Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations37
Missing cells32
Missing cells (%)17.3%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.6 KiB
Average record size in memory43.6 B

Variable types

Text5

Dataset

Description서울특별시 종로구 관내 소독업소 현황에 관한 데이터입니다. 소독업소의 사업장명, 전화번호, 주소에 대한 정보를 확인할 수 있습니다.
URLhttps://www.data.go.kr/data/15075940/fileData.do

Alerts

사무실소재지 has 5 (13.5%) missing valuesMissing
사무실행정동주소 has 7 (18.9%) missing valuesMissing
전화번호 has 20 (54.1%) missing valuesMissing
소독업소명칭 has unique valuesUnique
사무실소재지(도로명) has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 21:27:59.200824
Analysis finished2023-12-12 21:27:59.839369
Duration0.64 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

소독업소명칭
Text

UNIQUE 

Distinct37
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size428.0 B
2023-12-13T06:27:59.991224image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length19
Median length12
Mean length7.5405405
Min length2

Characters and Unicode

Total characters279
Distinct characters112
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

Unique37 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row뉴던(주)
2nd row주식회사 한정씨앤지
3rd row종로지역자활센터
4th row(주)창해씨앤큐
5th row(주)다인에스
ValueCountFrequency (%)
주식회사 6
 
12.5%
주)현대에쓰앤에쓰 1
 
2.1%
한옥살림 1
 
2.1%
호스텔 1
 
2.1%
토미 1
 
2.1%
싼타씨앤에스 1
 
2.1%
더맨 1
 
2.1%
더 1
 
2.1%
패스트 1
 
2.1%
진형종합관리(주 1
 
2.1%
Other values (33) 33
68.8%
2023-12-13T06:28:00.351656image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
주 21
 
7.5%
( 14
 
5.0%
) 14
 
5.0%
스 13
 
4.7%
11
 
3.9%
사 9
 
3.2%
에 7
 
2.5%
앤 7
 
2.5%
식 7
 
2.5%
회 7
 
2.5%
Other values (102) 169
60.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 236
84.6%
Open Punctuation 14
 
5.0%
Close Punctuation 14
 
5.0%
Space Separator 11
 
3.9%
Uppercase Letter 3
 
1.1%
Decimal Number 1
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
주 21
 
8.9%
스 13
 
5.5%
사 9
 
3.8%
에 7
 
3.0%
앤 7
 
3.0%
식 7
 
3.0%
회 7
 
3.0%
리 7
 
3.0%
종 6
 
2.5%
자 5
 
2.1%
Other values (95) 147
62.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
H 1
33.3%
S 1
33.3%
F 1
33.3%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 14
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 14
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
11
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
5 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 236
84.6%
Common 40
 
14.3%
Latin 3
 
1.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 21
 
8.9%
스 13
 
5.5%
사 9
 
3.8%
에 7
 
3.0%
앤 7
 
3.0%
식 7
 
3.0%
회 7
 
3.0%
리 7
 
3.0%
종 6
 
2.5%
자 5
 
2.1%
Other values (95) 147
62.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
( 14
35.0%
) 14
35.0%
11
27.5%
5 1
 
2.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
H 1
33.3%
S 1
33.3%
F 1
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 236
84.6%
ASCII 43
 
15.4%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 21
 
8.9%
스 13
 
5.5%
사 9
 
3.8%
에 7
 
3.0%
앤 7
 
3.0%
식 7
 
3.0%
회 7
 
3.0%
리 7
 
3.0%
종 6
 
2.5%
자 5
 
2.1%
Other values (95) 147
62.3%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
( 14
32.6%
) 14
32.6%
11
25.6%
H 1
 
2.3%
S 1
 
2.3%
5 1
 
2.3%
F 1
 
2.3%

사무실소재지
Text

MISSING 

Distinct32
Distinct (%)100.0%
Missing5
Missing (%)13.5%
Memory size428.0 B
2023-12-13T06:28:00.610821image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length42
Median length28.5
Mean length25.03125
Min length16

Characters and Unicode

Total characters801
Distinct characters122
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
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 row서울특별시 종로구 숭인동 1422
2nd row서울특별시 종로구 연지동 136-46 한국기독교회관
3rd row서울특별시 종로구 계동 140-2 현대빌딩
4th row서울특별시 종로구 신문로1가 163 광화문오피시아빌딩
5th row서울특별시 종로구 신문로1가 58-1 구세군회관
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 32
 
19.4%
종로구 32
 
19.4%
숭인동 5
 
3.0%
신문로1가 3
 
1.8%
내자동 2
 
1.2%
11호 2
 
1.2%
돈의동 2
 
1.2%
6호 1
 
0.6%
138번지 1
 
0.6%
광희빌딩 1
 
0.6%
Other values (84) 84
50.9%
2023-12-13T06:28:01.048805image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
133
 
16.6%
로 41
 
5.1%
종 36
 
4.5%
시 34
 
4.2%
구 34
 
4.2%
1 34
 
4.2%
서 33
 
4.1%
특 32
 
4.0%
별 32
 
4.0%
울 32
 
4.0%
Other values (112) 360
44.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 517
64.5%
Space Separator 133
 
16.6%
Decimal Number 129
 
16.1%
Uppercase Letter 11
 
1.4%
Dash Punctuation 8
 
1.0%
Open Punctuation 1
 
0.1%
Close Punctuation 1
 
0.1%
Other Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
로 41
 
7.9%
종 36
 
7.0%
시 34
 
6.6%
구 34
 
6.6%
서 33
 
6.4%
특 32
 
6.2%
별 32
 
6.2%
울 32
 
6.2%
동 24
 
4.6%
지 20
 
3.9%
Other values (87) 199
38.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 34
26.4%
2 24
18.6%
8 13
 
10.1%
3 12
 
9.3%
4 11
 
8.5%
6 10
 
7.8%
0 9
 
7.0%
5 7
 
5.4%
9 6
 
4.7%
7 3
 
2.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
L 2
18.2%
T 1
9.1%
E 1
9.1%
O 1
9.1%
M 1
9.1%
H 1
9.1%
Y 1
9.1%
K 1
9.1%
C 1
9.1%
U 1
9.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
133
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 8
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
& 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 517
64.5%
Common 273
34.1%
Latin 11
 
1.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 41
 
7.9%
종 36
 
7.0%
시 34
 
6.6%
구 34
 
6.6%
서 33
 
6.4%
특 32
 
6.2%
별 32
 
6.2%
울 32
 
6.2%
동 24
 
4.6%
지 20
 
3.9%
Other values (87) 199
38.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
133
48.7%
1 34
 
12.5%
2 24
 
8.8%
8 13
 
4.8%
3 12
 
4.4%
4 11
 
4.0%
6 10
 
3.7%
0 9
 
3.3%
- 8
 
2.9%
5 7
 
2.6%
Other values (5) 12
 
4.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
L 2
18.2%
T 1
9.1%
E 1
9.1%
O 1
9.1%
M 1
9.1%
H 1
9.1%
Y 1
9.1%
K 1
9.1%
C 1
9.1%
U 1
9.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 517
64.5%
ASCII 284
35.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
133
46.8%
1 34
 
12.0%
2 24
 
8.5%
8 13
 
4.6%
3 12
 
4.2%
4 11
 
3.9%
6 10
 
3.5%
0 9
 
3.2%
- 8
 
2.8%
5 7
 
2.5%
Other values (15) 23
 
8.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 41
 
7.9%
종 36
 
7.0%
시 34
 
6.6%
구 34
 
6.6%
서 33
 
6.4%
특 32
 
6.2%
별 32
 
6.2%
울 32
 
6.2%
동 24
 
4.6%
지 20
 
3.9%
Other values (87) 199
38.5%

사무실소재지(도로명)
Text

UNIQUE 

Distinct37
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size428.0 B
2023-12-13T06:28:01.355818image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length53
Median length41
Mean length34.540541
Min length24

Characters and Unicode

Total characters1278
Distinct characters143
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique37 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row서울특별시 종로구 종로 350, 5층 (숭인동)
2nd row서울특별시 종로구 난계로 237, 5층 (숭인동)
3rd row서울특별시 종로구 대학로 19, 한국기독교회관 B104호 (연지동)
4th row서울특별시 종로구 율곡로 75, 현대빌딩 지하1층 (계동)
5th row서울특별시 종로구 새문안로 92, 광화문오피시아빌딩 1610호 (신문로1가)
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 37
 
14.9%
종로구 37
 
14.9%
숭인동 7
 
2.8%
2층 5
 
2.0%
난계로 4
 
1.6%
5층 3
 
1.2%
신문로1가 3
 
1.2%
새문안로 2
 
0.8%
내자동 2
 
0.8%
401호 2
 
0.8%
Other values (135) 147
59.0%
2023-12-13T06:28:01.782161image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
212
 
16.6%
로 78
 
6.1%
1 50
 
3.9%
종 44
 
3.4%
, 42
 
3.3%
시 39
 
3.1%
구 39
 
3.1%
2 38
 
3.0%
) 38
 
3.0%
( 38
 
3.0%
Other values (133) 660
51.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 734
57.4%
Space Separator 212
 
16.6%
Decimal Number 194
 
15.2%
Other Punctuation 43
 
3.4%
Close Punctuation 38
 
3.0%
Open Punctuation 38
 
3.0%
Uppercase Letter 14
 
1.1%
Dash Punctuation 5
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
로 78
 
10.6%
종 44
 
6.0%
시 39
 
5.3%
구 39
 
5.3%
서 38
 
5.2%
별 37
 
5.0%
특 37
 
5.0%
울 37
 
5.0%
동 32
 
4.4%
길 20
 
2.7%
Other values (106) 333
45.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 3
21.4%
L 2
14.3%
M 1
 
7.1%
U 1
 
7.1%
C 1
 
7.1%
K 1
 
7.1%
Y 1
 
7.1%
H 1
 
7.1%
O 1
 
7.1%
T 1
 
7.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 50
25.8%
2 38
19.6%
0 21
10.8%
3 17
 
8.8%
5 15
 
7.7%
9 13
 
6.7%
4 12
 
6.2%
7 11
 
5.7%
6 11
 
5.7%
8 6
 
3.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 42
97.7%
& 1
 
2.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
212
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 38
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 38
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 5
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 734
57.4%
Common 530
41.5%
Latin 14
 
1.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 78
 
10.6%
종 44
 
6.0%
시 39
 
5.3%
구 39
 
5.3%
서 38
 
5.2%
별 37
 
5.0%
특 37
 
5.0%
울 37
 
5.0%
동 32
 
4.4%
길 20
 
2.7%
Other values (106) 333
45.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
212
40.0%
1 50
 
9.4%
, 42
 
7.9%
2 38
 
7.2%
) 38
 
7.2%
( 38
 
7.2%
0 21
 
4.0%
3 17
 
3.2%
5 15
 
2.8%
9 13
 
2.5%
Other values (6) 46
 
8.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
B 3
21.4%
L 2
14.3%
M 1
 
7.1%
U 1
 
7.1%
C 1
 
7.1%
K 1
 
7.1%
Y 1
 
7.1%
H 1
 
7.1%
O 1
 
7.1%
T 1
 
7.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 734
57.4%
ASCII 544
42.6%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
212
39.0%
1 50
 
9.2%
, 42
 
7.7%
2 38
 
7.0%
) 38
 
7.0%
( 38
 
7.0%
0 21
 
3.9%
3 17
 
3.1%
5 15
 
2.8%
9 13
 
2.4%
Other values (17) 60
 
11.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 78
 
10.6%
종 44
 
6.0%
시 39
 
5.3%
구 39
 
5.3%
서 38
 
5.2%
별 37
 
5.0%
특 37
 
5.0%
울 37
 
5.0%
동 32
 
4.4%
길 20
 
2.7%
Other values (106) 333
45.4%

사무실행정동주소
Text

MISSING 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing7
Missing (%)18.9%
Memory size428.0 B
2023-12-13T06:28:02.026468image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length51
Median length32.5
Mean length29.733333
Min length19

Characters and Unicode

Total characters892
Distinct characters107
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

Unique30 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row서울특별시 종로구 숭인제1동 1422번지
2nd row서울특별시 종로구 종로5.6가동 136번지 46호 한국기독교회관
3rd row서울특별시 종로구 가회동 140번지 2호 현대빌딩
4th row서울특별시 종로구 사직동 163번지 광화문오피시아빌딩
5th row서울특별시 종로구 사직동 58번지 1호 구세군회관
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 30
18.4%
종로구 30
18.4%
종로1.2.3.4가동 8
 
4.9%
사직동 8
 
4.9%
2호 5
 
3.1%
혜화동 4
 
2.5%
1호 4
 
2.5%
숭인제1동 3
 
1.8%
1422번지 2
 
1.2%
가회동 2
 
1.2%
Other values (66) 67
41.1%
2023-12-13T06:28:02.428334image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
161
 
18.0%
로 43
 
4.8%
종 41
 
4.6%
1 34
 
3.8%
지 32
 
3.6%
시 32
 
3.6%
구 32
 
3.6%
서 31
 
3.5%
2 31
 
3.5%
울 30
 
3.4%
Other values (97) 425
47.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 542
60.8%
Space Separator 161
 
18.0%
Decimal Number 150
 
16.8%
Other Punctuation 26
 
2.9%
Uppercase Letter 11
 
1.2%
Close Punctuation 1
 
0.1%
Open Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
로 43
 
7.9%
종 41
 
7.6%
지 32
 
5.9%
시 32
 
5.9%
구 32
 
5.9%
서 31
 
5.7%
울 30
 
5.5%
동 30
 
5.5%
번 30
 
5.5%
특 30
 
5.5%
Other values (72) 211
38.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 34
22.7%
2 31
20.7%
3 20
13.3%
4 18
12.0%
8 12
 
8.0%
6 11
 
7.3%
0 9
 
6.0%
5 7
 
4.7%
9 5
 
3.3%
7 3
 
2.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
L 2
18.2%
K 1
9.1%
E 1
9.1%
M 1
9.1%
U 1
9.1%
C 1
9.1%
Y 1
9.1%
H 1
9.1%
O 1
9.1%
T 1
9.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 25
96.2%
& 1
 
3.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
161
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 542
60.8%
Common 339
38.0%
Latin 11
 
1.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 43
 
7.9%
종 41
 
7.6%
지 32
 
5.9%
시 32
 
5.9%
구 32
 
5.9%
서 31
 
5.7%
울 30
 
5.5%
동 30
 
5.5%
번 30
 
5.5%
특 30
 
5.5%
Other values (72) 211
38.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
161
47.5%
1 34
 
10.0%
2 31
 
9.1%
. 25
 
7.4%
3 20
 
5.9%
4 18
 
5.3%
8 12
 
3.5%
6 11
 
3.2%
0 9
 
2.7%
5 7
 
2.1%
Other values (5) 11
 
3.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
L 2
18.2%
K 1
9.1%
E 1
9.1%
M 1
9.1%
U 1
9.1%
C 1
9.1%
Y 1
9.1%
H 1
9.1%
O 1
9.1%
T 1
9.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 542
60.8%
ASCII 350
39.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
161
46.0%
1 34
 
9.7%
2 31
 
8.9%
. 25
 
7.1%
3 20
 
5.7%
4 18
 
5.1%
8 12
 
3.4%
6 11
 
3.1%
0 9
 
2.6%
5 7
 
2.0%
Other values (15) 22
 
6.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 43
 
7.9%
종 41
 
7.6%
지 32
 
5.9%
시 32
 
5.9%
구 32
 
5.9%
서 31
 
5.7%
울 30
 
5.5%
동 30
 
5.5%
번 30
 
5.5%
특 30
 
5.5%
Other values (72) 211
38.9%

전화번호
Text

MISSING 

Distinct17
Distinct (%)100.0%
Missing20
Missing (%)54.1%
Memory size428.0 B
2023-12-13T06:28:02.608828image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length12
Median length11
Mean length10.764706
Min length8

Characters and Unicode

Total characters183
Distinct characters11
Distinct categories2 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique17 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row02-6404-3331
2nd row02-2231-2680
3rd row02-3673-3963
4th row02-734-5451
5th row02-2140-0305
ValueCountFrequency (%)
02-6404-3331 1
 
5.9%
02-723-1212 1
 
5.9%
02-2269-7132 1
 
5.9%
737-8822 1
 
5.9%
2253-6800 1
 
5.9%
916-7008 1
 
5.9%
02-738-9126 1
 
5.9%
02-2263-3042 1
 
5.9%
02-6959-0375 1
 
5.9%
02-3673-3963 1
 
5.9%
Other values (7) 7
41.2%
2023-12-13T06:28:02.896439image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
2 33
18.0%
- 30
16.4%
0 24
13.1%
3 20
10.9%
6 15
8.2%
7 14
7.7%
5 12
 
6.6%
1 10
 
5.5%
8 10
 
5.5%
9 9
 
4.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 153
83.6%
Dash Punctuation 30
 
16.4%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 33
21.6%
0 24
15.7%
3 20
13.1%
6 15
9.8%
7 14
9.2%
5 12
 
7.8%
1 10
 
6.5%
8 10
 
6.5%
9 9
 
5.9%
4 6
 
3.9%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 30
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 183
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
2 33
18.0%
- 30
16.4%
0 24
13.1%
3 20
10.9%
6 15
8.2%
7 14
7.7%
5 12
 
6.6%
1 10
 
5.5%
8 10
 
5.5%
9 9
 
4.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 183
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
2 33
18.0%
- 30
16.4%
0 24
13.1%
3 20
10.9%
6 15
8.2%
7 14
7.7%
5 12
 
6.6%
1 10
 
5.5%
8 10
 
5.5%
9 9
 
4.9%

Correlations

2023-12-13T06:28:02.997956image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
소독업소명칭사무실소재지사무실소재지(도로명)사무실행정동주소전화번호
소독업소명칭1.0001.0001.0001.0001.000
사무실소재지1.0001.0001.0001.0001.000
사무실소재지(도로명)1.0001.0001.0001.0001.000
사무실행정동주소1.0001.0001.0001.0001.000
전화번호1.0001.0001.0001.0001.000

Missing values

2023-12-13T06:27:59.590441image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T06:27:59.683465image/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.
2023-12-13T06:27:59.769339image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

소독업소명칭사무실소재지사무실소재지(도로명)사무실행정동주소전화번호
0뉴던(주)<NA>서울특별시 종로구 종로 350, 5층 (숭인동)<NA>02-6404-3331
1주식회사 한정씨앤지서울특별시 종로구 숭인동 1422서울특별시 종로구 난계로 237, 5층 (숭인동)서울특별시 종로구 숭인제1동 1422번지02-2231-2680
2종로지역자활센터서울특별시 종로구 연지동 136-46 한국기독교회관서울특별시 종로구 대학로 19, 한국기독교회관 B104호 (연지동)서울특별시 종로구 종로5.6가동 136번지 46호 한국기독교회관02-3673-3963
3(주)창해씨앤큐서울특별시 종로구 계동 140-2 현대빌딩서울특별시 종로구 율곡로 75, 현대빌딩 지하1층 (계동)서울특별시 종로구 가회동 140번지 2호 현대빌딩<NA>
4(주)다인에스서울특별시 종로구 신문로1가 163 광화문오피시아빌딩서울특별시 종로구 새문안로 92, 광화문오피시아빌딩 1610호 (신문로1가)서울특별시 종로구 사직동 163번지 광화문오피시아빌딩02-734-5451
5(주)세스코 서울중부서비스디자인센터서울특별시 종로구 신문로1가 58-1 구세군회관서울특별시 종로구 새문안로 69, 구세군회관 5층 (신문로1가)서울특별시 종로구 사직동 58번지 1호 구세군회관02-2140-0305
6SH코리아서울특별시 종로구 봉익동 141-1 세화빌딩서울특별시 종로구 돈화문로6가길 16, 세화빌딩 B201호 (봉익동)서울특별시 종로구 종로1.2.3.4가동 141번지 1호 세화빌딩<NA>
7싹싹빗자루서울특별시 종로구 홍지동 64서울특별시 종로구 홍지문3길 1, 205호 (홍지동)서울특별시 종로구 부암동 64번지<NA>
8사단법인 꿈<NA>서울특별시 종로구 팔판길 32, 에이하우스 지하1층 (팔판동)<NA><NA>
9(주)서빅서울특별시 종로구 인의동 28-2 종로플레이스서울특별시 종로구 창경궁로 120, 종로플레이스 (인의동)서울특별시 종로구 종로1.2.3.4가동 28번지 2호 종로플레이스<NA>
소독업소명칭사무실소재지사무실소재지(도로명)사무실행정동주소전화번호
27(주)자운씨앤에스서울특별시 종로구 숭인동 1367번지서울특별시 종로구 난계로 259, 604호 (숭인동, 경일오피스텔)서울특별시 종로구 숭인제1동 1367번지<NA>
28(주)삼양인터내셔날서울특별시 종로구 재동 84-2 보헌빌딩서울특별시 종로구 계동길 31, 보헌빌딩 (재동)서울특별시 종로구 가회동 84번지 2호 보헌빌딩<NA>
29(주)진명스탭스서울특별시 종로구 신문로1가 238번지 신문로빌딩서울특별시 종로구 새문안로3길 12, 신문로빌딩 (신문로1가)서울특별시 종로구 사직동 238번지 신문로빌딩02-738-9126
30벅스제로방역서울특별시 종로구 창신동 703번지 창신쌍용아파트 2지구 상가내 지하 11호서울특별시 종로구 낙산길 198, 11호 (창신동, 창신쌍용아파트 2지구)서울특별시 종로구 창신제3동 703번지 창신쌍용아파트 2지구 상가내 지하 11<NA>
31(주)영그린훼밀리서울특별시 종로구 숭인동 1422번지 503호서울특별시 종로구 난계로 237, 503호 (숭인동)서울특별시 종로구 숭인제2동 1422번지 503916-7008
32체신개발공사서울특별시 종로구 숭인2동 1390번지 서진빌딩 309호서울특별시 종로구 난계로 247 (숭인동,서진빌딩 309호)서울특별시 종로구 숭인제2동 1390번지 서진빌딩 309호2253-6800
33우지기업주식회사서울특별시 종로구 내자동 167-2 인왕빌딩서울특별시 종로구 사직로10길 17, 인왕빌딩 2층 (내자동)서울특별시 종로구 사직동 167번지 2호 인왕빌딩737-8822
34신영방역서울특별시 종로구 필운동 290번지 302호서울특별시 종로구 사직로8길 5-2, 3층 302호 (필운동)서울특별시 종로구 사직동 290번지 302호723-5297
35주식회사 씨앤에스자산관리서울특별시 종로구 적선동 80번지 현대제일빌딩9층서울특별시 종로구 사직로 130 (적선동,현대제일빌딩9층)서울특별시 종로구 사직동 80번지 현대제일빌딩9층<NA>
36영진비엠에스(주)서울특별시 종로구 돈의동 39번지 2호 낙원오피스텔서울특별시 종로구 돈화문로11길 29, 7층 701호 (돈의동, 낙원오피스텔)서울특별시 종로구 종로1.2.3.4가동 39번지 2호 낙원오피스텔<NA>