Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations29
Missing cells2
Missing cells (%)1.4%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.3 KiB
Average record size in memory45.6 B

Variable types

Numeric1
Categorical1
Text3

Dataset

Description샘플 데이터
Author더아이엠씨
URLhttps://bigdata-region.kr/#/dataset/7c7538a4-87db-4303-b30e-b7a0d70049e7

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원문데이터인덱스 is highly overall correlated with 원문데이터키워드명High correlation
원문데이터키워드명 is highly overall correlated with 원문데이터인덱스High correlation
원문데이터내용 has 2 (6.9%) missing valuesMissing
원문데이터인덱스 has unique valuesUnique
원문데이터제목 has unique valuesUnique
원문데이터URL has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-10 14:22:53.302912
Analysis finished2023-12-10 14:22:54.062310
Duration0.76 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

원문데이터인덱스
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct29
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean15.896552
Minimum1
Maximum30
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size393.0 B
2023-12-10T23:22:54.119683image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile2.4
Q19
median16
Q323
95-th percentile28.6
Maximum30
Range29
Interquartile range (IQR)14

Descriptive statistics

Standard deviation8.6822678
Coefficient of variation (CV)0.54617303
Kurtosis-1.1327169
Mean15.896552
Median Absolute Deviation (MAD)7
Skewness-0.058137463
Sum461
Variance75.381773
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-10T23:22:54.238067image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=29)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
3.4%
2 1
 
3.4%
30 1
 
3.4%
29 1
 
3.4%
28 1
 
3.4%
27 1
 
3.4%
26 1
 
3.4%
25 1
 
3.4%
24 1
 
3.4%
23 1
 
3.4%
Other values (19) 19
65.5%
ValueCountFrequency (%)
1 1
3.4%
2 1
3.4%
3 1
3.4%
5 1
3.4%
6 1
3.4%
7 1
3.4%
8 1
3.4%
9 1
3.4%
10 1
3.4%
11 1
3.4%
ValueCountFrequency (%)
30 1
3.4%
29 1
3.4%
28 1
3.4%
27 1
3.4%
26 1
3.4%
25 1
3.4%
24 1
3.4%
23 1
3.4%
22 1
3.4%
21 1
3.4%

원문데이터키워드명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)6.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size364.0 B
_가구점_
15 
_고양_
14 

Length

Max length5
Median length5
Mean length4.5172414
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
_가구점_ 15
51.7%
_고양_ 14
48.3%

Length

2023-12-10T23:22:54.355006image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T23:22:54.449614image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
가구점 15
51.7%
고양 14
48.3%

원문데이터제목
Text

UNIQUE 

Distinct29
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size364.0 B
2023-12-10T23:22:54.660095image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length41
Median length31
Mean length23.137931
Min length7

Characters and Unicode

Total characters671
Distinct characters238
Distinct categories12 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique29 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row코마 1인용 소파 캐롯가구점
2nd row사천푸르지오 입주아파트 『아울렛 사천가구점 조세핀』...
3rd row흙침대; 돌침대; 온돌침대 라돈 방사선[추적60분 라돈 - 문제는...
4th row이태원 앤틱가구거리 이슬람사원 둘러보기..
5th row웨이브 거실장
ValueCountFrequency (%)
3
 
2.4%
흙침대 2
 
1.6%
라돈 2
 
1.6%
코마 1
 
0.8%
매매 1
 
0.8%
고양풍동]잎새[82 1
 
0.8%
고양이랍니다 1
 
0.8%
고양오리온스 1
 
0.8%
vs 1
 
0.8%
점포겸용(상가주택 1
 
0.8%
Other values (109) 109
88.6%
2023-12-10T23:22:55.041130image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
98
 
14.6%
. 29
 
4.3%
양 18
 
2.7%
고 18
 
2.7%
1 12
 
1.8%
가 12
 
1.8%
아 10
 
1.5%
인 9
 
1.3%
이 9
 
1.3%
구 9
 
1.3%
Other values (228) 447
66.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 451
67.2%
Space Separator 98
 
14.6%
Decimal Number 40
 
6.0%
Other Punctuation 37
 
5.5%
Open Punctuation 10
 
1.5%
Uppercase Letter 10
 
1.5%
Close Punctuation 8
 
1.2%
Lowercase Letter 8
 
1.2%
Dash Punctuation 5
 
0.7%
Other Symbol 2
 
0.3%
Other values (2) 2
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
양 18
 
4.0%
고 18
 
4.0%
가 12
 
2.7%
아 10
 
2.2%
인 9
 
2.0%
이 9
 
2.0%
구 9
 
2.0%
대 8
 
1.8%
리 8
 
1.8%
기 7
 
1.6%
Other values (191) 343
76.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 12
30.0%
2 7
17.5%
0 5
12.5%
8 5
12.5%
3 4
 
10.0%
4 3
 
7.5%
6 2
 
5.0%
5 2
 
5.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
M 2
20.0%
S 2
20.0%
P 1
10.0%
K 1
10.0%
R 1
10.0%
I 1
10.0%
B 1
10.0%
C 1
10.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
s 2
25.0%
m 2
25.0%
v 1
12.5%
a 1
12.5%
p 1
12.5%
b 1
12.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 29
78.4%
; 6
 
16.2%
& 1
 
2.7%
! 1
 
2.7%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
[ 6
60.0%
( 2
 
20.0%
『 2
 
20.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
] 5
62.5%
) 2
 
25.0%
』 1
 
12.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
98
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 5
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
● 2
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 1
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 451
67.2%
Common 202
30.1%
Latin 18
 
2.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
양 18
 
4.0%
고 18
 
4.0%
가 12
 
2.7%
아 10
 
2.2%
인 9
 
2.0%
이 9
 
2.0%
구 9
 
2.0%
대 8
 
1.8%
리 8
 
1.8%
기 7
 
1.6%
Other values (191) 343
76.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
98
48.5%
. 29
 
14.4%
1 12
 
5.9%
2 7
 
3.5%
[ 6
 
3.0%
; 6
 
3.0%
- 5
 
2.5%
0 5
 
2.5%
8 5
 
2.5%
] 5
 
2.5%
Other values (13) 24
 
11.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
s 2
11.1%
m 2
11.1%
M 2
11.1%
S 2
11.1%
v 1
 
5.6%
P 1
 
5.6%
K 1
 
5.6%
R 1
 
5.6%
I 1
 
5.6%
B 1
 
5.6%
Other values (4) 4
22.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 451
67.2%
ASCII 213
31.7%
None 3
 
0.4%
Geometric Shapes 2
 
0.3%
Punctuation 2
 
0.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
98
46.0%
. 29
 
13.6%
1 12
 
5.6%
2 7
 
3.3%
[ 6
 
2.8%
; 6
 
2.8%
- 5
 
2.3%
0 5
 
2.3%
8 5
 
2.3%
] 5
 
2.3%
Other values (22) 35
 
16.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
양 18
 
4.0%
고 18
 
4.0%
가 12
 
2.7%
아 10
 
2.2%
인 9
 
2.0%
이 9
 
2.0%
구 9
 
2.0%
대 8
 
1.8%
리 8
 
1.8%
기 7
 
1.6%
Other values (191) 343
76.1%
None
ValueCountFrequency (%)
『 2
66.7%
』 1
33.3%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
● 2
100.0%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 1
50.0%
’ 1
50.0%

원문데이터내용
Text

MISSING 

Distinct27
Distinct (%)100.0%
Missing2
Missing (%)6.9%
Memory size364.0 B
2023-12-10T23:22:55.245227image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length108
Median length98
Mean length89.666667
Min length14

Characters and Unicode

Total characters2421
Distinct characters450
Distinct categories13 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique27 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row지금부터 광주에 위치한 캐롯가구점에서 소개해드릴 소파는 !! 바로바로 ~ 코마 1인용 소파인데요? 지금부터 출발 ! 캐롯가구점인 장인의 손길로 한땀한땀 제작된 100...
2nd row조세핀사천가구점 피렌체4인식탁설치 사천푸르지오 입주아파트 직수입직거래... 사천가구점 조세핀가구아울렛직거래센터 전국 가구물류센터 직거래로 전국에 직접...
3rd row구매한 가구점에서 똑 같이 생긴 흙침대를 사서 사용하게 되었습니다. 그런데 그... 대형 가구점들을 통해 생명에너지도 없이 이름값만 하고 있는 것입니다. 반면 본 참흙...
4th row만능인데???ㅎㅎㅎ친구의 한 마디에 빵 터졌어요...ㅎㅎㅎ 못하는게 없는 가게...제주로 들고 오고 싶더라는..ㅋ 쫘ㅤㅈㅘㄴ....가구점들이 참 많네요... 제가 갔을땐 문을 아직...
5th row대전가구점 / 세종시 가구점 / 대전가구단지대전가구할인매장 / 가구싼곳 / 신혼가구 / 화장대 / 아이들가구 / 주니어가구 / 인테리어대전가구싼집 / 대전가구거리...
ValueCountFrequency (%)
17
 
3.9%
가구점 4
 
0.9%
지금부터 2
 
0.5%
멋진 2
 
0.5%
정말 2
 
0.5%
있는 2
 
0.5%
구입 2
 
0.5%
그 2
 
0.5%
스페셜 2
 
0.5%
흙침대를 2
 
0.5%
Other values (390) 399
91.5%
2023-12-10T23:22:55.604174image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
423
 
17.5%
. 137
 
5.7%
가 58
 
2.4%
구 54
 
2.2%
이 35
 
1.4%
고 34
 
1.4%
지 33
 
1.4%
; 30
 
1.2%
다 29
 
1.2%
1 26
 
1.1%
Other values (440) 1562
64.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1614
66.7%
Space Separator 423
 
17.5%
Other Punctuation 205
 
8.5%
Decimal Number 101
 
4.2%
Uppercase Letter 27
 
1.1%
Lowercase Letter 27
 
1.1%
Other Symbol 8
 
0.3%
Dash Punctuation 4
 
0.2%
Close Punctuation 4
 
0.2%
Open Punctuation 4
 
0.2%
Other values (3) 4
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
가 58
 
3.6%
구 54
 
3.3%
이 35
 
2.2%
고 34
 
2.1%
지 33
 
2.0%
다 29
 
1.8%
에 26
 
1.6%
는 26
 
1.6%
사 24
 
1.5%
점 23
 
1.4%
Other values (383) 1272
78.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
Q 5
18.5%
D 3
11.1%
P 2
 
7.4%
E 2
 
7.4%
T 2
 
7.4%
I 2
 
7.4%
L 2
 
7.4%
B 2
 
7.4%
S 2
 
7.4%
M 1
 
3.7%
Other values (4) 4
14.8%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
b 5
18.5%
m 5
18.5%
a 4
14.8%
s 3
11.1%
i 2
 
7.4%
o 2
 
7.4%
v 2
 
7.4%
p 1
 
3.7%
t 1
 
3.7%
l 1
 
3.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 137
66.8%
; 30
 
14.6%
/ 14
 
6.8%
! 9
 
4.4%
? 5
 
2.4%
' 5
 
2.4%
: 2
 
1.0%
& 1
 
0.5%
# 1
 
0.5%
* 1
 
0.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 26
25.7%
0 21
20.8%
2 15
14.9%
4 11
10.9%
5 8
 
7.9%
3 8
 
7.9%
9 4
 
4.0%
8 4
 
4.0%
7 3
 
3.0%
6 1
 
1.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
● 6
75.0%
◀ 1
 
12.5%
▶ 1
 
12.5%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3
75.0%
] 1
 
25.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 3
75.0%
[ 1
 
25.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
423
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 4
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
^ 2
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 1
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1614
66.7%
Common 753
31.1%
Latin 54
 
2.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
가 58
 
3.6%
구 54
 
3.3%
이 35
 
2.2%
고 34
 
2.1%
지 33
 
2.0%
다 29
 
1.8%
에 26
 
1.6%
는 26
 
1.6%
사 24
 
1.5%
점 23
 
1.4%
Other values (383) 1272
78.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
423
56.2%
. 137
 
18.2%
; 30
 
4.0%
1 26
 
3.5%
0 21
 
2.8%
2 15
 
2.0%
/ 14
 
1.9%
4 11
 
1.5%
! 9
 
1.2%
5 8
 
1.1%
Other values (22) 59
 
7.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
Q 5
 
9.3%
b 5
 
9.3%
m 5
 
9.3%
a 4
 
7.4%
s 3
 
5.6%
D 3
 
5.6%
i 2
 
3.7%
o 2
 
3.7%
P 2
 
3.7%
E 2
 
3.7%
Other values (15) 21
38.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1597
66.0%
ASCII 798
33.0%
Compat Jamo 17
 
0.7%
Geometric Shapes 8
 
0.3%
Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
423
53.0%
. 137
 
17.2%
; 30
 
3.8%
1 26
 
3.3%
0 21
 
2.6%
2 15
 
1.9%
/ 14
 
1.8%
4 11
 
1.4%
! 9
 
1.1%
5 8
 
1.0%
Other values (43) 104
 
13.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
가 58
 
3.6%
구 54
 
3.4%
이 35
 
2.2%
고 34
 
2.1%
지 33
 
2.1%
다 29
 
1.8%
에 26
 
1.6%
는 26
 
1.6%
사 24
 
1.5%
점 23
 
1.4%
Other values (375) 1255
78.6%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅎ 7
41.2%
ㅋ 4
23.5%
ㅠ 1
 
5.9%
ㄴ 1
 
5.9%
ㅤ 1
 
5.9%
ㅈ 1
 
5.9%
ㅘ 1
 
5.9%
ㅇ 1
 
5.9%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
● 6
75.0%
◀ 1
 
12.5%
▶ 1
 
12.5%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 1
100.0%

원문데이터URL
Text

UNIQUE 

Distinct29
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size364.0 B
2023-12-10T23:22:55.828872image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length179
Median length64
Mean length61.206897
Min length33

Characters and Unicode

Total characters1775
Distinct characters53
Distinct categories7 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique29 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowhttps://blog.naver.com/hmmhnet?Redirect=Log&logNo=110182502714
2nd rowhttps://blog.naver.com/mns8143?Redirect=Log&logNo=70182104554
3rd rowhttps://blog.daum.net/nblive/8347905
4th rowhttps://blog.naver.com/idioe48?Redirect=Log&logNo=60206452590
5th rowhttps://blog.naver.com/jhk7476?Redirect=Log&logNo=60206426258
ValueCountFrequency (%)
https://blog.naver.com/hmmhnet?redirect=log&logno=110182502714 1
 
3.4%
https://blog.naver.com/whitejib217?redirect=log&logno=60206414130 1
 
3.4%
http://blog.daum.net/jhchoi21/348 1
 
3.4%
https://dlswjfalejr.blog.me/20202288937 1
 
3.4%
https://cjtpower.blog.me/130182781891 1
 
3.4%
https://blog.naver.com/jinnamam?redirect=log&logno=50186092428 1
 
3.4%
https://blog.naver.com/2yoonji1?redirect=log&logno=20202292869 1
 
3.4%
https://gjmanfootballblog.tistory.com/entry/%ea%b3%a0%ec%96%91%ec%9d%98-%ed%95%b5%ec%8b%ac-%ec%9a%a9%eb%b3%91-%ec%95%8c%eb%af%b8%eb%a5%b4%ec%9d%98-2013-%ec%8a%a4%ed%8e%98%ec%85%9c 1
 
3.4%
https://alstud100.blog.me/90187508889 1
 
3.4%
https://blog.naver.com/hobak1218?redirect=log&logno=90187512318 1
 
3.4%
Other values (19) 19
65.5%
2023-12-10T23:22:56.194997image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
o 136
 
7.7%
t 92
 
5.2%
/ 92
 
5.2%
e 90
 
5.1%
g 75
 
4.2%
l 60
 
3.4%
. 58
 
3.3%
r 54
 
3.0%
0 53
 
3.0%
c 52
 
2.9%
Other values (43) 1013
57.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 968
54.5%
Decimal Number 377
 
21.2%
Other Punctuation 265
 
14.9%
Uppercase Letter 115
 
6.5%
Math Symbol 44
 
2.5%
Dash Punctuation 5
 
0.3%
Connector Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 136
14.0%
t 92
 
9.5%
e 90
 
9.3%
g 75
 
7.7%
l 60
 
6.2%
r 54
 
5.6%
c 52
 
5.4%
a 48
 
5.0%
n 42
 
4.3%
m 42
 
4.3%
Other values (15) 277
28.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 53
14.1%
8 52
13.8%
1 51
13.5%
2 50
13.3%
9 40
10.6%
5 34
9.0%
4 28
7.4%
3 27
7.2%
6 22
5.8%
7 20
 
5.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
N 22
19.1%
L 22
19.1%
R 22
19.1%
E 15
13.0%
C 11
9.6%
A 9
7.8%
B 9
7.8%
D 4
 
3.5%
F 1
 
0.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 92
34.7%
. 58
21.9%
% 42
15.8%
: 29
 
10.9%
? 22
 
8.3%
& 22
 
8.3%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
= 44
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 5
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 1083
61.0%
Common 692
39.0%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
o 136
 
12.6%
t 92
 
8.5%
e 90
 
8.3%
g 75
 
6.9%
l 60
 
5.5%
r 54
 
5.0%
c 52
 
4.8%
a 48
 
4.4%
n 42
 
3.9%
m 42
 
3.9%
Other values (24) 392
36.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
/ 92
13.3%
. 58
 
8.4%
0 53
 
7.7%
8 52
 
7.5%
1 51
 
7.4%
2 50
 
7.2%
= 44
 
6.4%
% 42
 
6.1%
9 40
 
5.8%
5 34
 
4.9%
Other values (9) 176
25.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1775
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
o 136
 
7.7%
t 92
 
5.2%
/ 92
 
5.2%
e 90
 
5.1%
g 75
 
4.2%
l 60
 
3.4%
. 58
 
3.3%
r 54
 
3.0%
0 53
 
3.0%
c 52
 
2.9%
Other values (43) 1013
57.1%

Interactions

2023-12-10T23:22:53.803791image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-10T23:22:56.281503image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
원문데이터인덱스원문데이터키워드명원문데이터제목원문데이터내용원문데이터URL
원문데이터인덱스1.0000.9941.0001.0001.000
원문데이터키워드명0.9941.0001.0001.0001.000
원문데이터제목1.0001.0001.0001.0001.000
원문데이터내용1.0001.0001.0001.0001.000
원문데이터URL1.0001.0001.0001.0001.000
2023-12-10T23:22:56.372039image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
원문데이터인덱스원문데이터키워드명
원문데이터인덱스1.0000.780
원문데이터키워드명0.7801.000

Missing values

2023-12-10T23:22:53.918546image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-10T23:22:54.024617image/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

원문데이터인덱스원문데이터키워드명원문데이터제목원문데이터내용원문데이터URL
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원문데이터인덱스원문데이터키워드명원문데이터제목원문데이터내용원문데이터URL
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2830_고양_고양교통 [88번] - BC211M농수산물센터 ◀ ▶ 백석역https://blog.naver.com/fh35556?Redirect=Log&logNo=50186060593