Overview

Dataset statistics

Number of variables3
Number of observations24
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory704.0 B
Average record size in memory29.3 B

Variable types

Text3

Dataset

Description대전광역시 서구 내 소재한 폐건전지 수거함 현황 데이터로 위치명, 지번주소, 도로명주소에 대한 항목을 제공 중 입니다.
Author대전광역시 서구
URLhttps://www.data.go.kr/data/15126970/fileData.do

Alerts

위치명 has unique valuesUnique
지번주소 has unique valuesUnique
도로명주소 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-03-14 15:48:05.852527
Analysis finished2024-03-14 15:48:06.595179
Duration0.74 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

위치명
Text

UNIQUE 

Distinct24
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size320.0 B
2024-03-15T00:48:07.232804image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length11
Median length10.5
Mean length9.5
Min length8

Characters and Unicode

Total characters228
Distinct characters37
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

Unique24 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row복수동행정복지센터
2nd row도마1동행정복지센터
3rd row도마2동행정복지센터
4th row정림동행정복지센터
5th row변동행정복지센터
ValueCountFrequency (%)
복수동행정복지센터 1
 
4.2%
도마1동행정복지센터 1
 
4.2%
관저2동행정복지센터 1
 
4.2%
관저1동행정복지센터 1
 
4.2%
도안동행정복지센터 1
 
4.2%
가수원동행정복지센터 1
 
4.2%
만년동행정복지센터 1
 
4.2%
월평3동행정복지센터 1
 
4.2%
월평2동행정복지센터 1
 
4.2%
월평1동행정복지센터 1
 
4.2%
Other values (14) 14
58.3%
2024-03-15T00:48:08.327028image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
정 26
11.4%
복 25
11.0%
동 24
10.5%
행 24
10.5%
지 24
10.5%
센 24
10.5%
터 24
10.5%
1 5
 
2.2%
2 5
 
2.2%
마 4
 
1.8%
Other values (27) 43
18.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 215
94.3%
Decimal Number 12
 
5.3%
Space Separator 1
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
정 26
12.1%
복 25
11.6%
동 24
11.2%
행 24
11.2%
지 24
11.2%
센 24
11.2%
터 24
11.2%
마 4
 
1.9%
산 3
 
1.4%
평 3
 
1.4%
Other values (23) 34
15.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 5
41.7%
2 5
41.7%
3 2
 
16.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 215
94.3%
Common 13
 
5.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
정 26
12.1%
복 25
11.6%
동 24
11.2%
행 24
11.2%
지 24
11.2%
센 24
11.2%
터 24
11.2%
마 4
 
1.9%
산 3
 
1.4%
평 3
 
1.4%
Other values (23) 34
15.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
1 5
38.5%
2 5
38.5%
3 2
 
15.4%
1
 
7.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 215
94.3%
ASCII 13
 
5.7%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
정 26
12.1%
복 25
11.6%
동 24
11.2%
행 24
11.2%
지 24
11.2%
센 24
11.2%
터 24
11.2%
마 4
 
1.9%
산 3
 
1.4%
평 3
 
1.4%
Other values (23) 34
15.8%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
1 5
38.5%
2 5
38.5%
3 2
 
15.4%
1
 
7.7%

지번주소
Text

UNIQUE 

Distinct24
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size320.0 B
2024-03-15T00:48:09.141887image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length19
Median length18
Mean length17.166667
Min length14

Characters and Unicode

Total characters412
Distinct characters48
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

Unique24 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row대전광역시 서구 복수동 614
2nd row대전광역시 서구 도마동 132-5
3rd row대전광역시 서구 도마동 155-16
4th row대전광역시 서구 정림동 636
5th row대전광역시 서구 변동 1-23
ValueCountFrequency (%)
대전광역시 24
25.0%
서구 24
25.0%
월평동 3
 
3.1%
둔산동 3
 
3.1%
갈마동 2
 
2.1%
도마동 2
 
2.1%
관저동 2
 
2.1%
310 1
 
1.0%
316-3 1
 
1.0%
1069 1
 
1.0%
Other values (33) 33
34.4%
2024-03-15T00:48:10.349393image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
72
17.5%
대 24
 
5.8%
1 24
 
5.8%
광 24
 
5.8%
역 24
 
5.8%
시 24
 
5.8%
서 24
 
5.8%
구 24
 
5.8%
전 24
 
5.8%
동 24
 
5.8%
Other values (38) 124
30.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 239
58.0%
Decimal Number 89
 
21.6%
Space Separator 72
 
17.5%
Dash Punctuation 12
 
2.9%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
대 24
10.0%
광 24
10.0%
역 24
10.0%
시 24
10.0%
서 24
10.0%
구 24
10.0%
전 24
10.0%
동 24
10.0%
마 4
 
1.7%
평 3
 
1.3%
Other values (26) 40
16.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 24
27.0%
3 12
13.5%
2 9
 
10.1%
0 8
 
9.0%
6 7
 
7.9%
9 7
 
7.9%
4 6
 
6.7%
5 6
 
6.7%
8 6
 
6.7%
7 4
 
4.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
72
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 12
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 239
58.0%
Common 173
42.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 24
10.0%
광 24
10.0%
역 24
10.0%
시 24
10.0%
서 24
10.0%
구 24
10.0%
전 24
10.0%
동 24
10.0%
마 4
 
1.7%
평 3
 
1.3%
Other values (26) 40
16.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
72
41.6%
1 24
 
13.9%
3 12
 
6.9%
- 12
 
6.9%
2 9
 
5.2%
0 8
 
4.6%
6 7
 
4.0%
9 7
 
4.0%
4 6
 
3.5%
5 6
 
3.5%
Other values (2) 10
 
5.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 239
58.0%
ASCII 173
42.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
72
41.6%
1 24
 
13.9%
3 12
 
6.9%
- 12
 
6.9%
2 9
 
5.2%
0 8
 
4.6%
6 7
 
4.0%
9 7
 
4.0%
4 6
 
3.5%
5 6
 
3.5%
Other values (2) 10
 
5.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 24
10.0%
광 24
10.0%
역 24
10.0%
시 24
10.0%
서 24
10.0%
구 24
10.0%
전 24
10.0%
동 24
10.0%
마 4
 
1.7%
평 3
 
1.3%
Other values (26) 40
16.7%

도로명주소
Text

UNIQUE 

Distinct24
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size320.0 B
2024-03-15T00:48:11.186092image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length26
Median length25.5
Mean length21.666667
Min length20

Characters and Unicode

Total characters520
Distinct characters63
Distinct categories6 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique24 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row대전광역시 서구 복수동로 49(복수동)
2nd row대전광역시 서구 도마3길 46(도마동)
3rd row대전광역시 서구 도림1길 14(도마동)
4th row대전광역시 서구 정림동로 10(정림동)
5th row대전광역시 서구 중반5길 133(변동)
ValueCountFrequency (%)
대전광역시 24
25.0%
서구 24
25.0%
27-9(월평동 1
 
1.0%
247(내동 1
 
1.0%
신갈마로 1
 
1.0%
191(갈마동 1
 
1.0%
대덕대로 1
 
1.0%
147(갈마동 1
 
1.0%
월평서로 1
 
1.0%
13(월평동 1
 
1.0%
Other values (40) 40
41.7%
2024-03-15T00:48:12.324044image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
72
 
13.8%
대 26
 
5.0%
서 26
 
5.0%
동 26
 
5.0%
역 25
 
4.8%
( 24
 
4.6%
광 24
 
4.6%
시 24
 
4.6%
구 24
 
4.6%
전 24
 
4.6%
Other values (53) 225
43.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 328
63.1%
Space Separator 72
 
13.8%
Decimal Number 69
 
13.3%
Open Punctuation 24
 
4.6%
Close Punctuation 24
 
4.6%
Dash Punctuation 3
 
0.6%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
대 26
 
7.9%
서 26
 
7.9%
동 26
 
7.9%
역 25
 
7.6%
광 24
 
7.3%
시 24
 
7.3%
구 24
 
7.3%
전 24
 
7.3%
로 20
 
6.1%
도 8
 
2.4%
Other values (39) 101
30.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 14
20.3%
2 12
17.4%
4 8
11.6%
3 7
10.1%
7 6
8.7%
5 6
8.7%
9 5
 
7.2%
6 5
 
7.2%
0 3
 
4.3%
8 3
 
4.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
72
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 24
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 24
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 328
63.1%
Common 192
36.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 26
 
7.9%
서 26
 
7.9%
동 26
 
7.9%
역 25
 
7.6%
광 24
 
7.3%
시 24
 
7.3%
구 24
 
7.3%
전 24
 
7.3%
로 20
 
6.1%
도 8
 
2.4%
Other values (39) 101
30.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
72
37.5%
( 24
 
12.5%
) 24
 
12.5%
1 14
 
7.3%
2 12
 
6.2%
4 8
 
4.2%
3 7
 
3.6%
7 6
 
3.1%
5 6
 
3.1%
9 5
 
2.6%
Other values (4) 14
 
7.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 328
63.1%
ASCII 192
36.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
72
37.5%
( 24
 
12.5%
) 24
 
12.5%
1 14
 
7.3%
2 12
 
6.2%
4 8
 
4.2%
3 7
 
3.6%
7 6
 
3.1%
5 6
 
3.1%
9 5
 
2.6%
Other values (4) 14
 
7.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 26
 
7.9%
서 26
 
7.9%
동 26
 
7.9%
역 25
 
7.6%
광 24
 
7.3%
시 24
 
7.3%
구 24
 
7.3%
전 24
 
7.3%
로 20
 
6.1%
도 8
 
2.4%
Other values (39) 101
30.8%

Correlations

2024-03-15T00:48:12.493061image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
위치명지번주소도로명주소
위치명1.0001.0001.000
지번주소1.0001.0001.000
도로명주소1.0001.0001.000

Missing values

2024-03-15T00:48:06.162483image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-03-15T00:48:06.498434image/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

위치명지번주소도로명주소
0복수동행정복지센터대전광역시 서구 복수동 614대전광역시 서구 복수동로 49(복수동)
1도마1동행정복지센터대전광역시 서구 도마동 132-5대전광역시 서구 도마3길 46(도마동)
2도마2동행정복지센터대전광역시 서구 도마동 155-16대전광역시 서구 도림1길 14(도마동)
3정림동행정복지센터대전광역시 서구 정림동 636대전광역시 서구 정림동로 10(정림동)
4변동행정복지센터대전광역시 서구 변동 1-23대전광역시 서구 중반5길 133(변동)
5용문동행정복지센터대전광역시 서구 용문동 589-21대전광역시 서구 계룡로 626-1(용문동)
6탄방동행정복지센터대전광역시 서구 탄방동 1041-1대전광역시 서구 탄방로7번길 97(탄방동)
7둔산1동행정복지센터대전광역시 서구 둔산동 1402대전광역시 서구 둔산중로 65(둔산동)
8둔산2동행정복지센터대전광역시 서구 둔산동 1301대전광역시 서구 둔산서로 80(둔산동)
9둔산3동행정복지센터대전광역시 서구 둔산동 1808대전광역시 서구 둔산북로 232-52(둔산동)
위치명지번주소도로명주소
14갈마2동행정복지센터대전광역시 서구 갈마동 1069대전광역시 서구 대덕대로 147(갈마동)
15월평1동행정복지센터대전광역시 서구 월평동 1182대전광역시 서구 월평서로 13(월평동)
16월평2동행정복지센터대전광역시 서구 월평동 218-3대전광역시 서구 갈마역로 145(월평동)
17월평3동행정복지센터대전광역시 서구 월평동 310대전광역시 서구 청사로 27-9(월평동)
18만년동행정복지센터대전광역시 서구 만년동 3대전광역시 서구 만년로 19(만년동)
19가수원동행정복지센터대전광역시 서구 가수원동 761-3대전광역시 서구 가수원로 105(가수원동)
20도안동행정복지센터대전광역시 서구 도안동 1097대전광역시 서구 원도안로242번길 33(도안동)
21관저1동행정복지센터대전광역시 서구 관저동 999-3대전광역시 서구 관저북로 24(관저동)
22관저2동행정복지센터대전광역시 서구 관저동 1104대전광역시 서구 관저중로 82(관저동)
23기성동행정복지센터대전광역시 서구 흑석동 892대전광역시 서구 흑석1길 16(흑석동)