Overview

Dataset statistics

Number of variables8
Number of observations43
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory2.9 KiB
Average record size in memory70.1 B

Variable types

Numeric3
Text3
DateTime1
Categorical1

Dataset

Description연수구 관내 금연아파트 지정 현황에 대한 데이터로 지정번호, 공동주택명 등의 데이터 항목을 제공함- 지정번호, 금연구역 지정 시행일자, 소재지, 금연구역 지정범위의 항목으로 구분
Author인천광역시 연수구
URLhttps://data.incheon.go.kr/findData/publicDataDetail?dataId=15038919&srcSe=7661IVAWM27C61E190

Alerts

위도 is highly overall correlated with 금연구역 지정범위High correlation
금연구역 지정범위 is highly overall correlated with 위도High correlation
금연구역 지정범위 is highly imbalanced (79.9%)Imbalance
연번 has unique valuesUnique
지정번호 has unique valuesUnique
공동주택명칭 has unique valuesUnique
소재지 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-04-16 22:38:18.538800
Analysis finished2024-04-16 22:38:19.825790
Duration1.29 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

연번
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct43
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean22
Minimum1
Maximum43
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size519.0 B
2024-04-17T07:38:19.883386image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile3.1
Q111.5
median22
Q332.5
95-th percentile40.9
Maximum43
Range42
Interquartile range (IQR)21

Descriptive statistics

Standard deviation12.556539
Coefficient of variation (CV)0.57075176
Kurtosis-1.2
Mean22
Median Absolute Deviation (MAD)11
Skewness0
Sum946
Variance157.66667
MonotonicityNot monotonic
2024-04-17T07:38:19.997403image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=43)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
2.3%
2 1
 
2.3%
25 1
 
2.3%
26 1
 
2.3%
27 1
 
2.3%
28 1
 
2.3%
29 1
 
2.3%
30 1
 
2.3%
31 1
 
2.3%
32 1
 
2.3%
Other values (33) 33
76.7%
ValueCountFrequency (%)
1 1
2.3%
2 1
2.3%
3 1
2.3%
4 1
2.3%
5 1
2.3%
6 1
2.3%
7 1
2.3%
8 1
2.3%
9 1
2.3%
10 1
2.3%
ValueCountFrequency (%)
43 1
2.3%
42 1
2.3%
41 1
2.3%
40 1
2.3%
39 1
2.3%
38 1
2.3%
37 1
2.3%
36 1
2.3%
35 1
2.3%
34 1
2.3%

지정번호
Text

UNIQUE 

Distinct43
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size476.0 B
2024-04-17T07:38:20.167611image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length14
Median length14
Mean length13.790698
Min length13

Characters and Unicode

Total characters593
Distinct characters21
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique43 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row인천광역시 연수구 제1호
2nd row인천광역시 연수구 제2호
3rd row인천광역시 연수구 제3호
4th row인천광역시 연수구 제4호
5th row인천광역시 연수구 제5호
ValueCountFrequency (%)
인천광역시 43
33.3%
연수구 43
33.3%
제42호 1
 
0.8%
제31호 1
 
0.8%
제33호 1
 
0.8%
제34호 1
 
0.8%
제25호 1
 
0.8%
제26호 1
 
0.8%
제27호 1
 
0.8%
제28호 1
 
0.8%
Other values (35) 35
27.1%
2024-04-17T07:38:20.448908image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
86
14.5%
인 43
 
7.3%
광 43
 
7.3%
역 43
 
7.3%
시 43
 
7.3%
연 43
 
7.3%
수 43
 
7.3%
구 43
 
7.3%
제 43
 
7.3%
천 43
 
7.3%
Other values (11) 120
20.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 430
72.5%
Space Separator 86
 
14.5%
Decimal Number 77
 
13.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
인 43
10.0%
광 43
10.0%
역 43
10.0%
시 43
10.0%
연 43
10.0%
수 43
10.0%
구 43
10.0%
제 43
10.0%
천 43
10.0%
호 43
10.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
3 15
19.5%
1 15
19.5%
2 15
19.5%
4 8
10.4%
5 4
 
5.2%
6 4
 
5.2%
7 4
 
5.2%
8 4
 
5.2%
9 4
 
5.2%
0 4
 
5.2%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
86
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 430
72.5%
Common 163
 
27.5%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
86
52.8%
3 15
 
9.2%
1 15
 
9.2%
2 15
 
9.2%
4 8
 
4.9%
5 4
 
2.5%
6 4
 
2.5%
7 4
 
2.5%
8 4
 
2.5%
9 4
 
2.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
인 43
10.0%
광 43
10.0%
역 43
10.0%
시 43
10.0%
연 43
10.0%
수 43
10.0%
구 43
10.0%
제 43
10.0%
천 43
10.0%
호 43
10.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 430
72.5%
ASCII 163
 
27.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
86
52.8%
3 15
 
9.2%
1 15
 
9.2%
2 15
 
9.2%
4 8
 
4.9%
5 4
 
2.5%
6 4
 
2.5%
7 4
 
2.5%
8 4
 
2.5%
9 4
 
2.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
인 43
10.0%
광 43
10.0%
역 43
10.0%
시 43
10.0%
연 43
10.0%
수 43
10.0%
구 43
10.0%
제 43
10.0%
천 43
10.0%
호 43
10.0%

금연구역 지정 시행일자
Date

Distinct36
Distinct (%)83.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size476.0 B
Minimum2017-01-01 00:00:00
Maximum2023-02-08 00:00:00
2024-04-17T07:38:20.554383image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-17T07:38:20.658424image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=36)

공동주택명칭
Text

UNIQUE 

Distinct43
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size476.0 B
2024-04-17T07:38:20.812696image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length17
Median length13
Mean length10.813953
Min length5

Characters and Unicode

Total characters465
Distinct characters109
Distinct categories7 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique43 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row옥련3차 현대아파트
2nd row연수푸르지오2단지
3rd row송도더샵그린워크3차18블럭아파트
4th row송도 아트윈푸르지오
5th row송도더샵그린워크3차17블럭아파트
ValueCountFrequency (%)
송도 9
 
14.5%
연수푸르지오 2
 
3.2%
옥련3차 1
 
1.6%
웰카운티3단지 1
 
1.6%
랜드마크시티센트럴더샵 1
 
1.6%
송도sk뷰센트럴 1
 
1.6%
서해그랑블 1
 
1.6%
e편한세상 1
 
1.6%
sk뷰 1
 
1.6%
힐스테이트 1
 
1.6%
Other values (43) 43
69.4%
2024-04-17T07:38:21.066303image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
도 30
 
6.5%
송 30
 
6.5%
트 21
 
4.5%
지 20
 
4.3%
19
 
4.1%
파 18
 
3.9%
더 18
 
3.9%
샵 17
 
3.7%
아 16
 
3.4%
단 14
 
3.0%
Other values (99) 262
56.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 400
86.0%
Decimal Number 35
 
7.5%
Space Separator 19
 
4.1%
Uppercase Letter 8
 
1.7%
Open Punctuation 1
 
0.2%
Close Punctuation 1
 
0.2%
Lowercase Letter 1
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
도 30
 
7.5%
송 30
 
7.5%
트 21
 
5.2%
지 20
 
5.0%
파 18
 
4.5%
더 18
 
4.5%
샵 17
 
4.2%
아 16
 
4.0%
단 14
 
3.5%
크 10
 
2.5%
Other values (81) 206
51.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 9
25.7%
1 8
22.9%
3 7
20.0%
8 2
 
5.7%
7 2
 
5.7%
0 2
 
5.7%
4 2
 
5.7%
5 1
 
2.9%
9 1
 
2.9%
6 1
 
2.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
K 2
25.0%
S 2
25.0%
L 2
25.0%
B 2
25.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
19
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 400
86.0%
Common 56
 
12.0%
Latin 9
 
1.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
도 30
 
7.5%
송 30
 
7.5%
트 21
 
5.2%
지 20
 
5.0%
파 18
 
4.5%
더 18
 
4.5%
샵 17
 
4.2%
아 16
 
4.0%
단 14
 
3.5%
크 10
 
2.5%
Other values (81) 206
51.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
19
33.9%
2 9
16.1%
1 8
14.3%
3 7
 
12.5%
8 2
 
3.6%
7 2
 
3.6%
0 2
 
3.6%
4 2
 
3.6%
5 1
 
1.8%
( 1
 
1.8%
Other values (3) 3
 
5.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
K 2
22.2%
S 2
22.2%
L 2
22.2%
B 2
22.2%
e 1
11.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 400
86.0%
ASCII 65
 
14.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
도 30
 
7.5%
송 30
 
7.5%
트 21
 
5.2%
지 20
 
5.0%
파 18
 
4.5%
더 18
 
4.5%
샵 17
 
4.2%
아 16
 
4.0%
단 14
 
3.5%
크 10
 
2.5%
Other values (81) 206
51.5%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
19
29.2%
2 9
13.8%
1 8
12.3%
3 7
 
10.8%
K 2
 
3.1%
S 2
 
3.1%
L 2
 
3.1%
8 2
 
3.1%
7 2
 
3.1%
0 2
 
3.1%
Other values (8) 10
15.4%

소재지
Text

UNIQUE 

Distinct43
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size476.0 B
2024-04-17T07:38:21.276118image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length51
Median length40
Mean length34.581395
Min length18

Characters and Unicode

Total characters1487
Distinct characters122
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

Unique43 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row인천광역시 연수구 능허대로79번길 65 (옥련동, 현대3차아파트)
2nd row인천광역시 연수구 벚꽃로 130-4 (연수동, 연수푸르지오2단지)
3rd row인천광역시 연수구 컨벤시아대로130번길 100 (송도동, 송도 더샵 그린워크 3차)
4th row인천광역시 연수구 인천타워대로 253-25 (송도동, 아트윈 푸르지오)
5th row인천광역시 연수구 아트센터대로97번길 20 (송도동, 송도 더샵 그린워크 3차)
ValueCountFrequency (%)
인천광역시 43
 
16.2%
연수구 43
 
16.2%
송도동 22
 
8.3%
송도 8
 
3.0%
더샵 8
 
3.0%
컨벤시아대로 5
 
1.9%
동춘동 4
 
1.5%
더샵엑스포아파트 3
 
1.1%
42번길 3
 
1.1%
랜드마크로 3
 
1.1%
Other values (102) 123
46.4%
2024-04-17T07:38:21.629180image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
226
 
15.2%
시 56
 
3.8%
수 52
 
3.5%
연 52
 
3.5%
인 46
 
3.1%
천 46
 
3.1%
로 45
 
3.0%
송 44
 
3.0%
구 43
 
2.9%
도 43
 
2.9%
Other values (112) 834
56.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 967
65.0%
Space Separator 226
 
15.2%
Decimal Number 196
 
13.2%
Close Punctuation 31
 
2.1%
Open Punctuation 31
 
2.1%
Other Punctuation 26
 
1.7%
Uppercase Letter 6
 
0.4%
Dash Punctuation 4
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
시 56
 
5.8%
수 52
 
5.4%
연 52
 
5.4%
인 46
 
4.8%
천 46
 
4.8%
로 45
 
4.7%
송 44
 
4.6%
구 43
 
4.4%
도 43
 
4.4%
역 43
 
4.4%
Other values (93) 497
51.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 39
19.9%
2 36
18.4%
3 21
10.7%
5 19
9.7%
0 18
9.2%
4 16
8.2%
7 16
8.2%
8 12
 
6.1%
6 10
 
5.1%
9 9
 
4.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
F 2
33.3%
L 2
33.3%
B 2
33.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 25
96.2%
& 1
 
3.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
226
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 31
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 31
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 4
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 967
65.0%
Common 514
34.6%
Latin 6
 
0.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 56
 
5.8%
수 52
 
5.4%
연 52
 
5.4%
인 46
 
4.8%
천 46
 
4.8%
로 45
 
4.7%
송 44
 
4.6%
구 43
 
4.4%
도 43
 
4.4%
역 43
 
4.4%
Other values (93) 497
51.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
226
44.0%
1 39
 
7.6%
2 36
 
7.0%
) 31
 
6.0%
( 31
 
6.0%
, 25
 
4.9%
3 21
 
4.1%
5 19
 
3.7%
0 18
 
3.5%
4 16
 
3.1%
Other values (6) 52
 
10.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
F 2
33.3%
L 2
33.3%
B 2
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 967
65.0%
ASCII 520
35.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
226
43.5%
1 39
 
7.5%
2 36
 
6.9%
) 31
 
6.0%
( 31
 
6.0%
, 25
 
4.8%
3 21
 
4.0%
5 19
 
3.7%
0 18
 
3.5%
4 16
 
3.1%
Other values (9) 58
 
11.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 56
 
5.8%
수 52
 
5.4%
연 52
 
5.4%
인 46
 
4.8%
천 46
 
4.8%
로 45
 
4.7%
송 44
 
4.6%
구 43
 
4.4%
도 43
 
4.4%
역 43
 
4.4%
Other values (93) 497
51.4%

위도
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct41
Distinct (%)95.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean37.399886
Minimum37.370823
Maximum37.473198
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size519.0 B
2024-04-17T07:38:21.742274image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum37.370823
5-th percentile37.376101
Q137.385666
median37.399717
Q337.412934
95-th percentile37.416984
Maximum37.473198
Range0.102375
Interquartile range (IQR)0.0272685

Descriptive statistics

Standard deviation0.018388041
Coefficient of variation (CV)0.00049166034
Kurtosis4.6016326
Mean37.399886
Median Absolute Deviation (MAD)0.013873
Skewness1.3758736
Sum1608.1951
Variance0.00033812005
MonotonicityNot monotonic
2024-04-17T07:38:21.854836image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=41)
ValueCountFrequency (%)
37.399717 2
 
4.7%
37.391075 2
 
4.7%
37.426379 1
 
2.3%
37.381713 1
 
2.3%
37.392146 1
 
2.3%
37.37802 1
 
2.3%
37.409951 1
 
2.3%
37.473198 1
 
2.3%
37.38102 1
 
2.3%
37.416129 1
 
2.3%
Other values (31) 31
72.1%
ValueCountFrequency (%)
37.370823 1
2.3%
37.373832 1
2.3%
37.376039 1
2.3%
37.376661 1
2.3%
37.37802 1
2.3%
37.38102 1
2.3%
37.381713 1
2.3%
37.383905 1
2.3%
37.38448 1
2.3%
37.385261 1
2.3%
ValueCountFrequency (%)
37.473198 1
2.3%
37.426379 1
2.3%
37.416992 1
2.3%
37.416909 1
2.3%
37.416465 1
2.3%
37.416403 1
2.3%
37.416208 1
2.3%
37.416129 1
2.3%
37.416044 1
2.3%
37.415135 1
2.3%

경도
Real number (ℝ)

Distinct41
Distinct (%)95.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean126.64837
Minimum126.61074
Maximum126.68322
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size519.0 B
2024-04-17T07:38:21.958014image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum126.61074
5-th percentile126.61845
Q1126.63984
median126.64704
Q3126.65996
95-th percentile126.67896
Maximum126.68322
Range0.072484
Interquartile range (IQR)0.020122

Descriptive statistics

Standard deviation0.018614126
Coefficient of variation (CV)0.00014697485
Kurtosis-0.51128628
Mean126.64837
Median Absolute Deviation (MAD)0.010161
Skewness0.0321842
Sum5445.88
Variance0.00034648568
MonotonicityNot monotonic
2024-04-17T07:38:22.074016image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=41)
ValueCountFrequency (%)
126.640232 2
 
4.7%
126.648036 2
 
4.7%
126.644228 1
 
2.3%
126.639448 1
 
2.3%
126.64878 1
 
2.3%
126.628698 1
 
2.3%
126.656745 1
 
2.3%
126.621772 1
 
2.3%
126.647036 1
 
2.3%
126.615025 1
 
2.3%
Other values (31) 31
72.1%
ValueCountFrequency (%)
126.610741 1
2.3%
126.615025 1
2.3%
126.618423 1
2.3%
126.61868 1
2.3%
126.621772 1
2.3%
126.626754 1
2.3%
126.628572 1
2.3%
126.628698 1
2.3%
126.632261 1
2.3%
126.636875 1
2.3%
ValueCountFrequency (%)
126.683225 1
2.3%
126.680118 1
2.3%
126.679114 1
2.3%
126.677611 1
2.3%
126.676948 1
2.3%
126.674873 1
2.3%
126.670337 1
2.3%
126.669448 1
2.3%
126.665132 1
2.3%
126.664777 1
2.3%

금연구역 지정범위
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct3
Distinct (%)7.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size476.0 B
복도+계단+엘리베이터+지하주차장
41 
계단+엘리베이터+지하주차장
 
1
계단+엘리베이터
 
1

Length

Max length17
Median length17
Mean length16.72093
Min length8

Unique

Unique2 ?
Unique (%)4.7%

Sample

1st row계단+엘리베이터+지하주차장
2nd row복도+계단+엘리베이터+지하주차장
3rd row복도+계단+엘리베이터+지하주차장
4th row복도+계단+엘리베이터+지하주차장
5th row복도+계단+엘리베이터+지하주차장

Common Values

ValueCountFrequency (%)
복도+계단+엘리베이터+지하주차장 41
95.3%
계단+엘리베이터+지하주차장 1
 
2.3%
계단+엘리베이터 1
 
2.3%

Length

2024-04-17T07:38:22.177200image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-04-17T07:38:22.255753image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
복도+계단+엘리베이터+지하주차장 41
95.3%
계단+엘리베이터+지하주차장 1
 
2.3%
계단+엘리베이터 1
 
2.3%

Interactions

2024-04-17T07:38:19.213592image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-17T07:38:18.852131image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-17T07:38:19.028341image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-17T07:38:19.513497image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-17T07:38:18.905454image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-17T07:38:19.089596image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-17T07:38:19.576850image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-17T07:38:18.961927image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-17T07:38:19.145093image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2024-04-17T07:38:22.314483image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연번지정번호금연구역 지정 시행일자공동주택명칭소재지위도경도금연구역 지정범위
연번1.0001.0001.0001.0001.0000.4400.0000.000
지정번호1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
금연구역 지정 시행일자1.0001.0001.0001.0001.0000.0000.7970.000
공동주택명칭1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
소재지1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
위도0.4401.0000.0001.0001.0001.0000.6480.750
경도0.0001.0000.7971.0001.0000.6481.0000.000
금연구역 지정범위0.0001.0000.0001.0001.0000.7500.0001.000
2024-04-17T07:38:22.404346image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연번위도경도금연구역 지정범위
연번1.000-0.037-0.3930.000
위도-0.0371.0000.0530.645
경도-0.3930.0531.0000.000
금연구역 지정범위0.0000.6450.0001.000

Missing values

2024-04-17T07:38:19.679357image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-04-17T07:38:19.786343image/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

연번지정번호금연구역 지정 시행일자공동주택명칭소재지위도경도금연구역 지정범위
01인천광역시 연수구 제1호2017-01-01옥련3차 현대아파트인천광역시 연수구 능허대로79번길 65 (옥련동, 현대3차아파트)37.426379126.644228계단+엘리베이터+지하주차장
12인천광역시 연수구 제2호2017-01-01연수푸르지오2단지인천광역시 연수구 벚꽃로 130-4 (연수동, 연수푸르지오2단지)37.416465126.679114복도+계단+엘리베이터+지하주차장
23인천광역시 연수구 제3호2017-02-01송도더샵그린워크3차18블럭아파트인천광역시 연수구 컨벤시아대로130번길 100 (송도동, 송도 더샵 그린워크 3차)37.399717126.640232복도+계단+엘리베이터+지하주차장
34인천광역시 연수구 제4호2017-05-01송도 아트윈푸르지오인천광역시 연수구 인천타워대로 253-25 (송도동, 아트윈 푸르지오)37.392731126.632261복도+계단+엘리베이터+지하주차장
45인천광역시 연수구 제5호2017-06-01송도더샵그린워크3차17블럭아파트인천광역시 연수구 아트센터대로97번길 20 (송도동, 송도 더샵 그린워크 3차)37.399717126.640232복도+계단+엘리베이터+지하주차장
56인천광역시 연수구 제6호2017-08-07송도 이안아파트인천광역시 연수구 컨벤시아대로 55 (송도동, 송도이안)37.3968126.652284복도+계단+엘리베이터+지하주차장
67인천광역시 연수구 제7호2017-11-07송도캐슬앤해모로아파트인천광역시 연수구 송도과학로51번길 136 (송도동, 송도 캐슬&해모로)37.38448126.674873복도+계단+엘리베이터+지하주차장
78인천광역시 연수구 제8호2017-11-28송도더샵그린워크2차인천광역시 연수구 아트센터대로97번길 15 (송도동, 더샵 그린워크2차)37.401465126.641496복도+계단+엘리베이터+지하주차장
89인천광역시 연수구 제9호2018-03-01송도더샵하버뷰1단지인천광역시 연수구 컨벤시아대로130번길 58 (송도동, 송도자이하버뷰1단지아파트)37.394784126.641977복도+계단+엘리베이터+지하주차장
910인천광역시 연수구 제10호2018-03-06연수하나2차아파트인천광역시 연수구 앵고개로205번길 41 (동춘동, 하나아파트)37.413298126.669448계단+엘리베이터
연번지정번호금연구역 지정 시행일자공동주택명칭소재지위도경도금연구역 지정범위
3334인천광역시 연수구 제34호2021-08-10송도SK뷰센트럴인천광역시 연수구 하모니로188번길 1737.381713126.639448복도+계단+엘리베이터+지하주차장
3435인천광역시 연수구 제35호2022-01-19연수푸르지오1단지인천광역시 연수구 벚꽃로 130-3 연수푸르지오1단지37.416208126.680118복도+계단+엘리베이터+지하주차장
3536인천광역시 연수구 제36호2022-01-27송도더샵엑스포6단지인천광역시 연수구 컨벤시아대로 42번길 96 더샵엑스포아파트 6단지37.405251126.644326복도+계단+엘리베이터+지하주차장
3637인천광역시 연수구 제37호2022-01-27송도더샵엑스포9단지인천광역시 연수구 컨벤시아대로 42번길 77 더샵엑스포아파트 9단지37.402723126.644842복도+계단+엘리베이터+지하주차장
3738인천광역시 연수구 제38호2022-01-27송도더샵엑스포10단지인천광역시 연수구 컨벤시아대로 42번길 95 더샵엑스포아파트 10단지37.40388126.643229복도+계단+엘리베이터+지하주차장
3839인천광역시 연수구 제39호2022-03-10더샵송도마리나베이인천광역시 연수구 랜드마크로 16037.416044126.610741복도+계단+엘리베이터+지하주차장
3940인천광역시 연수구 제40호2022-04-22송도자이하버뷰2단지인천광역시 연수구 컨벤시아대로 130번길 32 송도자이하버뷰 2단지37.39554126.643486복도+계단+엘리베이터+지하주차장
4041인천광역시 연수구 제41호2022-12-14더샵송도프라임뷰25BL아파트인천광역시 연수구 인천타워대로231번길 11737.383905126.626754복도+계단+엘리베이터+지하주차장
4142인천광역시 연수구 제42호2023-02-08더샵송도프라임뷰20BL아파트인천광역시 연수구 인천타워대로231번길 9737.385261126.628572복도+계단+엘리베이터+지하주차장
4243인천광역시 연수구 제43호2023-02-08송도더샵파크애비뉴인천광역시 연수구 컨벤시아대로252번길 1037.385844126.636875복도+계단+엘리베이터+지하주차장