Overview

Dataset statistics

Number of variables8
Number of observations64
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory4.3 KiB
Average record size in memory69.1 B

Variable types

Categorical2
Text3
Numeric3

Alerts

우편번호 is highly overall correlated with 위도 and 2 other fieldsHigh correlation
위도 is highly overall correlated with 우편번호 and 2 other fieldsHigh correlation
경도 is highly overall correlated with 시군명High correlation
시군명 is highly overall correlated with 우편번호 and 3 other fieldsHigh correlation
지역본부지사 is highly overall correlated with 우편번호 and 2 other fieldsHigh correlation
업체명 has unique valuesUnique
도로명주소 has unique valuesUnique
지번주소 has unique valuesUnique
위도 has unique valuesUnique
경도 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-22 21:55:46.730299
Analysis finished2023-12-22 21:55:52.448585
Duration5.72 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

시군명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct24
Distinct (%)37.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size644.0 B
고양시
6 
수원시
6 
용인시
 
4
김포시
 
4
남양주시
 
4
Other values (19)
40 

Length

Max length4
Median length3
Mean length3.078125
Min length3

Unique

Unique5 ?
Unique (%)7.8%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
고양시 6
 
9.4%
수원시 6
 
9.4%
용인시 4
 
6.2%
김포시 4
 
6.2%
남양주시 4
 
6.2%
시흥시 4
 
6.2%
성남시 4
 
6.2%
파주시 3
 
4.7%
화성시 3
 
4.7%
부천시 3
 
4.7%
Other values (14) 23
35.9%

Length

2023-12-22T21:55:52.726401image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
고양시 6
 
9.4%
수원시 6
 
9.4%
용인시 4
 
6.2%
김포시 4
 
6.2%
남양주시 4
 
6.2%
시흥시 4
 
6.2%
성남시 4
 
6.2%
파주시 3
 
4.7%
화성시 3
 
4.7%
부천시 3
 
4.7%
Other values (14) 23
35.9%

지역본부지사
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct5
Distinct (%)7.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size644.0 B
경기광역본부
18 
경기중부지사
15 
경기동부지사
13 
경기서부지사
11 
경기북부지사
7 

Length

Max length6
Median length6
Mean length6
Min length6

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
경기광역본부 18
28.1%
경기중부지사 15
23.4%
경기동부지사 13
20.3%
경기서부지사 11
17.2%
경기북부지사 7
 
10.9%

Length

2023-12-22T21:55:53.093421image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-22T21:55:53.549510image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
경기광역본부 18
28.1%
경기중부지사 15
23.4%
경기동부지사 13
20.3%
경기서부지사 11
17.2%
경기북부지사 7
 
10.9%

업체명
Text

UNIQUE 

Distinct64
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size644.0 B
2023-12-22T21:55:54.087628image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length26
Median length19
Mean length14.171875
Min length8

Characters and Unicode

Total characters907
Distinct characters129
Distinct categories6 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique64 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row(주)오천고양지점 씨엔지충전소
2nd row고양씨엔지(주)
3rd row서울씨엔지(주)
4th row서울씨엔지(주)대화충전소
5th row일산CNG충전소
ValueCountFrequency (%)
주식회사 7
 
6.9%
cng충전소 6
 
5.9%
주)에스이모빌리티 5
 
4.9%
주)대원고속 5
 
4.9%
주)대원운수 4
 
3.9%
주)삼천리이엔지 2
 
2.0%
주)오천고양지점 1
 
1.0%
주)삼천리화성동탄cng충전소 1
 
1.0%
삼영씨엔지주식회사 1
 
1.0%
죽전cng충전소 1
 
1.0%
Other values (69) 69
67.6%
2023-12-22T21:55:55.512976image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
주 55
 
6.1%
( 50
 
5.5%
) 50
 
5.5%
소 50
 
5.5%
전 46
 
5.1%
충 45
 
5.0%
38
 
4.2%
G 38
 
4.2%
C 38
 
4.2%
N 38
 
4.2%
Other values (119) 459
50.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 650
71.7%
Uppercase Letter 118
 
13.0%
Open Punctuation 50
 
5.5%
Close Punctuation 50
 
5.5%
Space Separator 38
 
4.2%
Other Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
주 55
 
8.5%
소 50
 
7.7%
전 46
 
7.1%
충 45
 
6.9%
지 24
 
3.7%
스 18
 
2.8%
리 15
 
2.3%
천 15
 
2.3%
이 14
 
2.2%
대 14
 
2.2%
Other values (108) 354
54.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
G 38
32.2%
C 38
32.2%
N 38
32.2%
B 1
 
0.8%
T 1
 
0.8%
R 1
 
0.8%
L 1
 
0.8%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 50
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 50
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
38
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 650
71.7%
Common 139
 
15.3%
Latin 118
 
13.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 55
 
8.5%
소 50
 
7.7%
전 46
 
7.1%
충 45
 
6.9%
지 24
 
3.7%
스 18
 
2.8%
리 15
 
2.3%
천 15
 
2.3%
이 14
 
2.2%
대 14
 
2.2%
Other values (108) 354
54.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
G 38
32.2%
C 38
32.2%
N 38
32.2%
B 1
 
0.8%
T 1
 
0.8%
R 1
 
0.8%
L 1
 
0.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
( 50
36.0%
) 50
36.0%
38
27.3%
, 1
 
0.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 650
71.7%
ASCII 257
 
28.3%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 55
 
8.5%
소 50
 
7.7%
전 46
 
7.1%
충 45
 
6.9%
지 24
 
3.7%
스 18
 
2.8%
리 15
 
2.3%
천 15
 
2.3%
이 14
 
2.2%
대 14
 
2.2%
Other values (108) 354
54.5%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
( 50
19.5%
) 50
19.5%
38
14.8%
G 38
14.8%
C 38
14.8%
N 38
14.8%
B 1
 
0.4%
T 1
 
0.4%
R 1
 
0.4%
, 1
 
0.4%

도로명주소
Text

UNIQUE 

Distinct64
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size644.0 B
2023-12-22T21:55:56.186564image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length30
Median length24
Mean length19.421875
Min length14

Characters and Unicode

Total characters1243
Distinct characters137
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

Unique64 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row경기도 고양시 일산서구 경의로 772
2nd row경기도 고양시 일산동구 무궁화로 385-11
3rd row경기도 고양시 덕양구 서오릉로 540-42
4th row경기도 고양시 일산서구 대수길 105
5th row경기도 고양시 일산동구 견달산로 246-3
ValueCountFrequency (%)
경기도 64
 
21.8%
고양시 6
 
2.0%
수원시 6
 
2.0%
처인구 4
 
1.4%
남양주시 4
 
1.4%
성남시 4
 
1.4%
권선구 4
 
1.4%
김포시 4
 
1.4%
시흥시 4
 
1.4%
용인시 4
 
1.4%
Other values (162) 189
64.5%
2023-12-22T21:55:57.947540image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
229
18.4%
시 68
 
5.5%
경 66
 
5.3%
기 65
 
5.2%
도 65
 
5.2%
로 59
 
4.7%
1 45
 
3.6%
2 35
 
2.8%
구 24
 
1.9%
3 24
 
1.9%
Other values (127) 563
45.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 763
61.4%
Decimal Number 235
 
18.9%
Space Separator 229
 
18.4%
Dash Punctuation 16
 
1.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
시 68
 
8.9%
경 66
 
8.7%
기 65
 
8.5%
도 65
 
8.5%
로 59
 
7.7%
구 24
 
3.1%
양 18
 
2.4%
길 17
 
2.2%
남 15
 
2.0%
산 13
 
1.7%
Other values (115) 353
46.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 45
19.1%
2 35
14.9%
3 24
10.2%
7 22
9.4%
6 21
8.9%
0 19
8.1%
8 19
8.1%
5 19
8.1%
4 18
 
7.7%
9 13
 
5.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
229
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 16
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 763
61.4%
Common 480
38.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 68
 
8.9%
경 66
 
8.7%
기 65
 
8.5%
도 65
 
8.5%
로 59
 
7.7%
구 24
 
3.1%
양 18
 
2.4%
길 17
 
2.2%
남 15
 
2.0%
산 13
 
1.7%
Other values (115) 353
46.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
229
47.7%
1 45
 
9.4%
2 35
 
7.3%
3 24
 
5.0%
7 22
 
4.6%
6 21
 
4.4%
0 19
 
4.0%
8 19
 
4.0%
5 19
 
4.0%
4 18
 
3.8%
Other values (2) 29
 
6.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 763
61.4%
ASCII 480
38.6%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
229
47.7%
1 45
 
9.4%
2 35
 
7.3%
3 24
 
5.0%
7 22
 
4.6%
6 21
 
4.4%
0 19
 
4.0%
8 19
 
4.0%
5 19
 
4.0%
4 18
 
3.8%
Other values (2) 29
 
6.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 68
 
8.9%
경 66
 
8.7%
기 65
 
8.5%
도 65
 
8.5%
로 59
 
7.7%
구 24
 
3.1%
양 18
 
2.4%
길 17
 
2.2%
남 15
 
2.0%
산 13
 
1.7%
Other values (115) 353
46.3%

지번주소
Text

UNIQUE 

Distinct64
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size644.0 B
2023-12-22T21:55:58.742095image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length35
Median length27
Mean length22.828125
Min length17

Characters and Unicode

Total characters1461
Distinct characters144
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

Unique64 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row경기도 고양시 일산서구 대화동 1994번지
2nd row경기도 고양시 일산동구 식사동 825-12번지
3rd row경기도 고양시 덕양구 용두동 590-4번지 용두CNG충전소
4th row경기도 고양시 일산서구 대화동 2328번지
5th row경기도 고양시 일산동구 식사동 249-28번지
ValueCountFrequency (%)
경기도 64
 
20.4%
고양시 6
 
1.9%
수원시 6
 
1.9%
남양주시 4
 
1.3%
권선구 4
 
1.3%
김포시 4
 
1.3%
처인구 4
 
1.3%
용인시 4
 
1.3%
시흥시 4
 
1.3%
성남시 4
 
1.3%
Other values (177) 210
66.9%
2023-12-22T21:56:00.558664image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
250
 
17.1%
지 71
 
4.9%
시 69
 
4.7%
도 66
 
4.5%
경 65
 
4.4%
기 64
 
4.4%
번 64
 
4.4%
동 57
 
3.9%
1 49
 
3.4%
- 37
 
2.5%
Other values (134) 669
45.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 927
63.4%
Space Separator 250
 
17.1%
Decimal Number 236
 
16.2%
Dash Punctuation 37
 
2.5%
Uppercase Letter 9
 
0.6%
Open Punctuation 1
 
0.1%
Close Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
지 71
 
7.7%
시 69
 
7.4%
도 66
 
7.1%
경 65
 
7.0%
기 64
 
6.9%
번 64
 
6.9%
동 57
 
6.1%
구 26
 
2.8%
양 18
 
1.9%
산 16
 
1.7%
Other values (117) 411
44.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 49
20.8%
2 36
15.3%
7 26
11.0%
5 25
10.6%
6 23
9.7%
4 16
 
6.8%
8 16
 
6.8%
3 16
 
6.8%
9 15
 
6.4%
0 14
 
5.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 3
33.3%
G 3
33.3%
N 3
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
250
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 37
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 927
63.4%
Common 525
35.9%
Latin 9
 
0.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
지 71
 
7.7%
시 69
 
7.4%
도 66
 
7.1%
경 65
 
7.0%
기 64
 
6.9%
번 64
 
6.9%
동 57
 
6.1%
구 26
 
2.8%
양 18
 
1.9%
산 16
 
1.7%
Other values (117) 411
44.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
250
47.6%
1 49
 
9.3%
- 37
 
7.0%
2 36
 
6.9%
7 26
 
5.0%
5 25
 
4.8%
6 23
 
4.4%
4 16
 
3.0%
8 16
 
3.0%
3 16
 
3.0%
Other values (4) 31
 
5.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
C 3
33.3%
G 3
33.3%
N 3
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 927
63.4%
ASCII 534
36.6%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
250
46.8%
1 49
 
9.2%
- 37
 
6.9%
2 36
 
6.7%
7 26
 
4.9%
5 25
 
4.7%
6 23
 
4.3%
4 16
 
3.0%
8 16
 
3.0%
3 16
 
3.0%
Other values (7) 40
 
7.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
지 71
 
7.7%
시 69
 
7.4%
도 66
 
7.1%
경 65
 
7.0%
기 64
 
6.9%
번 64
 
6.9%
동 57
 
6.1%
구 26
 
2.8%
양 18
 
1.9%
산 16
 
1.7%
Other values (117) 411
44.3%

우편번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct60
Distinct (%)93.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean14146.375
Minimum10042
Maximum18511
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size708.0 B
2023-12-22T21:56:01.242794image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum10042
5-th percentile10112.1
Q111482.75
median14366.5
Q316639.75
95-th percentile18124.1
Maximum18511
Range8469
Interquartile range (IQR)5157

Descriptive statistics

Standard deviation2750.9045
Coefficient of variation (CV)0.19446003
Kurtosis-1.3714591
Mean14146.375
Median Absolute Deviation (MAD)2432
Skewness-0.06442762
Sum905368
Variance7567475.7
MonotonicityNot monotonic
2023-12-22T21:56:01.851896image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
15082 2
 
3.1%
16511 2
 
3.1%
10069 2
 
3.1%
13636 2
 
3.1%
10373 1
 
1.6%
11815 1
 
1.6%
13900 1
 
1.6%
11449 1
 
1.6%
11494 1
 
1.6%
18128 1
 
1.6%
Other values (50) 50
78.1%
ValueCountFrequency (%)
10042 1
1.6%
10069 2
3.1%
10092 1
1.6%
10226 1
1.6%
10251 1
1.6%
10316 1
1.6%
10320 1
1.6%
10373 1
1.6%
10547 1
1.6%
10813 1
1.6%
ValueCountFrequency (%)
18511 1
1.6%
18364 1
1.6%
18280 1
1.6%
18128 1
1.6%
18102 1
1.6%
17949 1
1.6%
17868 1
1.6%
17585 1
1.6%
17391 1
1.6%
17323 1
1.6%

위도
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct64
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean37.446834
Minimum37.000821
Maximum37.859565
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size708.0 B
2023-12-22T21:56:02.548556image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum37.000821
5-th percentile37.135424
Q137.28755
median37.417543
Q337.637713
95-th percentile37.797799
Maximum37.859565
Range0.8587434
Interquartile range (IQR)0.35016325

Descriptive statistics

Standard deviation0.22523012
Coefficient of variation (CV)0.0060146638
Kurtosis-0.89801009
Mean37.446834
Median Absolute Deviation (MAD)0.16784146
Skewness0.097092901
Sum2396.5974
Variance0.050728605
MonotonicityNot monotonic
2023-12-22T21:56:03.170526image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
37.68686364 1
 
1.6%
37.3448912 1
 
1.6%
37.43061824 1
 
1.6%
37.31367262 1
 
1.6%
37.29067877 1
 
1.6%
37.01257018 1
 
1.6%
37.41982242 1
 
1.6%
37.85223499 1
 
1.6%
37.80090224 1
 
1.6%
37.13119314 1
 
1.6%
Other values (54) 54
84.4%
ValueCountFrequency (%)
37.00082117 1
1.6%
37.0036693 1
1.6%
37.01257018 1
1.6%
37.13119314 1
1.6%
37.15940064 1
1.6%
37.1830366 1
1.6%
37.18538843 1
1.6%
37.19860722 1
1.6%
37.21628936 1
1.6%
37.23408304 1
1.6%
ValueCountFrequency (%)
37.85956457 1
1.6%
37.85223499 1
1.6%
37.84467703 1
1.6%
37.80090224 1
1.6%
37.78021177 1
1.6%
37.7729839 1
1.6%
37.75272566 1
1.6%
37.74893585 1
1.6%
37.7387349 1
1.6%
37.71657415 1
1.6%

경도
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct64
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean126.97991
Minimum126.54883
Maximum127.50041
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size708.0 B
2023-12-22T21:56:03.820722image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum126.54883
5-th percentile126.69951
Q1126.79038
median126.9959
Q3127.14271
95-th percentile127.28705
Maximum127.50041
Range0.951573
Interquartile range (IQR)0.3523337

Descriptive statistics

Standard deviation0.21432026
Coefficient of variation (CV)0.001687828
Kurtosis-0.72973402
Mean126.97991
Median Absolute Deviation (MAD)0.18854205
Skewness0.15639079
Sum8126.7145
Variance0.045933173
MonotonicityNot monotonic
2023-12-22T21:56:04.476500image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
126.7605645 1
 
1.6%
126.7263809 1
 
1.6%
126.7774132 1
 
1.6%
126.7523862 1
 
1.6%
126.8752588 1
 
1.6%
127.2921348 1
 
1.6%
126.8950383 1
 
1.6%
127.0662667 1
 
1.6%
127.0854233 1
 
1.6%
127.0404806 1
 
1.6%
Other values (54) 54
84.4%
ValueCountFrequency (%)
126.5488332 1
1.6%
126.6252359 1
1.6%
126.6354373 1
1.6%
126.6977683 1
1.6%
126.7093815 1
1.6%
126.7263809 1
1.6%
126.7274781 1
1.6%
126.7337394 1
1.6%
126.7390785 1
1.6%
126.742587 1
1.6%
ValueCountFrequency (%)
127.5004062 1
1.6%
127.4432294 1
1.6%
127.304628 1
1.6%
127.2921348 1
1.6%
127.2582592 1
1.6%
127.2339093 1
1.6%
127.2301013 1
1.6%
127.2292945 1
1.6%
127.2261973 1
1.6%
127.2226098 1
1.6%

Interactions

2023-12-22T21:55:50.652231image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-22T21:55:48.350802image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-22T21:55:49.518674image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-22T21:55:51.017474image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-22T21:55:48.646269image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-22T21:55:49.963676image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-22T21:55:51.259697image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-22T21:55:49.118101image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-22T21:55:50.247275image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-22T21:56:04.835447image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
시군명지역본부지사업체명도로명주소지번주소우편번호위도경도
시군명1.0001.0001.0001.0001.0001.0000.9040.923
지역본부지사1.0001.0001.0001.0001.0000.9960.8730.679
업체명1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
도로명주소1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
지번주소1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
우편번호1.0000.9961.0001.0001.0001.0000.9090.721
위도0.9040.8731.0001.0001.0000.9091.0000.263
경도0.9230.6791.0001.0001.0000.7210.2631.000
2023-12-22T21:56:05.238119image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
지역본부지사시군명
지역본부지사1.0000.823
시군명0.8231.000
2023-12-22T21:56:05.499986image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
우편번호위도경도시군명지역본부지사
우편번호1.000-0.9210.3250.8610.873
위도-0.9211.000-0.2170.5340.522
경도0.325-0.2171.0000.5790.460
시군명0.8610.5340.5791.0000.823
지역본부지사0.8730.5220.4600.8231.000

Missing values

2023-12-22T21:55:51.863775image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-22T21:55:52.255548image/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

시군명지역본부지사업체명도로명주소지번주소우편번호위도경도
0고양시경기중부지사(주)오천고양지점 씨엔지충전소경기도 고양시 일산서구 경의로 772경기도 고양시 일산서구 대화동 1994번지1037337.686864126.760565
1고양시경기중부지사고양씨엔지(주)경기도 고양시 일산동구 무궁화로 385-11경기도 고양시 일산동구 식사동 825-12번지1032037.679081126.801218
2고양시경기중부지사서울씨엔지(주)경기도 고양시 덕양구 서오릉로 540-42경기도 고양시 덕양구 용두동 590-4번지 용두CNG충전소1054737.63195126.880086
3고양시경기중부지사서울씨엔지(주)대화충전소경기도 고양시 일산서구 대수길 105경기도 고양시 일산서구 대화동 2328번지1022637.680697126.739079
4고양시경기중부지사일산CNG충전소경기도 고양시 일산동구 견달산로 246-3경기도 고양시 일산동구 식사동 249-28번지1031637.687651126.820432
5고양시경기중부지사주식회사 동진네오경기도 고양시 일산동구 고봉로678번길 47경기도 고양시 일산동구 설문동 787-2번지1025137.716574126.791902
6광명시경기서부지사(주)삼천리광명소하CNG충전소경기도 광명시 오리로 273경기도 광명시 소하동 1054-5번지1433337.42714126.880818
7광명시경기서부지사(주)삼천리광명하안CNG충전소경기도 광명시 범안로 966경기도 광명시 하안동 314번지1430337.457273126.872338
8광주시경기동부지사(주)대원고속 광주씨엔지충전소경기도 광주시 광주대로 171경기도 광주시 송정동 221번지1273937.420988127.258259
9군포시경기광역본부(주)삼천리이엔지 부곡(군포부곡씨엔지충전소)경기도 군포시 번영로 179-46경기도 군포시 부곡동 773-3번지 공영차고지1587937.331355126.92617
시군명지역본부지사업체명도로명주소지번주소우편번호위도경도
54파주시경기중부지사주식회사 용성에너지경기도 파주시 교하로 1358경기도 파주시 교하동 548번지1086737.752726126.742587
55평택시경기광역본부평택 용이CNG충전소경기도 평택시 이화로 89경기도 평택시 용이동 31-8번지1786837.003669127.139898
56평택시경기광역본부한국가스공사 평택생산기지본부경기도 평택시 포승읍 남양만로 175-88경기도 평택시 포승읍 원정리 1번지1794937.000821126.790955
57포천시경기북부지사(주)대원운수 내촌CNG충전소경기도 포천시 내촌면 음고개길 9-28경기도 포천시 내촌면 음현리 155-11번지1119237.780212127.229294
58포천시경기북부지사선진에너지(주) 포천CNG충전소경기도 포천시 호국로883번길 9경기도 포천시 설운동 70-25번지1116137.844677127.157761
59하남시경기동부지사하남BRT CNG충전소경기도 하남시 창우로 146경기도 하남시 창우동 539번지1302337.538934127.230101
60하남시경기동부지사하남CNG충전소경기도 하남시 하남대로284번길 45경기도 하남시 상산곡동 46번지1302637.499373127.233909
61화성시경기광역본부(주)경기고속 안녕동CNG충전소경기도 화성시 안녕남로 111경기도 화성시 안녕동 157-1번지1836437.198607126.995585
62화성시경기광역본부(주)삼천리화성동탄CNG충전소경기도 화성시 10용사로 636경기도 화성시 반송동 240번지 동탄공영버스차고지1851137.185388127.080001
63화성시경기광역본부현대자동차(주) 남양연구소 CNG충전소경기도 화성시 남양읍 현대연구소로 150경기도 화성시 남양읍 장덕리 772-1번지1828037.159401126.813508