Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations35
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.5 KiB
Average record size in memory43.8 B

Variable types

Categorical2
Text3

Dataset

Description인천광역시 무형문화재현황과 세부정보(국가/시 지정구분, 문화재명, 기능,지정연도,소재지)에 대해 알 수 있습니다
Author인천광역시
URLhttps://www.data.go.kr/data/15055877/fileData.do

Reproduction

Analysis started2023-12-12 12:08:34.217893
Analysis finished2023-12-12 12:08:34.792053
Duration0.57 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

지정) 구분
Categorical

Distinct2
Distinct (%)5.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size412.0 B
시
29 
국가
6 

Length

Max length2
Median length1
Mean length1.1714286
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
시 29
82.9%
국가 6
 
17.1%

Length

2023-12-12T21:08:34.882484image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T21:08:35.010326image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
시 29
82.9%
국가 6
 
17.1%

문화재명
Text

Distinct34
Distinct (%)97.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size412.0 B
2023-12-12T21:08:35.279051image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length14
Median length12
Mean length6.4
Min length3

Characters and Unicode

Total characters224
Distinct characters108
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique33 ?
Unique (%)94.3%

Sample

1st row궁시장
2nd row은율탈춤
3rd row서해안 배연신굿 및 대동굿
4th row황해도 평산 소놀음굿
5th row완초장
ValueCountFrequency (%)
완초장 2
 
4.1%
인천근해 2
 
4.1%
범패와 2
 
4.1%
강화 2
 
4.1%
은율탈춤 1
 
2.0%
작법무(나비춤 1
 
2.0%
용두레질소리 1
 
2.0%
부평두레놀이 1
 
2.0%
지화장 1
 
2.0%
꽃맞이굿 1
 
2.0%
Other values (35) 35
71.4%
2023-12-12T21:08:35.742949image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
14
 
6.2%
장 11
 
4.9%
대 7
 
3.1%
) 6
 
2.7%
소 6
 
2.7%
리 6
 
2.7%
( 6
 
2.7%
굿 6
 
2.7%
화 5
 
2.2%
가 5
 
2.2%
Other values (98) 152
67.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 196
87.5%
Space Separator 14
 
6.2%
Close Punctuation 6
 
2.7%
Open Punctuation 6
 
2.7%
Decimal Number 2
 
0.9%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
장 11
 
5.6%
대 7
 
3.6%
소 6
 
3.1%
리 6
 
3.1%
굿 6
 
3.1%
화 5
 
2.6%
가 5
 
2.6%
금 4
 
2.0%
해 4
 
2.0%
인 3
 
1.5%
Other values (93) 139
70.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1
50.0%
2 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
14
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 6
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 6
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 196
87.5%
Common 28
 
12.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
장 11
 
5.6%
대 7
 
3.6%
소 6
 
3.1%
리 6
 
3.1%
굿 6
 
3.1%
화 5
 
2.6%
가 5
 
2.6%
금 4
 
2.0%
해 4
 
2.0%
인 3
 
1.5%
Other values (93) 139
70.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
14
50.0%
) 6
21.4%
( 6
21.4%
1 1
 
3.6%
2 1
 
3.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 194
86.6%
ASCII 28
 
12.5%
Compat Jamo 2
 
0.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
14
50.0%
) 6
21.4%
( 6
21.4%
1 1
 
3.6%
2 1
 
3.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
장 11
 
5.7%
대 7
 
3.6%
소 6
 
3.1%
리 6
 
3.1%
굿 6
 
3.1%
화 5
 
2.6%
가 5
 
2.6%
금 4
 
2.1%
해 4
 
2.1%
인 3
 
1.5%
Other values (92) 137
70.6%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 2
100.0%

성별
Categorical

Distinct4
Distinct (%)11.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size412.0 B
남
20 
여
9 
보유자 없음
5 
남여
 
1

Length

Max length6
Median length1
Mean length1.7428571
Min length1

Unique

Unique1 ?
Unique (%)2.9%

Sample

1st row남
2nd row남
3rd row여
4th row여
5th row남

Common Values

ValueCountFrequency (%)
남 20
57.1%
여 9
25.7%
보유자 없음 5
 
14.3%
남여 1
 
2.9%

Length

2023-12-12T21:08:35.931379image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T21:08:36.084447image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
남 20
50.0%
여 9
22.5%
보유자 5
 
12.5%
없음 5
 
12.5%
남여 1
 
2.5%

기 능
Text

Distinct29
Distinct (%)82.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size412.0 B
2023-12-12T21:08:36.332903image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length16
Median length9
Mean length3.7714286
Min length2

Characters and Unicode

Total characters132
Distinct characters68
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique24 ?
Unique (%)68.6%

Sample

1st row화살제작
2nd row목중 노승 최괄이
3rd row굿전반
4th row굿전반
5th row초고공예
ValueCountFrequency (%)
노래 4
 
9.8%
연주 2
 
4.9%
대금제작 2
 
4.9%
굿전반 2
 
4.9%
주무 2
 
4.9%
상쇠 1
 
2.4%
나비춤 1
 
2.4%
자수장 1
 
2.4%
수륙재 1
 
2.4%
상여소리 1
 
2.4%
Other values (24) 24
58.5%
2023-12-12T21:08:36.821660image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
노 8
 
6.1%
래 7
 
5.3%
주 6
 
4.5%
6
 
4.5%
제 4
 
3.0%
작 4
 
3.0%
무 4
 
3.0%
대 3
 
2.3%
소 3
 
2.3%
굿 3
 
2.3%
Other values (58) 84
63.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 124
93.9%
Space Separator 6
 
4.5%
Open Punctuation 1
 
0.8%
Close Punctuation 1
 
0.8%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
노 8
 
6.5%
래 7
 
5.6%
주 6
 
4.8%
제 4
 
3.2%
작 4
 
3.2%
무 4
 
3.2%
대 3
 
2.4%
소 3
 
2.4%
굿 3
 
2.4%
전 3
 
2.4%
Other values (55) 79
63.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
6
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 124
93.9%
Common 8
 
6.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
노 8
 
6.5%
래 7
 
5.6%
주 6
 
4.8%
제 4
 
3.2%
작 4
 
3.2%
무 4
 
3.2%
대 3
 
2.4%
소 3
 
2.4%
굿 3
 
2.4%
전 3
 
2.4%
Other values (55) 79
63.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
6
75.0%
( 1
 
12.5%
) 1
 
12.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 124
93.9%
ASCII 8
 
6.1%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
노 8
 
6.5%
래 7
 
5.6%
주 6
 
4.8%
제 4
 
3.2%
작 4
 
3.2%
무 4
 
3.2%
대 3
 
2.4%
소 3
 
2.4%
굿 3
 
2.4%
전 3
 
2.4%
Other values (55) 79
63.7%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
6
75.0%
( 1
 
12.5%
) 1
 
12.5%

비고
Text

Distinct32
Distinct (%)91.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size412.0 B
2023-12-12T21:08:37.067012image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length14
Median length13
Mean length13.057143
Min length12

Characters and Unicode

Total characters457
Distinct characters37
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique29 ?
Unique (%)82.9%

Sample

1st row부평구(1971년 지정)
2nd row미추홀구(1978년 지정)
3rd row인천전역(1985년 지정)
4th row동구(1988년 지정)
5th row강화군(1996년 지정)
ValueCountFrequency (%)
지정 35
50.0%
서구(2008년 2
 
2.9%
미추홀구(2006년 2
 
2.9%
미추홀구(2002년 2
 
2.9%
연수구(2002년 1
 
1.4%
중구(2013년 1
 
1.4%
미추홀구(2013년 1
 
1.4%
서구(2013년 1
 
1.4%
계양구(2009년 1
 
1.4%
미추홀구(2009년 1
 
1.4%
Other values (23) 23
32.9%
2023-12-12T21:08:37.526484image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 37
 
8.1%
지 35
 
7.7%
35
 
7.7%
( 35
 
7.7%
) 35
 
7.7%
정 35
 
7.7%
년 35
 
7.7%
구 28
 
6.1%
2 26
 
5.7%
9 24
 
5.3%
Other values (27) 132
28.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 212
46.4%
Decimal Number 140
30.6%
Space Separator 35
 
7.7%
Open Punctuation 35
 
7.7%
Close Punctuation 35
 
7.7%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
지 35
16.5%
정 35
16.5%
년 35
16.5%
구 28
13.2%
추 9
 
4.2%
홀 9
 
4.2%
미 9
 
4.2%
동 7
 
3.3%
강 6
 
2.8%
화 6
 
2.8%
Other values (14) 33
15.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 37
26.4%
2 26
18.6%
9 24
17.1%
1 20
14.3%
8 13
 
9.3%
3 6
 
4.3%
5 5
 
3.6%
6 4
 
2.9%
7 3
 
2.1%
4 2
 
1.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
35
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 35
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 35
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 245
53.6%
Hangul 212
46.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
지 35
16.5%
정 35
16.5%
년 35
16.5%
구 28
13.2%
추 9
 
4.2%
홀 9
 
4.2%
미 9
 
4.2%
동 7
 
3.3%
강 6
 
2.8%
화 6
 
2.8%
Other values (14) 33
15.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
0 37
15.1%
35
14.3%
( 35
14.3%
) 35
14.3%
2 26
10.6%
9 24
9.8%
1 20
8.2%
8 13
 
5.3%
3 6
 
2.4%
5 5
 
2.0%
Other values (3) 9
 
3.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 245
53.6%
Hangul 212
46.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 37
15.1%
35
14.3%
( 35
14.3%
) 35
14.3%
2 26
10.6%
9 24
9.8%
1 20
8.2%
8 13
 
5.3%
3 6
 
2.4%
5 5
 
2.0%
Other values (3) 9
 
3.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
지 35
16.5%
정 35
16.5%
년 35
16.5%
구 28
13.2%
추 9
 
4.2%
홀 9
 
4.2%
미 9
 
4.2%
동 7
 
3.3%
강 6
 
2.8%
화 6
 
2.8%
Other values (14) 33
15.6%

Correlations

2023-12-12T21:08:37.677468image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
지정) 구분문화재명성별기 능비고
지정) 구분1.0000.0000.0001.0001.000
문화재명0.0001.0000.9120.9640.975
성별0.0000.9121.0000.9290.888
기 능1.0000.9640.9291.0000.974
비고1.0000.9750.8880.9741.000
2023-12-12T21:08:37.826631image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
지정) 구분성별
지정) 구분1.0000.000
성별0.0001.000
2023-12-12T21:08:37.944624image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
지정) 구분성별
지정) 구분1.0000.000
성별0.0001.000

Missing values

2023-12-12T21:08:34.624569image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T21:08:34.749079image/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

지정) 구분문화재명성별기 능비고
0국가궁시장남화살제작부평구(1971년 지정)
1국가은율탈춤남목중 노승 최괄이미추홀구(1978년 지정)
2국가서해안 배연신굿 및 대동굿여굿전반인천전역(1985년 지정)
3국가황해도 평산 소놀음굿여굿전반동구(1988년 지정)
4국가완초장남초고공예강화군(1996년 지정)
5국가화각장남쇠뿔공예남동구(1996년 지정)
6시삼현육각남연주강화군(1985년 지정)
7시단소장남단소제작미추홀구(1985년 지정)
8시인천근해 갯가노래 뱃노래남여갯가노래 시선뱃노래 어선뱃노래남동구(1988년 지정)
9시대금정악(대풍류ㆍ대금)남연주중구(1989년 지정)
지정) 구분문화재명성별기 능비고
25시서곶들노래보유자 없음노래서구(2008년 지정)
26시갑비고차농악남상쇠 호적강화군(2008년 지정)
27시휘모리잡가남노래서구(2008년 지정)
28시경기12잡가여노래미추홀구(2009년 지정)
29시목조각장남목조각계양구(2009년 지정)
30시판소리ㆍ고법남고법서구(2013년 지정)
31시꽃맞이굿여주무미추홀구(2013년 지정)
32시지화장여무화중구(2013년 지정)
33시부평두레놀이보유자 없음두레놀이부평구(2015년 지정)
34시강화교동진오기굿여주무강화군(2019년 지정)