
안개_무 11
50.0%

장소유형(A)
Categorical

Distinct8
Distinct (%)36.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
역(역 구내 선로)
7 
차량기지
5 
본선
3 
역(작업장)
2 
역(승강장)
2 
Other values (3)
3 

Length

Max length10
Median length6
Mean length5.9090909
Min length2

Unique

Unique3 ?
Unique (%)13.6%

Sample

1st row역(역 구내 선로)
2nd row본선
3rd row차량기지
4th row역(작업장)
5th row차량기지

Common Values

ValueCountFrequency (%)
역(역 구내 선로) 7
31.8%
차량기지 5
22.7%
본선 3
13.6%
역(작업장) 2
 
9.1%
역(승강장) 2
 
9.1%
역(기타) 1
 
4.5%
운행선 1
 
4.5%
역간 1
 
4.5%

Length

2023-12-12T14:16:46.827140image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T14:16:46.973777image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
역(역 7
19.4%
구내 7
19.4%
선로 7
19.4%
차량기지 5
13.9%
본선 3
8.3%
역(작업장 2
 
5.6%
역(승강장 2
 
5.6%
역(기타 1
 
2.8%
운행선 1
 
2.8%
역간 1
 
2.8%

장소유형(B)
Categorical

Distinct6
Distinct (%)27.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
구내 선로
8 
분기부
6 
기타
4 
검수고
2 
유치선
1 

Length

Max length5
Median length3
Mean length3.6363636
Min length2

Unique

Unique2 ?
Unique (%)9.1%

Sample

1st row구내 선로
2nd row분기부
3rd row검수고
4th row기타
5th row분기부

Common Values

ValueCountFrequency (%)
구내 선로 8
36.4%
분기부 6
27.3%
기타 4
18.2%
검수고 2
 
9.1%
유치선 1
 
4.5%
터널/지하 1
 
4.5%

Length

2023-12-12T14:16:47.110957image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T14:16:47.597161image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
구내 8
26.7%
선로 8
26.7%
분기부 6
20.0%
기타 4
13.3%
검수고 2
 
6.7%
유치선 1
 
3.3%
터널/지하 1
 
3.3%

Sample

일시요일철도구분사고 종류근본원인별 그룹근본원인별 원인근본원인별 상세준사고 현황준사고 원인준사고 상세행정구역총 피해액(백만원)사상자보상액재산피해액기타피해액노선노선방향발생장소역(A)발생장소역(B)발생장소열차종류기상상태안개유무장소유형(A)장소유형(B)
02022-12-12월도시철도준사고인적요인기관사(운전자)규정위반준사고 발생현황-9 기타 사고위험이 있는 사건준사고 발생원인-취급(관리)부주의운전취급잘못경기도 군포시 번영로 5040.000.00안산선<NA>산본산본산본도시전동차맑음<NA>역(역 구내 선로)구내 선로
12022-11-17목도시철도준사고기술적요인선로및구조물도입/설치준사고 발생현황-6 레일 파손, 허용범위 이상 선로 뒤틀림시설장비결함-시설레일파손서울특별시 동작구 여의대방로20길 일대0.000.00신림선상행선보라매공원보라매보라매공원-보라매관계없음맑음안개_무본선분기부
22022-11-15화도시철도준사고인적요인기관사(운전자)부주의/오류준사고 발생현황-3 미승인 정지신호 위반준사고 발생원인-취급(관리)부주의신호위반경기도 시흥시 봉화로 550.000.00기타선<NA>시흥기지시흥기지시흥기지시운전열차구름<NA>차량기지검수고
32022-11-03목도시철도준사고인적요인작업자기타준사고 발생현황-9 기타 사고위험이 있는 사건분류체계-준사고 발생원인기타서울특별시 강남구 남부순환로 28140.000.00수인분당선(구.분당선)<NA>도곡도곡도곡관계없음<NA><NA>역(작업장)기타
42022-10-22토도시철도준사고인적요인기관사(운전자)부주의/오류준사고 발생현황-3 미승인 정지신호 위반준사고 발생원인-취급(관리)부주의신호위반서울 성동구 천호대로78길 580.000.00수도권도시철도 2호선상행선군자기지군자기지군자기지입환차량구름안개_무차량기지분기부
52022-10-16일일반철도준사고인적요인기관사(운전자)부주의/오류준사고 발생현황-9 기타 사고위험이 있는 사건시설장비결함-시설분기기결함경기도 의왕시 철도박물관로 662.83502.8350경부선<NA>의왕의왕의왕입환차량구름<NA>역(작업장)구내 선로
62022-09-16금도시철도준사고기술적요인차량/선로 및 구조물 I/F기타준사고 발생현황-9 기타 사고위험이 있는 사건시설장비결함-차량주행장치고장경기도 오산시 외삼미로15번길 75-600.000.00기타선<NA>병점차병점차병점차관계없음구름<NA>차량기지구내 선로
72022-08-28일고속철도준사고인적요인기관사(운전자)부주의/오류준사고 발생현황-9 기타 사고위험이 있는 사건준사고 발생원인-취급(관리)부주의기타<NA>0.000.00호남고속선상행선광주송정광주송정광주송정여객열차<NA><NA>역(승강장)구내 선로
82022-08-22월고속철도준사고인적요인기관사(운전자)부주의/오류준사고 발생현황-3 미승인 정지신호 위반준사고 발생원인-취급(관리)부주의신호위반<NA>0.000.00경부고속선상행선신경주동대구신경주-동대구여객열차맑음<NA>역(역 구내 선로)구내 선로
92022-08-14일도시철도준사고인적요인기관사(운전자)부주의/오류준사고 발생현황-3 미승인 정지신호 위반분류체계-준사고 발생원인기타<NA>0.000.00부산도시철도 2호선하행선호포증산호포-증산도시전동차구름안개_무본선분기부
일시요일철도구분사고 종류근본원인별 그룹근본원인별 원인근본원인별 상세준사고 현황준사고 원인준사고 상세행정구역총 피해액(백만원)사상자보상액재산피해액기타피해액노선노선방향발생장소역(A)발생장소역(B)발생장소열차종류기상상태안개유무장소유형(A)장소유형(B)
122022-07-07목도시철도준사고인적요인작업자부주의/오류준사고 발생현황-9 기타 사고위험이 있는 사건분류체계-준사고 발생원인기타경기도 성남시 분당구 성남대로 지하 6010.000.00수인분당선(구.분당선)하행선서현서현서현도시전동차비안개_무역(역 구내 선로)구내 선로
132022-06-30목일반철도준사고외적요인환경요인강우준사고 발생현황-6 레일 파손, 허용범위 이상 선로 뒤틀림외부요인-자연재해강우경기도 평택시 지제장당길 307 (장당동 349-2)0.000.00경부선하행선서정리평택지제서정리-평택지제여객열차비안개_무운행선터널/지하
142022-05-11수도시철도준사고인적요인기관사(운전자)규정위반준사고 발생현황-3 미승인 정지신호 위반준사고 발생원인-취급(관리)부주의신호위반서울 구로구 새말로 지하 117-210.000.00수도권도시철도 2호선상행선신도림신도림신도림도시전동차맑음안개_무본선기타
152022-05-09월고속철도준사고인적요인기관사(운전자)부주의/오류준사고 발생현황-9 기타 사고위험이 있는 사건준사고 발생원인-취급(관리)부주의운전취급잘못서울특별시 강남구 밤고개로5길 460.000.00경부고속선(수서발)상행선수서수서수서입환차량<NA><NA>차량기지검수고
162022-05-06금도시철도준사고인적요인기관사(운전자)규정위반준사고 발생현황-3 미승인 정지신호 위반준사고 발생원인-취급(관리)부주의신호위반충청남도 천안시 대흥로 2390.000.00경부선<NA>천안천안천안도시전동차구름안개_무역(역 구내 선로)구내 선로
172022-04-25월고속철도준사고기술적요인차량/기타설비 I/F기타준사고 발생현황-9 기타 사고위험이 있는 사건분류체계-준사고 발생원인기타대전광역시 동구 중앙로 2150.000.00경부고속선상행선대전대전대전여객열차<NA><NA>역(승강장)기타
182022-04-13수도시철도준사고인적요인기관사(운전자)규정위반준사고 발생현황-3 미승인 정지신호 위반준사고 발생원인-취급(관리)부주의신호위반서울 성동구 아차산로 1000.000.00수도권도시철도 2호선상행선용답성수용답-성수도시전동차구름안개_무역간기타
192022-02-27일고속철도준사고인적요인기관사(운전자)부주의/오류준사고 발생현황-3 미승인 정지신호 위반준사고 발생원인-취급(관리)부주의신호위반대구광역시 동구 동대구로 550 (신암동 294) 동대구역0.000.00경부고속선상행선동대구대구동대구-대구여객열차구름안개_무역(역 구내 선로)분기부
202022-02-16수일반철도준사고인적요인기관사(운전자)규정위반준사고 발생현황-3 미승인 정지신호 위반준사고 발생원인-취급(관리)부주의신호위반경상북도 경산시 하양역길 1 (하양읍 133-43) 하양역0.000.00대구선<NA>하양하양하양작업차량맑음안개_무역(역 구내 선로)분기부
212022-01-26수도시철도준사고인적요인기관사(운전자)부주의/오류준사고 발생현황-3 미승인 정지신호 위반준사고 발생원인-취급(관리)부주의신호위반서울 노원구 노원로 5730.000.00수도권도시철도 4호선<NA>창동기지창동기지창동기지입환차량맑음안개_무차량기지분기부