Overview

Dataset statistics

Number of variables4
Number of observations134
Missing cells130
Missing cells (%)24.3%
Duplicate rows22
Duplicate rows (%)16.4%
Total size in memory4.3 KiB
Average record size in memory33.0 B

Variable types

Categorical2
Text2

Dataset

Description송파구 제설시설물 현황자료로 구분, 주소, 사용기간, 비고 데이터를 제공합니다.
Author서울특별시 송파구
URLhttps://www.data.go.kr/data/15067327/fileData.do

Alerts

사용기간 has constant value ""Constant
Dataset has 22 (16.4%) duplicate rowsDuplicates
구분 is highly imbalanced (78.1%)Imbalance
비고 has 130 (97.0%) missing valuesMissing

Reproduction

Analysis started2023-12-12 19:30:15.728794
Analysis finished2023-12-12 19:30:16.060787
Duration0.33 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

구분
Categorical

IMBALANCE 

Distinct3
Distinct (%)2.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.2 KiB
염화칼슘 보관의 집
127 
고정식 자동액상 살포장치
 
4
제설 발진기지 현황
 
3

Length

Max length13
Median length10
Mean length10.089552
Min length10

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row제설 발진기지 현황
2nd row제설 발진기지 현황
3rd row제설 발진기지 현황
4th row고정식 자동액상 살포장치
5th row고정식 자동액상 살포장치

Common Values

ValueCountFrequency (%)
염화칼슘 보관의 집 127
94.8%
고정식 자동액상 살포장치 4
 
3.0%
제설 발진기지 현황 3
 
2.2%

Length

2023-12-13T04:30:16.138950image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T04:30:16.275819image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
염화칼슘 127
31.6%
보관의 127
31.6%
집 127
31.6%
고정식 4
 
1.0%
자동액상 4
 
1.0%
살포장치 4
 
1.0%
제설 3
 
0.7%
발진기지 3
 
0.7%
현황 3
 
0.7%

주소
Text

Distinct104
Distinct (%)77.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.2 KiB
2023-12-13T04:30:16.558948image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length21
Median length20
Mean length6.6791045
Min length3

Characters and Unicode

Total characters895
Distinct characters86
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

Unique82 ?
Unique (%)61.2%

Sample

1st row오금동 110(서울외곽순환도로 하부)
2nd row장지동 697-259(복정교차로 하부)
3rd row잠실동 866-3(삼성교 하부)
4th row우성1차아파트 앞 탄천동로 램프
5th row우성2차아파트 앞 탄천동로 램프
ValueCountFrequency (%)
거마로9길 5
 
3.3%
올림픽로 4
 
2.7%
성내천로23가길 4
 
2.7%
하부 3
 
2.0%
램프 3
 
2.0%
탄천동로 3
 
2.0%
앞 3
 
2.0%
백제고분로44길 3
 
2.0%
새말로10길 3
 
2.0%
성내천로29다길 3
 
2.0%
Other values (100) 116
77.3%
2023-12-13T04:30:17.148399image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
로 129
 
14.4%
길 108
 
12.1%
2 42
 
4.7%
3 40
 
4.5%
천 37
 
4.1%
성 35
 
3.9%
1 27
 
3.0%
내 22
 
2.5%
6 20
 
2.2%
9 20
 
2.2%
Other values (76) 415
46.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 652
72.8%
Decimal Number 215
 
24.0%
Space Separator 20
 
2.2%
Open Punctuation 3
 
0.3%
Close Punctuation 3
 
0.3%
Dash Punctuation 2
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
로 129
19.8%
길 108
16.6%
천 37
 
5.7%
성 35
 
5.4%
내 22
 
3.4%
마 20
 
3.1%
대 16
 
2.5%
동 15
 
2.3%
가 15
 
2.3%
금 12
 
1.8%
Other values (62) 243
37.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 42
19.5%
3 40
18.6%
1 27
12.6%
6 20
9.3%
9 20
9.3%
4 18
8.4%
5 15
 
7.0%
7 14
 
6.5%
0 11
 
5.1%
8 8
 
3.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
20
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 3
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 652
72.8%
Common 243
 
27.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 129
19.8%
길 108
16.6%
천 37
 
5.7%
성 35
 
5.4%
내 22
 
3.4%
마 20
 
3.1%
대 16
 
2.5%
동 15
 
2.3%
가 15
 
2.3%
금 12
 
1.8%
Other values (62) 243
37.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
2 42
17.3%
3 40
16.5%
1 27
11.1%
6 20
8.2%
9 20
8.2%
20
8.2%
4 18
7.4%
5 15
 
6.2%
7 14
 
5.8%
0 11
 
4.5%
Other values (4) 16
 
6.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 652
72.8%
ASCII 243
 
27.2%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 129
19.8%
길 108
16.6%
천 37
 
5.7%
성 35
 
5.4%
내 22
 
3.4%
마 20
 
3.1%
대 16
 
2.5%
동 15
 
2.3%
가 15
 
2.3%
금 12
 
1.8%
Other values (62) 243
37.3%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
2 42
17.3%
3 40
16.5%
1 27
11.1%
6 20
8.2%
9 20
8.2%
20
8.2%
4 18
7.4%
5 15
 
6.2%
7 14
 
5.8%
0 11
 
4.5%
Other values (4) 16
 
6.6%

사용기간
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.2 KiB
매년 11월 15일~익년 3월 15일
134 

Length

Max length20
Median length20
Mean length20
Min length20

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row매년 11월 15일~익년 3월 15일
2nd row매년 11월 15일~익년 3월 15일
3rd row매년 11월 15일~익년 3월 15일
4th row매년 11월 15일~익년 3월 15일
5th row매년 11월 15일~익년 3월 15일

Common Values

ValueCountFrequency (%)
매년 11월 15일~익년 3월 15일 134
100.0%

Length

2023-12-13T04:30:17.319098image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T04:30:17.437898image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
매년 134
20.0%
11월 134
20.0%
15일~익년 134
20.0%
3월 134
20.0%
15일 134
20.0%

비고
Text

MISSING 

Distinct2
Distinct (%)50.0%
Missing130
Missing (%)97.0%
Memory size1.2 KiB
2023-12-13T04:30:17.536408image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Characters and Unicode

Total characters8
Distinct characters3
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

Unique1 ?
Unique (%)25.0%

Sample

1st row3대
2nd row3대
3rd row3대
4th row5대
ValueCountFrequency (%)
3대 3
75.0%
5대 1
 
25.0%
2023-12-13T04:30:17.837981image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
대 4
50.0%
3 3
37.5%
5 1
 
12.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 4
50.0%
Decimal Number 4
50.0%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
3 3
75.0%
5 1
 
25.0%
Other Letter
ValueCountFrequency (%)
대 4
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4
50.0%
Common 4
50.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
3 3
75.0%
5 1
 
25.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 4
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4
50.0%
ASCII 4
50.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 4
100.0%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
3 3
75.0%
5 1
 
25.0%

Correlations

2023-12-13T04:30:17.951429image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
구분비고
구분1.000NaN
비고NaN1.000

Missing values

2023-12-13T04:30:15.911322image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T04:30:16.025520image/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

구분주소사용기간비고
0제설 발진기지 현황오금동 110(서울외곽순환도로 하부)매년 11월 15일~익년 3월 15일<NA>
1제설 발진기지 현황장지동 697-259(복정교차로 하부)매년 11월 15일~익년 3월 15일<NA>
2제설 발진기지 현황잠실동 866-3(삼성교 하부)매년 11월 15일~익년 3월 15일<NA>
3고정식 자동액상 살포장치우성1차아파트 앞 탄천동로 램프매년 11월 15일~익년 3월 15일3대
4고정식 자동액상 살포장치우성2차아파트 앞 탄천동로 램프매년 11월 15일~익년 3월 15일3대
5고정식 자동액상 살포장치우성3차아파트 앞 탄천동로 램프매년 11월 15일~익년 3월 15일3대
6고정식 자동액상 살포장치천마공영 주차장매년 11월 15일~익년 3월 15일5대
7염화칼슘 보관의 집송파대로37길매년 11월 15일~익년 3월 15일<NA>
8염화칼슘 보관의 집동남로9길매년 11월 15일~익년 3월 15일<NA>
9염화칼슘 보관의 집문정로13길매년 11월 15일~익년 3월 15일<NA>
구분주소사용기간비고
124염화칼슘 보관의 집충민로6길매년 11월 15일~익년 3월 15일<NA>
125염화칼슘 보관의 집충민로4길매년 11월 15일~익년 3월 15일<NA>
126염화칼슘 보관의 집충민로2길매년 11월 15일~익년 3월 15일<NA>
127염화칼슘 보관의 집천호대로152길매년 11월 15일~익년 3월 15일<NA>
128염화칼슘 보관의 집풍성로25나길매년 11월 15일~익년 3월 15일<NA>
129염화칼슘 보관의 집토성로매년 11월 15일~익년 3월 15일<NA>
130염화칼슘 보관의 집풍성로24길매년 11월 15일~익년 3월 15일<NA>
131염화칼슘 보관의 집풍성로14길매년 11월 15일~익년 3월 15일<NA>
132염화칼슘 보관의 집토성로7길매년 11월 15일~익년 3월 15일<NA>
133염화칼슘 보관의 집풍성로20길매년 11월 15일~익년 3월 15일<NA>

Duplicate rows

Most frequently occurring

구분주소사용기간비고# duplicates
3염화칼슘 보관의 집거마로9길매년 11월 15일~익년 3월 15일<NA>5
6염화칼슘 보관의 집백제고분로44길매년 11월 15일~익년 3월 15일<NA>3
8염화칼슘 보관의 집새말로10길매년 11월 15일~익년 3월 15일<NA>3
11염화칼슘 보관의 집성내천로23길매년 11월 15일~익년 3월 15일<NA>3
12염화칼슘 보관의 집성내천로29길매년 11월 15일~익년 3월 15일<NA>3
13염화칼슘 보관의 집성내천로29다길매년 11월 15일~익년 3월 15일<NA>3
0염화칼슘 보관의 집가락로19길매년 11월 15일~익년 3월 15일<NA>2
1염화칼슘 보관의 집가락로30길매년 11월 15일~익년 3월 15일<NA>2
2염화칼슘 보관의 집거마로7길매년 11월 15일~익년 3월 15일<NA>2
4염화칼슘 보관의 집마천로51길매년 11월 15일~익년 3월 15일<NA>2