Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations127
Missing cells9
Missing cells (%)1.4%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory5.1 KiB
Average record size in memory41.0 B

Variable types

Categorical1
Text4

Dataset

Description이 자료는 연수구 관내 세탁업종 현황에 대한 데이터로 업종명, 업소명, 영업소 주소(도로명), 소재지 전화가 있는 자료입니다.
Author인천광역시 연수구
URLhttps://data.incheon.go.kr/findData/publicDataDetail?dataId=15038922&srcSe=7661IVAWM27C61E190

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업종명 has constant value ""Constant
소재지전화 has 9 (7.1%) missing valuesMissing
영업소 주소(도로명) has unique valuesUnique
영업소 주소(지번) has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-04-14 03:13:33.995646
Analysis finished2024-04-14 03:13:34.677489
Duration0.68 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

업종명
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.1 KiB
세탁업
127 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
세탁업 127
100.0%

Length

2024-04-14T12:13:34.726740image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-04-14T12:13:34.795490image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
세탁업 127
100.0%

업소명
Text

Distinct119
Distinct (%)93.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.1 KiB
2024-04-14T12:13:35.013955image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length18
Median length10
Mean length6.1968504
Min length2

Characters and Unicode

Total characters787
Distinct characters203
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

Unique112 ?
Unique (%)88.2%

Sample

1st row영남 세탁소
2nd row현대퍼크로세탁소
3rd row안국사
4th row선학 세탁
5th row에스케이뷰 세탁
ValueCountFrequency (%)
세탁 13
 
7.7%
세탁소 10
 
5.9%
셀프 3
 
1.8%
크리닝 3
 
1.8%
현대세탁소 3
 
1.8%
지금은 2
 
1.2%
풍림세탁소 2
 
1.2%
더 2
 
1.2%
금호세탁 2
 
1.2%
황해세탁소 2
 
1.2%
Other values (124) 127
75.1%
2024-04-14T12:13:35.356217image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
세 105
 
13.3%
탁 104
 
13.2%
소 52
 
6.6%
42
 
5.3%
크 17
 
2.2%
대 15
 
1.9%
이 13
 
1.7%
리 12
 
1.5%
린 11
 
1.4%
명 10
 
1.3%
Other values (193) 406
51.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 712
90.5%
Space Separator 42
 
5.3%
Lowercase Letter 11
 
1.4%
Uppercase Letter 7
 
0.9%
Decimal Number 6
 
0.8%
Close Punctuation 4
 
0.5%
Open Punctuation 4
 
0.5%
Dash Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
세 105
 
14.7%
탁 104
 
14.6%
소 52
 
7.3%
크 17
 
2.4%
대 15
 
2.1%
이 13
 
1.8%
리 12
 
1.7%
린 11
 
1.5%
명 10
 
1.4%
품 10
 
1.4%
Other values (174) 363
51.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
n 3
27.3%
i 2
18.2%
e 2
18.2%
g 1
 
9.1%
a 1
 
9.1%
l 1
 
9.1%
h 1
 
9.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 2
28.6%
I 2
28.6%
S 1
14.3%
L 1
14.3%
G 1
14.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 2
33.3%
3 2
33.3%
1 2
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
42
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 4
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 4
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 712
90.5%
Common 57
 
7.2%
Latin 18
 
2.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
세 105
 
14.7%
탁 104
 
14.6%
소 52
 
7.3%
크 17
 
2.4%
대 15
 
2.1%
이 13
 
1.8%
리 12
 
1.7%
린 11
 
1.5%
명 10
 
1.4%
품 10
 
1.4%
Other values (174) 363
51.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
n 3
16.7%
C 2
11.1%
I 2
11.1%
i 2
11.1%
e 2
11.1%
g 1
 
5.6%
a 1
 
5.6%
l 1
 
5.6%
h 1
 
5.6%
S 1
 
5.6%
Other values (2) 2
11.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
42
73.7%
) 4
 
7.0%
( 4
 
7.0%
2 2
 
3.5%
3 2
 
3.5%
1 2
 
3.5%
- 1
 
1.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 712
90.5%
ASCII 75
 
9.5%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
세 105
 
14.7%
탁 104
 
14.6%
소 52
 
7.3%
크 17
 
2.4%
대 15
 
2.1%
이 13
 
1.8%
리 12
 
1.7%
린 11
 
1.5%
명 10
 
1.4%
품 10
 
1.4%
Other values (174) 363
51.0%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
42
56.0%
) 4
 
5.3%
( 4
 
5.3%
n 3
 
4.0%
C 2
 
2.7%
2 2
 
2.7%
I 2
 
2.7%
3 2
 
2.7%
i 2
 
2.7%
e 2
 
2.7%
Other values (9) 10
 
13.3%

영업소 주소(도로명)
Text

UNIQUE 

Distinct127
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.1 KiB
2024-04-14T12:13:35.568255image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length73
Median length48
Mean length41.393701
Min length22

Characters and Unicode

Total characters5257
Distinct characters218
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

Unique127 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row인천광역시 연수구 비류대로 230 (옥련동)
2nd row인천광역시 연수구 원인재로 56 (동춘동)
3rd row인천광역시 연수구 원인재로 315 (연수동)
4th row인천광역시 연수구 선학로 14 (선학동)
5th row인천광역시 연수구 랜드마크로 19, 송도 SK VIEW 207호 (송도동, 송도 SK VIEW)
ValueCountFrequency (%)
인천광역시 127
 
13.8%
연수구 127
 
13.8%
송도동 36
 
3.9%
1층 21
 
2.3%
연수동 19
 
2.1%
원인재로 16
 
1.7%
상가동 15
 
1.6%
송도 15
 
1.6%
동춘동 10
 
1.1%
더샵 9
 
1.0%
Other values (356) 525
57.1%
2024-04-14T12:13:35.908842image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
793
 
15.1%
1 258
 
4.9%
동 210
 
4.0%
, 161
 
3.1%
) 157
 
3.0%
( 157
 
3.0%
연 157
 
3.0%
수 157
 
3.0%
인 146
 
2.8%
2 143
 
2.7%
Other values (208) 2918
55.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3054
58.1%
Decimal Number 880
 
16.7%
Space Separator 793
 
15.1%
Other Punctuation 164
 
3.1%
Close Punctuation 157
 
3.0%
Open Punctuation 157
 
3.0%
Uppercase Letter 32
 
0.6%
Dash Punctuation 13
 
0.2%
Lowercase Letter 4
 
0.1%
Math Symbol 3
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
동 210
 
6.9%
연 157
 
5.1%
수 157
 
5.1%
인 146
 
4.8%
시 142
 
4.6%
로 140
 
4.6%
천 131
 
4.3%
광 128
 
4.2%
구 127
 
4.2%
역 127
 
4.2%
Other values (171) 1589
52.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 5
15.6%
E 3
9.4%
B 3
9.4%
I 3
9.4%
H 2
 
6.2%
F 2
 
6.2%
K 2
 
6.2%
S 2
 
6.2%
W 2
 
6.2%
L 2
 
6.2%
Other values (5) 6
18.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 258
29.3%
2 143
16.2%
0 122
13.9%
3 72
 
8.2%
5 64
 
7.3%
4 61
 
6.9%
7 52
 
5.9%
8 38
 
4.3%
9 36
 
4.1%
6 34
 
3.9%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 1
25.0%
t 1
25.0%
s 1
25.0%
a 1
25.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 161
98.2%
@ 2
 
1.2%
. 1
 
0.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
793
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 157
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 157
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 13
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3054
58.1%
Common 2167
41.2%
Latin 36
 
0.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 210
 
6.9%
연 157
 
5.1%
수 157
 
5.1%
인 146
 
4.8%
시 142
 
4.6%
로 140
 
4.6%
천 131
 
4.3%
광 128
 
4.2%
구 127
 
4.2%
역 127
 
4.2%
Other values (171) 1589
52.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 5
13.9%
E 3
 
8.3%
B 3
 
8.3%
I 3
 
8.3%
H 2
 
5.6%
F 2
 
5.6%
K 2
 
5.6%
S 2
 
5.6%
W 2
 
5.6%
L 2
 
5.6%
Other values (9) 10
27.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
793
36.6%
1 258
 
11.9%
, 161
 
7.4%
) 157
 
7.2%
( 157
 
7.2%
2 143
 
6.6%
0 122
 
5.6%
3 72
 
3.3%
5 64
 
3.0%
4 61
 
2.8%
Other values (8) 179
 
8.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3054
58.1%
ASCII 2203
41.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
793
36.0%
1 258
 
11.7%
, 161
 
7.3%
) 157
 
7.1%
( 157
 
7.1%
2 143
 
6.5%
0 122
 
5.5%
3 72
 
3.3%
5 64
 
2.9%
4 61
 
2.8%
Other values (27) 215
 
9.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 210
 
6.9%
연 157
 
5.1%
수 157
 
5.1%
인 146
 
4.8%
시 142
 
4.6%
로 140
 
4.6%
천 131
 
4.3%
광 128
 
4.2%
구 127
 
4.2%
역 127
 
4.2%
Other values (171) 1589
52.0%

영업소 주소(지번)
Text

UNIQUE 

Distinct127
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.1 KiB
2024-04-14T12:13:36.100306image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length52
Median length41
Mean length33.03937
Min length18

Characters and Unicode

Total characters4196
Distinct characters197
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

Unique127 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row인천광역시 연수구 옥련동 319-6
2nd row인천광역시 연수구 동춘동 928-206
3rd row인천광역시 연수구 연수동 533
4th row인천광역시 연수구 선학동 347
5th row인천광역시 연수구 송도동 315-1 송도 SK VIEW 207호
ValueCountFrequency (%)
인천광역시 127
 
15.6%
연수구 127
 
15.6%
송도동 47
 
5.8%
연수동 25
 
3.1%
동춘동 20
 
2.5%
옥련동 15
 
1.8%
1층 14
 
1.7%
상가동 13
 
1.6%
송도 13
 
1.6%
청학동 12
 
1.5%
Other values (315) 403
49.4%
2024-04-14T12:13:36.393142image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
774
 
18.4%
1 237
 
5.6%
동 209
 
5.0%
연 157
 
3.7%
수 157
 
3.7%
시 131
 
3.1%
인 130
 
3.1%
천 130
 
3.1%
광 128
 
3.1%
역 127
 
3.0%
Other values (187) 2016
48.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2373
56.6%
Decimal Number 864
 
20.6%
Space Separator 774
 
18.4%
Dash Punctuation 86
 
2.0%
Close Punctuation 31
 
0.7%
Open Punctuation 31
 
0.7%
Uppercase Letter 27
 
0.6%
Other Punctuation 5
 
0.1%
Lowercase Letter 4
 
0.1%
Math Symbol 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
동 209
 
8.8%
연 157
 
6.6%
수 157
 
6.6%
시 131
 
5.5%
인 130
 
5.5%
천 130
 
5.5%
광 128
 
5.4%
역 127
 
5.4%
구 127
 
5.4%
호 98
 
4.1%
Other values (150) 979
41.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 6
22.2%
B 3
11.1%
L 2
 
7.4%
H 2
 
7.4%
F 2
 
7.4%
I 2
 
7.4%
E 2
 
7.4%
V 1
 
3.7%
G 1
 
3.7%
K 1
 
3.7%
Other values (5) 5
18.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 237
27.4%
2 108
12.5%
0 105
12.2%
3 99
11.5%
4 73
 
8.4%
5 69
 
8.0%
9 59
 
6.8%
6 49
 
5.7%
7 36
 
4.2%
8 29
 
3.4%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 1
25.0%
t 1
25.0%
s 1
25.0%
a 1
25.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 3
60.0%
@ 1
 
20.0%
. 1
 
20.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
774
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 86
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 31
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 31
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2373
56.6%
Common 1792
42.7%
Latin 31
 
0.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 209
 
8.8%
연 157
 
6.6%
수 157
 
6.6%
시 131
 
5.5%
인 130
 
5.5%
천 130
 
5.5%
광 128
 
5.4%
역 127
 
5.4%
구 127
 
5.4%
호 98
 
4.1%
Other values (150) 979
41.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 6
19.4%
B 3
 
9.7%
L 2
 
6.5%
H 2
 
6.5%
F 2
 
6.5%
I 2
 
6.5%
E 2
 
6.5%
V 1
 
3.2%
e 1
 
3.2%
t 1
 
3.2%
Other values (9) 9
29.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
774
43.2%
1 237
 
13.2%
2 108
 
6.0%
0 105
 
5.9%
3 99
 
5.5%
- 86
 
4.8%
4 73
 
4.1%
5 69
 
3.9%
9 59
 
3.3%
6 49
 
2.7%
Other values (8) 133
 
7.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2373
56.6%
ASCII 1823
43.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
774
42.5%
1 237
 
13.0%
2 108
 
5.9%
0 105
 
5.8%
3 99
 
5.4%
- 86
 
4.7%
4 73
 
4.0%
5 69
 
3.8%
9 59
 
3.2%
6 49
 
2.7%
Other values (27) 164
 
9.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 209
 
8.8%
연 157
 
6.6%
수 157
 
6.6%
시 131
 
5.5%
인 130
 
5.5%
천 130
 
5.5%
광 128
 
5.4%
역 127
 
5.4%
구 127
 
5.4%
호 98
 
4.1%
Other values (150) 979
41.3%

소재지전화
Text

MISSING 

Distinct117
Distinct (%)99.2%
Missing9
Missing (%)7.1%
Memory size1.1 KiB
2024-04-14T12:13:36.613395image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length14
Median length14
Mean length13.974576
Min length12

Characters and Unicode

Total characters1649
Distinct characters12
Distinct categories3 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique116 ?
Unique (%)98.3%

Sample

1st row 032- 833-0168
2nd row 032- 811-7946
3rd row 032- 811-1229
4th row 032- 813-1467
5th row 032- 813-1416
ValueCountFrequency (%)
032 116
41.9%
831 8
 
2.9%
832 4
 
1.4%
835 3
 
1.1%
818 2
 
0.7%
2
 
0.7%
822 2
 
0.7%
833 2
 
0.7%
819 2
 
0.7%
815 2
 
0.7%
Other values (130) 134
48.4%
2024-04-14T12:13:36.949364image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
- 236
14.3%
233
14.1%
3 223
13.5%
2 184
11.2%
8 181
11.0%
0 173
10.5%
1 133
8.1%
5 65
 
3.9%
6 64
 
3.9%
9 58
 
3.5%
Other values (2) 99
6.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 1180
71.6%
Dash Punctuation 236
 
14.3%
Space Separator 233
 
14.1%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
3 223
18.9%
2 184
15.6%
8 181
15.3%
0 173
14.7%
1 133
11.3%
5 65
 
5.5%
6 64
 
5.4%
9 58
 
4.9%
7 50
 
4.2%
4 49
 
4.2%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 236
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
233
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 1649
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
- 236
14.3%
233
14.1%
3 223
13.5%
2 184
11.2%
8 181
11.0%
0 173
10.5%
1 133
8.1%
5 65
 
3.9%
6 64
 
3.9%
9 58
 
3.5%
Other values (2) 99
6.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1649
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
- 236
14.3%
233
14.1%
3 223
13.5%
2 184
11.2%
8 181
11.0%
0 173
10.5%
1 133
8.1%
5 65
 
3.9%
6 64
 
3.9%
9 58
 
3.5%
Other values (2) 99
6.0%

Missing values

2024-04-14T12:13:34.576007image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-04-14T12:13:34.646288image/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

업종명업소명영업소 주소(도로명)영업소 주소(지번)소재지전화
0세탁업영남 세탁소인천광역시 연수구 비류대로 230 (옥련동)인천광역시 연수구 옥련동 319-6032- 833-0168
1세탁업현대퍼크로세탁소인천광역시 연수구 원인재로 56 (동춘동)인천광역시 연수구 동춘동 928-206032- 811-7946
2세탁업안국사인천광역시 연수구 원인재로 315 (연수동)인천광역시 연수구 연수동 533032- 811-1229
3세탁업선학 세탁인천광역시 연수구 선학로 14 (선학동)인천광역시 연수구 선학동 347032- 813-1467
4세탁업에스케이뷰 세탁인천광역시 연수구 랜드마크로 19, 송도 SK VIEW 207호 (송도동, 송도 SK VIEW)인천광역시 연수구 송도동 315-1 송도 SK VIEW 207호032- 813-1416
5세탁업하야네인천광역시 연수구 한나루로196번길 13-5 (옥련동)인천광역시 연수구 옥련동 308-20032- 832-7669
6세탁업현대세탁소인천광역시 연수구 옥련로 33, 상가동 (옥련동, 현대1차아파트)인천광역시 연수구 옥련동 628 현대1차아파트 상가동032- 833-5080
7세탁업금호세탁인천광역시 연수구 선학로 100, 1층 2호 (선학동, 금호타운상가)인천광역시 연수구 선학동 350 금호타운상가 2호032- 814-7773
8세탁업충청유천빨래방인천광역시 연수구 먼우금로 302, 상가동 (연수동, 연수유천아파트)인천광역시 연수구 연수동 534 연수유천아파트 상가동032- 816-8289
9세탁업유일세탁소인천광역시 연수구 청학로 23 (청학동)인천광역시 연수구 청학동 521-11032- 833-2749
업종명업소명영업소 주소(도로명)영업소 주소(지번)소재지전화
117세탁업센시티세탁소인천광역시 연수구 송도국제대로 261, 231동 116,117호 (송도동, 송도 더샵 센트럴시티)인천광역시 연수구 송도동 190-4 송도 더샵 센트럴시티 231동 116,117호<NA>
118세탁업쥐씨클리닝인천광역시 연수구 송도과학로28번길 8, 더샵 송도트리플타워 East 제 이스트동 115호 (송도동)인천광역시 연수구 송도동 169 더샵 송도트리플타워 East032- 811-7543
119세탁업신(Shin)세탁인천광역시 연수구 랜드마크로 113, 상가 A동 2층 217호 (송도동, e편한세상 송도)인천광역시 연수구 송도동 319-1 e편한세상 송도 상가A동 217호032 -812 -3365
120세탁업세탁나라인천광역시 연수구 능허대로 343, 상가동 103호 (동춘동, 송도 파크레인 동일하이빌)인천광역시 연수구 동춘동 0 송도 파크레인 동일하이빌 상가동 103호032- 832-1227
121세탁업그린앙팡인천광역시 연수구 원인재로 180, 상가동 지하10호 (연수동, 연수우성2차아파트)인천광역시 연수구 연수동 634 연수우성2차아파트 상가동 지하10호<NA>
122세탁업동남스포피아 세탁인천광역시 연수구 새말로 27, 동남아파트 상가동 105호 (연수동)인천광역시 연수구 연수동 536 동남아파트 상가동동 105호032 -812 -0191
123세탁업마리나 명품 세탁인천광역시 연수구 랜드마크로 160, 1동 201호 (송도동, 더샵 송도 마리나베이)인천광역시 연수구 송도동 308-1 더샵 송도 마리나베이 1동 201호<NA>
124세탁업더 세탁(마리나베이점)인천광역시 연수구 랜드마크로 160, 근린생활시설3동 106호 (송도동, 더샵 송도 마리나베이)인천광역시 연수구 송도동 308-1 더샵 송도 마리나베이 근린생활시설3동 106호<NA>
125세탁업랜드명품세탁인천광역시 연수구 랜드마크로 68, 301동 1층 2호 (송도동, 랜드마크시티센트럴더샵)인천광역시 연수구 송도동 311 랜드마크시티센트럴더샵 301동 1층 2호032 -831 -0022
126세탁업푸르지오세탁인천광역시 연수구 송도문화로28번길 28, 202동 1층 2-118호 (송도동, 송도글로벌캠퍼스푸르지오)인천광역시 연수구 송도동 190-2 송도글로벌캠퍼스푸르지오 202동 2-118호032- 851-8899