Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations68
Missing cells5
Missing cells (%)1.5%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory2.9 KiB
Average record size in memory42.9 B

Variable types

Numeric1
Text3
Categorical1

Dataset

Description대전광역시 서구 제설도구함 현황(연번, 제설도구함 위치, 도로명주소, 지번주소, 데이터기준일자) 데이터 입니다.
URLhttps://www.data.go.kr/data/15100916/fileData.do

Alerts

데이터기준일자 has constant value ""Constant
도로명주소 has 5 (7.4%) missing valuesMissing
연번 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 23:33:52.408797
Analysis finished2023-12-12 23:33:52.992899
Duration0.58 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

연번
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct68
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean36.308824
Minimum1
Maximum73
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size744.0 B
2023-12-13T08:33:53.071012image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile4.35
Q117.75
median35.5
Q354.25
95-th percentile69.65
Maximum73
Range72
Interquartile range (IQR)36.5

Descriptive statistics

Standard deviation21.520734
Coefficient of variation (CV)0.59271363
Kurtosis-1.2332543
Mean36.308824
Median Absolute Deviation (MAD)18.5
Skewness0.049697948
Sum2469
Variance463.14201
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-13T08:33:53.234226image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
1.5%
48 1
 
1.5%
54 1
 
1.5%
53 1
 
1.5%
52 1
 
1.5%
51 1
 
1.5%
50 1
 
1.5%
49 1
 
1.5%
47 1
 
1.5%
37 1
 
1.5%
Other values (58) 58
85.3%
ValueCountFrequency (%)
1 1
1.5%
2 1
1.5%
3 1
1.5%
4 1
1.5%
5 1
1.5%
6 1
1.5%
7 1
1.5%
8 1
1.5%
9 1
1.5%
10 1
1.5%
ValueCountFrequency (%)
73 1
1.5%
72 1
1.5%
71 1
1.5%
70 1
1.5%
69 1
1.5%
68 1
1.5%
67 1
1.5%
66 1
1.5%
64 1
1.5%
63 1
1.5%

제설도구함 위치
Text

Distinct54
Distinct (%)79.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size676.0 B
2023-12-13T08:33:53.506577image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length15
Median length13
Mean length8.1617647
Min length4

Characters and Unicode

Total characters555
Distinct characters150
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

Unique52 ?
Unique (%)76.5%

Sample

1st row카페엘마스 건너편
2nd row대운빌라
3rd row행복한 어린이집
4th row동 행정복지센터
5th row복음맨션 건너편
ValueCountFrequency (%)
앞 18
 
13.3%
동 15
 
11.1%
행정복지센터 14
 
10.4%
정문 5
 
3.7%
건너편 4
 
3.0%
후문 3
 
2.2%
육교 2
 
1.5%
북쪽 2
 
1.5%
한마루아파트 2
 
1.5%
향촌아파트 2
 
1.5%
Other values (66) 68
50.4%
2023-12-13T08:33:53.890815image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
68
 
12.3%
지 24
 
4.3%
정 20
 
3.6%
동 18
 
3.2%
트 18
 
3.2%
앞 18
 
3.2%
아 17
 
3.1%
복 17
 
3.1%
행 16
 
2.9%
파 15
 
2.7%
Other values (140) 324
58.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 482
86.8%
Space Separator 68
 
12.3%
Decimal Number 5
 
0.9%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
지 24
 
5.0%
정 20
 
4.1%
동 18
 
3.7%
트 18
 
3.7%
앞 18
 
3.7%
아 17
 
3.5%
복 17
 
3.5%
행 16
 
3.3%
파 15
 
3.1%
센 14
 
2.9%
Other values (136) 305
63.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 3
60.0%
4 1
 
20.0%
3 1
 
20.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
68
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 482
86.8%
Common 73
 
13.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
지 24
 
5.0%
정 20
 
4.1%
동 18
 
3.7%
트 18
 
3.7%
앞 18
 
3.7%
아 17
 
3.5%
복 17
 
3.5%
행 16
 
3.3%
파 15
 
3.1%
센 14
 
2.9%
Other values (136) 305
63.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
68
93.2%
2 3
 
4.1%
4 1
 
1.4%
3 1
 
1.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 482
86.8%
ASCII 73
 
13.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
68
93.2%
2 3
 
4.1%
4 1
 
1.4%
3 1
 
1.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
지 24
 
5.0%
정 20
 
4.1%
동 18
 
3.7%
트 18
 
3.7%
앞 18
 
3.7%
아 17
 
3.5%
복 17
 
3.5%
행 16
 
3.3%
파 15
 
3.1%
센 14
 
2.9%
Other values (136) 305
63.3%

도로명주소
Text

MISSING 

Distinct62
Distinct (%)98.4%
Missing5
Missing (%)7.4%
Memory size676.0 B
2023-12-13T08:33:54.158241image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length24
Median length22
Mean length18.31746
Min length15

Characters and Unicode

Total characters1154
Distinct characters65
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

Unique61 ?
Unique (%)96.8%

Sample

1st row대전광역시 서구 복수동로52번길 135-58
2nd row대전광역시 서구 오량2길 78
3rd row대전광역시 서구 오량4길 55
4th row대전광역시 서구 도마3길 46
5th row대전광역시 서구 배재로 186번길 12
ValueCountFrequency (%)
서구 66
25.9%
대전광역시 63
24.7%
둔산동 4
 
1.6%
30 3
 
1.2%
청사로 3
 
1.2%
관저북로 3
 
1.2%
둔산로 3
 
1.2%
대덕대로 2
 
0.8%
15 2
 
0.8%
청사서로 2
 
0.8%
Other values (97) 104
40.8%
2023-12-13T08:33:54.592029image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
193
16.7%
대 73
 
6.3%
서 72
 
6.2%
구 66
 
5.7%
역 64
 
5.5%
전 63
 
5.5%
광 63
 
5.5%
시 63
 
5.5%
로 53
 
4.6%
1 49
 
4.2%
Other values (55) 395
34.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 715
62.0%
Decimal Number 236
 
20.5%
Space Separator 193
 
16.7%
Dash Punctuation 10
 
0.9%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
대 73
10.2%
서 72
10.1%
구 66
9.2%
역 64
9.0%
전 63
8.8%
광 63
8.8%
시 63
8.8%
로 53
 
7.4%
길 30
 
4.2%
번 27
 
3.8%
Other values (43) 141
19.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 49
20.8%
2 33
14.0%
3 28
11.9%
5 27
11.4%
4 21
8.9%
0 18
 
7.6%
7 17
 
7.2%
8 15
 
6.4%
6 15
 
6.4%
9 13
 
5.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
193
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 10
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 715
62.0%
Common 439
38.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 73
10.2%
서 72
10.1%
구 66
9.2%
역 64
9.0%
전 63
8.8%
광 63
8.8%
시 63
8.8%
로 53
 
7.4%
길 30
 
4.2%
번 27
 
3.8%
Other values (43) 141
19.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
193
44.0%
1 49
 
11.2%
2 33
 
7.5%
3 28
 
6.4%
5 27
 
6.2%
4 21
 
4.8%
0 18
 
4.1%
7 17
 
3.9%
8 15
 
3.4%
6 15
 
3.4%
Other values (2) 23
 
5.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 715
62.0%
ASCII 439
38.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
193
44.0%
1 49
 
11.2%
2 33
 
7.5%
3 28
 
6.4%
5 27
 
6.2%
4 21
 
4.8%
0 18
 
4.1%
7 17
 
3.9%
8 15
 
3.4%
6 15
 
3.4%
Other values (2) 23
 
5.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 73
10.2%
서 72
10.1%
구 66
9.2%
역 64
9.0%
전 63
8.8%
광 63
8.8%
시 63
8.8%
로 53
 
7.4%
길 30
 
4.2%
번 27
 
3.8%
Other values (43) 141
19.7%

지번주소
Text

Distinct67
Distinct (%)98.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size676.0 B
2023-12-13T08:33:54.857200image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length20
Median length19
Mean length17.323529
Min length15

Characters and Unicode

Total characters1178
Distinct characters47
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

Unique66 ?
Unique (%)97.1%

Sample

1st row대전광역시 서구 복수동 538
2nd row대전광역시 서구 복수동 283-350
3rd row대전광역시 서구 복수동 283-292
4th row대전광역시 서구 도마동 132-5
5th row대전광역시 서구 도마동 24-40
ValueCountFrequency (%)
대전광역시 68
25.0%
서구 68
25.0%
둔산동 15
 
5.5%
월평동 7
 
2.6%
갈마동 6
 
2.2%
관저동 6
 
2.2%
도마동 5
 
1.8%
괴정동 4
 
1.5%
내동 4
 
1.5%
복수동 3
 
1.1%
Other values (75) 86
31.6%
2023-12-13T08:33:55.191290image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
204
17.3%
대 68
 
5.8%
동 68
 
5.8%
구 68
 
5.8%
서 68
 
5.8%
전 68
 
5.8%
시 68
 
5.8%
역 68
 
5.8%
광 68
 
5.8%
1 47
 
4.0%
Other values (37) 383
32.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 677
57.5%
Decimal Number 261
 
22.2%
Space Separator 204
 
17.3%
Dash Punctuation 36
 
3.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
대 68
10.0%
동 68
10.0%
구 68
10.0%
서 68
10.0%
전 68
10.0%
시 68
10.0%
역 68
10.0%
광 68
10.0%
산 15
 
2.2%
둔 15
 
2.2%
Other values (25) 103
15.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 47
18.0%
2 37
14.2%
3 29
11.1%
9 27
10.3%
0 24
9.2%
4 23
8.8%
8 22
8.4%
5 20
7.7%
6 19
7.3%
7 13
 
5.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
204
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 36
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 677
57.5%
Common 501
42.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 68
10.0%
동 68
10.0%
구 68
10.0%
서 68
10.0%
전 68
10.0%
시 68
10.0%
역 68
10.0%
광 68
10.0%
산 15
 
2.2%
둔 15
 
2.2%
Other values (25) 103
15.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
204
40.7%
1 47
 
9.4%
2 37
 
7.4%
- 36
 
7.2%
3 29
 
5.8%
9 27
 
5.4%
0 24
 
4.8%
4 23
 
4.6%
8 22
 
4.4%
5 20
 
4.0%
Other values (2) 32
 
6.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 677
57.5%
ASCII 501
42.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
204
40.7%
1 47
 
9.4%
2 37
 
7.4%
- 36
 
7.2%
3 29
 
5.8%
9 27
 
5.4%
0 24
 
4.8%
4 23
 
4.6%
8 22
 
4.4%
5 20
 
4.0%
Other values (2) 32
 
6.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 68
10.0%
동 68
10.0%
구 68
10.0%
서 68
10.0%
전 68
10.0%
시 68
10.0%
역 68
10.0%
광 68
10.0%
산 15
 
2.2%
둔 15
 
2.2%
Other values (25) 103
15.2%

데이터기준일자
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size676.0 B
2023-07-31
68 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2023-07-31
2nd row2023-07-31
3rd row2023-07-31
4th row2023-07-31
5th row2023-07-31

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2023-07-31 68
100.0%

Length

2023-12-13T08:33:55.311909image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T08:33:55.394619image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2023-07-31 68
100.0%

Interactions

2023-12-13T08:33:52.753342image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-13T08:33:55.448309image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연번제설도구함 위치도로명주소지번주소
연번1.0000.7751.0001.000
제설도구함 위치0.7751.0000.9840.986
도로명주소1.0000.9841.0001.000
지번주소1.0000.9861.0001.000

Missing values

2023-12-13T08:33:52.865924image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T08:33:52.956281image/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

연번제설도구함 위치도로명주소지번주소데이터기준일자
01카페엘마스 건너편대전광역시 서구 복수동로52번길 135-58대전광역시 서구 복수동 5382023-07-31
12대운빌라대전광역시 서구 오량2길 78대전광역시 서구 복수동 283-3502023-07-31
23행복한 어린이집대전광역시 서구 오량4길 55대전광역시 서구 복수동 283-2922023-07-31
34동 행정복지센터대전광역시 서구 도마3길 46대전광역시 서구 도마동 132-52023-07-31
45복음맨션 건너편대전광역시 서구 배재로 186번길 12대전광역시 서구 도마동 24-402023-07-31
56행복빌라 건너편대전광역시 서구 도솔로 189-43대전광역시 서구 도마동 17-322023-07-31
67양지타운대전광역시 서구 서구 배재로 107-33대전광역시 서구 도마동 543-162023-07-31
78성신아파트대전광역시 서구 서구 배재로91번길 13대전광역시 서구 도마동 328-62023-07-31
89동 행정복지센터대전광역시 서구 정림동로 10대전광역시 서구 정림동 6362023-07-31
910어린이도서관대전광역시 서구 정림동로 25대전광역시 서구 정림동 127-52023-07-31
연번제설도구함 위치도로명주소지번주소데이터기준일자
5863동 행정복지센터대전광역시 서구 가수원로 105대전광역시 서구 가수원동 761-32023-07-31
5964모아드림아파트 이면도로<NA>대전광역시 서구 가수원동 1392-32023-07-31
6066원앙아파트2단지 남쪽대전광역시 서구 관저북로 80대전광역시 서구 관저동 9842023-07-31
6167대자연마을아파트 북쪽대전광역시 서구 관저북로 52대전광역시 서구 관저동 9902023-07-31
6268원앙마을아파트4단지 북쪽대전광역시 서구 관저북로 14대전광역시 서구 관저동 9992023-07-31
6369예닮교회 옆대전광역시 서구 관저중로84번길 28-6대전광역시 서구 관저동 10842023-07-31
6470동 행정복지센터대전광역시 서구 관저중로 82대전광역시 서구 관저동 11042023-07-31
6571신선마을 앞대전광역시 서구 관저동 1124대전광역시 서구 관저동 11242023-07-31
6672지역방위대대전광역시 서구 장안로12 앞대전광역시 서구 흑석동 9242023-07-31
6773흑석동 우체국대전광역시 서구 세점길 11대전광역시 서구 흑석동 8432023-07-31