Overview

Dataset statistics

Number of variables3
Number of observations32
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory900.0 B
Average record size in memory28.1 B

Variable types

Categorical1
Text2

Alerts

시 장 명 has unique valuesUnique
시장소재지 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-03-14 01:15:33.219367
Analysis finished2024-03-14 01:15:33.429008
Duration0.21 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

시 군 명
Categorical

Distinct10
Distinct (%)31.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size388.0 B
군 산 시
7 
익 산 시
7 
전 주 시
6 
김 제 시
3 
정 읍 시
2 
Other values (5)
7 

Length

Max length5
Median length5
Mean length4.96875
Min length4

Unique

Unique3 ?
Unique (%)9.4%

Sample

1st row9 시군
2nd row전 주 시
3rd row전 주 시
4th row전 주 시
5th row전 주 시

Common Values

ValueCountFrequency (%)
군 산 시 7
21.9%
익 산 시 7
21.9%
전 주 시 6
18.8%
김 제 시 3
9.4%
정 읍 시 2
 
6.2%
완 주 군 2
 
6.2%
부 안 군 2
 
6.2%
9 시군 1
 
3.1%
남 원 시 1
 
3.1%
임 실 군 1
 
3.1%

Length

2024-03-14T10:15:33.483730image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-03-14T10:15:33.582293image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
시 26
27.4%
산 14
14.7%
군 12
12.6%
주 8
 
8.4%
익 7
 
7.4%
전 6
 
6.3%
김 3
 
3.2%
제 3
 
3.2%
부 2
 
2.1%
안 2
 
2.1%
Other values (9) 12
12.6%

시 장 명
Text

UNIQUE 

Distinct32
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size388.0 B
2024-03-14T10:15:33.752442image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length7
Median length4
Mean length4.46875
Min length3

Characters and Unicode

Total characters143
Distinct characters53
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique32 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row합 계
2nd row남부 시장
3rd row중앙 시장
4th row모래내 시장
5th row동부 시장
ValueCountFrequency (%)
시장 5
 
13.2%
합 1
 
2.6%
김제시장 1
 
2.6%
매일시장 1
 
2.6%
북부시장 1
 
2.6%
익산구시장 1
 
2.6%
샘고을시장 1
 
2.6%
연지시장 1
 
2.6%
용남시장 1
 
2.6%
금만시장 1
 
2.6%
Other values (24) 24
63.2%
2024-03-14T10:15:34.051687image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
시 30
21.0%
장 30
21.0%
6
 
4.2%
부 6
 
4.2%
산 4
 
2.8%
합 3
 
2.1%
앙 3
 
2.1%
신 3
 
2.1%
동 3
 
2.1%
중 3
 
2.1%
Other values (43) 52
36.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 137
95.8%
Space Separator 6
 
4.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
시 30
21.9%
장 30
21.9%
부 6
 
4.4%
산 4
 
2.9%
합 3
 
2.2%
앙 3
 
2.2%
신 3
 
2.2%
동 3
 
2.2%
중 3
 
2.2%
남 3
 
2.2%
Other values (42) 49
35.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
6
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 137
95.8%
Common 6
 
4.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 30
21.9%
장 30
21.9%
부 6
 
4.4%
산 4
 
2.9%
합 3
 
2.2%
앙 3
 
2.2%
신 3
 
2.2%
동 3
 
2.2%
중 3
 
2.2%
남 3
 
2.2%
Other values (42) 49
35.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
6
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 137
95.8%
ASCII 6
 
4.2%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 30
21.9%
장 30
21.9%
부 6
 
4.4%
산 4
 
2.9%
합 3
 
2.2%
앙 3
 
2.2%
신 3
 
2.2%
동 3
 
2.2%
중 3
 
2.2%
남 3
 
2.2%
Other values (42) 49
35.8%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
6
100.0%

시장소재지
Text

UNIQUE 

Distinct32
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size388.0 B
2024-03-14T10:15:34.259890image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length15
Median length13
Mean length9.21875
Min length6

Characters and Unicode

Total characters295
Distinct characters73
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

Unique32 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row31개 시장
2nd row완산구 풍남문1길 19-3
3rd row완산구 태평3길 70
4th row덕진구 모래내4길 8-8
5th row완산구 충경로 109
ValueCountFrequency (%)
완산구 5
 
6.4%
중앙로3길 2
 
2.6%
인북로 2
 
2.6%
20 2
 
2.6%
중앙로 2
 
2.6%
18 2
 
2.6%
연지시장3길 1
 
1.3%
사정거리1길 1
 
1.3%
10 1
 
1.3%
동헌길 1
 
1.3%
Other values (59) 59
75.6%
2024-03-14T10:15:34.604036image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
46
 
15.6%
길 23
 
7.8%
1 21
 
7.1%
3 18
 
6.1%
2 14
 
4.7%
로 13
 
4.4%
9 8
 
2.7%
8 7
 
2.4%
- 7
 
2.4%
5 6
 
2.0%
Other values (63) 132
44.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 146
49.5%
Decimal Number 96
32.5%
Space Separator 46
 
15.6%
Dash Punctuation 7
 
2.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
길 23
 
15.8%
로 13
 
8.9%
구 6
 
4.1%
산 6
 
4.1%
완 5
 
3.4%
동 5
 
3.4%
중 4
 
2.7%
앙 4
 
2.7%
평 4
 
2.7%
면 3
 
2.1%
Other values (51) 73
50.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 21
21.9%
3 18
18.8%
2 14
14.6%
9 8
 
8.3%
8 7
 
7.3%
5 6
 
6.2%
6 6
 
6.2%
4 6
 
6.2%
0 6
 
6.2%
7 4
 
4.2%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
46
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 7
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 149
50.5%
Hangul 146
49.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
길 23
 
15.8%
로 13
 
8.9%
구 6
 
4.1%
산 6
 
4.1%
완 5
 
3.4%
동 5
 
3.4%
중 4
 
2.7%
앙 4
 
2.7%
평 4
 
2.7%
면 3
 
2.1%
Other values (51) 73
50.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
46
30.9%
1 21
14.1%
3 18
 
12.1%
2 14
 
9.4%
9 8
 
5.4%
8 7
 
4.7%
- 7
 
4.7%
5 6
 
4.0%
6 6
 
4.0%
4 6
 
4.0%
Other values (2) 10
 
6.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 149
50.5%
Hangul 146
49.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
46
30.9%
1 21
14.1%
3 18
 
12.1%
2 14
 
9.4%
9 8
 
5.4%
8 7
 
4.7%
- 7
 
4.7%
5 6
 
4.0%
6 6
 
4.0%
4 6
 
4.0%
Other values (2) 10
 
6.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
길 23
 
15.8%
로 13
 
8.9%
구 6
 
4.1%
산 6
 
4.1%
완 5
 
3.4%
동 5
 
3.4%
중 4
 
2.7%
앙 4
 
2.7%
평 4
 
2.7%
면 3
 
2.1%
Other values (51) 73
50.0%

Correlations

2024-03-14T10:15:34.700055image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
시 군 명시 장 명시장소재지
시 군 명1.0001.0001.000
시 장 명1.0001.0001.000
시장소재지1.0001.0001.000

Missing values

2024-03-14T10:15:33.343577image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-03-14T10:15:33.400035image/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

시 군 명시 장 명시장소재지
09 시군합 계31개 시장
1전 주 시남부 시장완산구 풍남문1길 19-3
2전 주 시중앙 시장완산구 태평3길 70
3전 주 시모래내 시장덕진구 모래내4길 8-8
4전 주 시동부 시장완산구 충경로 109
5전 주 시서부 시장완산구 효동2길 18
6전 주 시신중앙시장전주시 완산구 태평5길 33
7군 산 시공설시장신금길 18
8군 산 시신영시장동신영길 36
9군 산 시역전종합시장대명3길 44
시 군 명시 장 명시장소재지
22정 읍 시연지시장연지시장3길 50-9
23남 원 시용남시장동헌길 10
24김 제 시김제시장사정거리1길 20
25김 제 시금만시장동서7길 23
26김 제 시역전시장중앙로 288
27완 주 군고산시장고산면 남봉로 134
28완 주 군삼례시장삼례읍 남서신길 9-19
29임 실 군오수시장오수면 오수로 156-2
30부 안 군부안시장부안읍 부풍로 47
31부 안 군줄포시장줄포면 부안로 865