Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations60
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory2.6 KiB
Average record size in memory44.2 B

Variable types

Numeric2
Text3

Dataset

Description부산광역시남구_가로화단현황_20210512
Author부산광역시 남구
URLhttp://data.busan.go.kr/dataSet/detail.nm?contentId=10&publicdatapk=15047954

Alerts

연번 has unique valuesUnique
수목합계 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-10 17:03:45.851540
Analysis finished2023-12-10 17:03:47.621965
Duration1.77 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

연번
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct60
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean30.5
Minimum1
Maximum60
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size672.0 B
2023-12-11T02:03:47.747259image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile3.95
Q115.75
median30.5
Q345.25
95-th percentile57.05
Maximum60
Range59
Interquartile range (IQR)29.5

Descriptive statistics

Standard deviation17.464249
Coefficient of variation (CV)0.57259833
Kurtosis-1.2
Mean30.5
Median Absolute Deviation (MAD)15
Skewness0
Sum1830
Variance305
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-11T02:03:48.346852image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
1.7%
32 1
 
1.7%
34 1
 
1.7%
35 1
 
1.7%
36 1
 
1.7%
37 1
 
1.7%
38 1
 
1.7%
39 1
 
1.7%
40 1
 
1.7%
41 1
 
1.7%
Other values (50) 50
83.3%
ValueCountFrequency (%)
1 1
1.7%
2 1
1.7%
3 1
1.7%
4 1
1.7%
5 1
1.7%
6 1
1.7%
7 1
1.7%
8 1
1.7%
9 1
1.7%
10 1
1.7%
ValueCountFrequency (%)
60 1
1.7%
59 1
1.7%
58 1
1.7%
57 1
1.7%
56 1
1.7%
55 1
1.7%
54 1
1.7%
53 1
1.7%
52 1
1.7%
51 1
1.7%

노선별(소재지)
Text

Distinct30
Distinct (%)50.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size612.0 B
2023-12-11T02:03:48.787531image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length19
Median length12
Mean length13.166667
Min length12

Characters and Unicode

Total characters790
Distinct characters69
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

Unique18 ?
Unique (%)30.0%

Sample

1st row부산광역시 남구 수영로
2nd row부산광역시 남구 신선로
3rd row부산광역시 남구 신선로
4th row부산광역시 남구 황령대로(1차)
5th row부산광역시 남구 유엔평화로
ValueCountFrequency (%)
부산광역시 60
33.0%
남구 60
33.0%
우암로 8
 
4.4%
신선로 8
 
4.4%
수영로 8
 
4.4%
석포로 3
 
1.6%
용호로 3
 
1.6%
용소로 3
 
1.6%
유엔로 2
 
1.1%
황령대로 2
 
1.1%
Other values (21) 25
13.7%
2023-12-11T02:03:49.474788image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
127
16.1%
남 62
 
7.8%
로 61
 
7.7%
산 61
 
7.7%
부 60
 
7.6%
광 60
 
7.6%
역 60
 
7.6%
시 60
 
7.6%
구 60
 
7.6%
신 10
 
1.3%
Other values (59) 169
21.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 642
81.3%
Space Separator 127
 
16.1%
Decimal Number 15
 
1.9%
Close Punctuation 2
 
0.3%
Open Punctuation 2
 
0.3%
Uppercase Letter 2
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
남 62
9.7%
로 61
9.5%
산 61
9.5%
부 60
9.3%
광 60
9.3%
역 60
9.3%
시 60
9.3%
구 60
9.3%
신 10
 
1.6%
선 10
 
1.6%
Other values (46) 138
21.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 3
20.0%
4 3
20.0%
7 2
13.3%
0 2
13.3%
3 2
13.3%
6 1
 
6.7%
5 1
 
6.7%
1 1
 
6.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
L 1
50.0%
G 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
127
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 642
81.3%
Common 146
 
18.5%
Latin 2
 
0.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
남 62
9.7%
로 61
9.5%
산 61
9.5%
부 60
9.3%
광 60
9.3%
역 60
9.3%
시 60
9.3%
구 60
9.3%
신 10
 
1.6%
선 10
 
1.6%
Other values (46) 138
21.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
127
87.0%
2 3
 
2.1%
4 3
 
2.1%
7 2
 
1.4%
0 2
 
1.4%
3 2
 
1.4%
) 2
 
1.4%
( 2
 
1.4%
6 1
 
0.7%
5 1
 
0.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
L 1
50.0%
G 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 642
81.3%
ASCII 148
 
18.7%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
127
85.8%
2 3
 
2.0%
4 3
 
2.0%
7 2
 
1.4%
0 2
 
1.4%
3 2
 
1.4%
) 2
 
1.4%
( 2
 
1.4%
6 1
 
0.7%
L 1
 
0.7%
Other values (3) 3
 
2.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
남 62
9.7%
로 61
9.5%
산 61
9.5%
부 60
9.3%
광 60
9.3%
역 60
9.3%
시 60
9.3%
구 60
9.3%
신 10
 
1.6%
선 10
 
1.6%
Other values (46) 138
21.5%

시점
Text

Distinct54
Distinct (%)90.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size612.0 B
2023-12-11T02:03:49.960124image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length27
Median length20
Mean length16.366667
Min length12

Characters and Unicode

Total characters982
Distinct characters138
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

Unique48 ?
Unique (%)80.0%

Sample

1st row부산광역시 남구 신정시장입구
2nd row부산광역시 남구 산업인력공단
3rd row부산광역시 남구 49호광장
4th row부산광역시 남구 대남교차로
5th row부산광역시 남구 유엔탑
ValueCountFrequency (%)
부산광역시 60
29.7%
남구 60
29.7%
일원 6
 
3.0%
앞 3
 
1.5%
대남교차로 2
 
1.0%
분포교 2
 
1.0%
대연고등학교 2
 
1.0%
lg메트로시티 2
 
1.0%
우암로259 2
 
1.0%
성모병원앞 2
 
1.0%
Other values (58) 61
30.2%
2023-12-11T02:03:50.748142image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
144
 
14.7%
시 64
 
6.5%
부 63
 
6.4%
남 63
 
6.4%
구 63
 
6.4%
역 62
 
6.3%
산 62
 
6.3%
광 61
 
6.2%
대 19
 
1.9%
로 15
 
1.5%
Other values (128) 366
37.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 762
77.6%
Space Separator 144
 
14.7%
Decimal Number 60
 
6.1%
Uppercase Letter 7
 
0.7%
Dash Punctuation 5
 
0.5%
Open Punctuation 2
 
0.2%
Close Punctuation 2
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
시 64
 
8.4%
부 63
 
8.3%
남 63
 
8.3%
구 63
 
8.3%
역 62
 
8.1%
산 62
 
8.1%
광 61
 
8.0%
대 19
 
2.5%
로 15
 
2.0%
동 13
 
1.7%
Other values (109) 277
36.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 11
18.3%
2 10
16.7%
5 9
15.0%
4 7
11.7%
6 7
11.7%
0 5
8.3%
9 4
 
6.7%
3 3
 
5.0%
7 2
 
3.3%
8 2
 
3.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
G 2
28.6%
L 2
28.6%
B 1
14.3%
T 1
14.3%
N 1
14.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
144
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 5
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 762
77.6%
Common 213
 
21.7%
Latin 7
 
0.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 64
 
8.4%
부 63
 
8.3%
남 63
 
8.3%
구 63
 
8.3%
역 62
 
8.1%
산 62
 
8.1%
광 61
 
8.0%
대 19
 
2.5%
로 15
 
2.0%
동 13
 
1.7%
Other values (109) 277
36.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
144
67.6%
1 11
 
5.2%
2 10
 
4.7%
5 9
 
4.2%
4 7
 
3.3%
6 7
 
3.3%
0 5
 
2.3%
- 5
 
2.3%
9 4
 
1.9%
3 3
 
1.4%
Other values (4) 8
 
3.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
G 2
28.6%
L 2
28.6%
B 1
14.3%
T 1
14.3%
N 1
14.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 762
77.6%
ASCII 220
 
22.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
144
65.5%
1 11
 
5.0%
2 10
 
4.5%
5 9
 
4.1%
4 7
 
3.2%
6 7
 
3.2%
0 5
 
2.3%
- 5
 
2.3%
9 4
 
1.8%
3 3
 
1.4%
Other values (9) 15
 
6.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 64
 
8.4%
부 63
 
8.3%
남 63
 
8.3%
구 63
 
8.3%
역 62
 
8.1%
산 62
 
8.1%
광 61
 
8.0%
대 19
 
2.5%
로 15
 
2.0%
동 13
 
1.7%
Other values (109) 277
36.4%

종점
Text

Distinct58
Distinct (%)96.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size612.0 B
2023-12-11T02:03:51.254884image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length27
Median length21
Mean length16
Min length13

Characters and Unicode

Total characters960
Distinct characters145
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique56 ?
Unique (%)93.3%

Sample

1st row부산광역시 남구 남구청일원
2nd row부산광역시 남구 삼성아파트
3rd row부산광역시 남구 영남제분 앞
4th row부산광역시 남구 맥도날드
5th row부산광역시 남구 문화회관 앞 터널입구
ValueCountFrequency (%)
부산광역시 60
29.7%
남구 60
29.7%
일원 6
 
3.0%
앞 4
 
2.0%
맥도날드 2
 
1.0%
용호지구대 2
 
1.0%
평화공원 2
 
1.0%
입구 2
 
1.0%
문현곱창골목 1
 
0.5%
신선로447번길 1
 
0.5%
Other values (62) 62
30.7%
2023-12-11T02:03:52.224210image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
145
15.1%
구 70
 
7.3%
남 63
 
6.6%
부 62
 
6.5%
시 62
 
6.5%
산 61
 
6.4%
광 61
 
6.4%
역 60
 
6.2%
원 15
 
1.6%
대 13
 
1.4%
Other values (135) 348
36.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 753
78.4%
Space Separator 145
 
15.1%
Decimal Number 47
 
4.9%
Uppercase Letter 5
 
0.5%
Dash Punctuation 3
 
0.3%
Open Punctuation 2
 
0.2%
Close Punctuation 2
 
0.2%
Lowercase Letter 2
 
0.2%
Other Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
구 70
 
9.3%
남 63
 
8.4%
부 62
 
8.2%
시 62
 
8.2%
산 61
 
8.1%
광 61
 
8.1%
역 60
 
8.0%
원 15
 
2.0%
대 13
 
1.7%
로 11
 
1.5%
Other values (114) 275
36.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 7
14.9%
2 7
14.9%
4 7
14.9%
6 6
12.8%
7 5
10.6%
5 5
10.6%
8 4
8.5%
0 2
 
4.3%
3 2
 
4.3%
9 2
 
4.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
G 2
40.0%
K 1
20.0%
T 1
20.0%
L 1
20.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
k 1
50.0%
s 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
145
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 3
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
& 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 753
78.4%
Common 200
 
20.8%
Latin 7
 
0.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
구 70
 
9.3%
남 63
 
8.4%
부 62
 
8.2%
시 62
 
8.2%
산 61
 
8.1%
광 61
 
8.1%
역 60
 
8.0%
원 15
 
2.0%
대 13
 
1.7%
로 11
 
1.5%
Other values (114) 275
36.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
145
72.5%
1 7
 
3.5%
2 7
 
3.5%
4 7
 
3.5%
6 6
 
3.0%
7 5
 
2.5%
5 5
 
2.5%
8 4
 
2.0%
- 3
 
1.5%
0 2
 
1.0%
Other values (5) 9
 
4.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
G 2
28.6%
K 1
14.3%
T 1
14.3%
k 1
14.3%
s 1
14.3%
L 1
14.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 753
78.4%
ASCII 207
 
21.6%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
145
70.0%
1 7
 
3.4%
2 7
 
3.4%
4 7
 
3.4%
6 6
 
2.9%
7 5
 
2.4%
5 5
 
2.4%
8 4
 
1.9%
- 3
 
1.4%
0 2
 
1.0%
Other values (11) 16
 
7.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
구 70
 
9.3%
남 63
 
8.4%
부 62
 
8.2%
시 62
 
8.2%
산 61
 
8.1%
광 61
 
8.1%
역 60
 
8.0%
원 15
 
2.0%
대 13
 
1.7%
로 11
 
1.5%
Other values (114) 275
36.5%

수목합계
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct60
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2985.9
Minimum75
Maximum13580
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size672.0 B
2023-12-11T02:03:52.694291image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum75
5-th percentile357.65
Q1776
median1920.5
Q34581.5
95-th percentile9051.95
Maximum13580
Range13505
Interquartile range (IQR)3805.5

Descriptive statistics

Standard deviation2986.42
Coefficient of variation (CV)1.0001742
Kurtosis1.9969071
Mean2985.9
Median Absolute Deviation (MAD)1362
Skewness1.4766432
Sum179154
Variance8918704.7
MonotonicityNot monotonic
2023-12-11T02:03:53.225299image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
2531 1
 
1.7%
6225 1
 
1.7%
1000 1
 
1.7%
711 1
 
1.7%
6875 1
 
1.7%
75 1
 
1.7%
5560 1
 
1.7%
3036 1
 
1.7%
530 1
 
1.7%
7686 1
 
1.7%
Other values (50) 50
83.3%
ValueCountFrequency (%)
75 1
1.7%
297 1
1.7%
313 1
1.7%
360 1
1.7%
383 1
1.7%
410 1
1.7%
420 1
1.7%
530 1
1.7%
550 1
1.7%
557 1
1.7%
ValueCountFrequency (%)
13580 1
1.7%
10670 1
1.7%
9526 1
1.7%
9027 1
1.7%
7930 1
1.7%
7686 1
1.7%
6875 1
1.7%
6500 1
1.7%
6225 1
1.7%
5650 1
1.7%

Interactions

2023-12-11T02:03:47.013410image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T02:03:46.675230image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T02:03:47.177678image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T02:03:46.860945image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-11T02:03:53.488355image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연번노선별(소재지)시점종점수목합계
연번1.0000.5930.9110.9700.106
노선별(소재지)0.5931.0000.9620.5960.851
시점0.9110.9621.0000.9830.000
종점0.9700.5960.9831.0000.873
수목합계0.1060.8510.0000.8731.000
2023-12-11T02:03:53.678218image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연번수목합계
연번1.000-0.060
수목합계-0.0601.000

Missing values

2023-12-11T02:03:47.394846image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-11T02:03:47.556060image/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

연번노선별(소재지)시점종점수목합계
01부산광역시 남구 수영로부산광역시 남구 신정시장입구부산광역시 남구 남구청일원2531
12부산광역시 남구 신선로부산광역시 남구 산업인력공단부산광역시 남구 삼성아파트992
23부산광역시 남구 신선로부산광역시 남구 49호광장부산광역시 남구 영남제분 앞9027
34부산광역시 남구 황령대로(1차)부산광역시 남구 대남교차로부산광역시 남구 맥도날드4448
45부산광역시 남구 유엔평화로부산광역시 남구 유엔탑부산광역시 남구 문화회관 앞 터널입구1250
56부산광역시 남구 수영로부산광역시 남구 문현교차로일원부산광역시 남구 문현교차로일원1540
67부산광역시 남구 석포로부산광역시 남구 문화약국부산광역시 남구 대영맨션875
78부산광역시 남구 조각공원로부산광역시 남구 대연고등학교부산광역시 남구 수목원일원780
89부산광역시 남구 황령대로(2차)부산광역시 남구 동원로얄듀크아파트부산광역시 남구 대남초등학교5446
910부산광역시 남구 수영로부산광역시 남구 대림맨션부산광역시 남구 신정시장입구420
연번노선별(소재지)시점종점수목합계
5051부산광역시 남구 유엔평화로부산광역시 남구 대연사거리부산광역시 남구 유엔교차로2212
5152부산광역시 남구 신선로부산광역시 남구 감만현대아파트사거리부산광역시 남구 용당화물차휴게소4928
5253부산광역시 남구 전포대로부산광역시 남구 문현램프부산광역시 남구 문전사거리4466
5354부산광역시 남구 LG매트로 내 도로부산광역시 남구 분포교 맞은편부산광역시 남구 분포교 맞은편2308
5455부산광역시 남구 남동천로부산광역시 남구 범3호교부산광역시 남구 범4호교5199
5556부산광역시 남구 수영로부산광역시 남구 문현동 245-4부산광역시 남구 문현동 245-4313
5657부산광역시 남구 수영로부산광역시 남구 수영로 255부산광역시 남구 수영로 257550
5758부산광역시 남구 황령대로부산광역시 남구 대연동 234-5 일원부산광역시 남구 대연동 234-5 일원360
5859부산광역시 남구 석포로부산광역시 남구 대연6동 1160-1부산광역시 남구 대연6동 1160-13000
5960부산광역시 남구 문현금융로부산광역시 남구 한국은행 부산본부부산광역시 남구 과학기술체험관2480