Overview

Dataset statistics

Number of variables4
Number of observations75
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory2.5 KiB
Average record size in memory34.8 B

Variable types

Categorical2
Numeric1
Text1

Dataset

Description서울특별시 영등포구 폐형광등, 폐건전지 수거함 위치 정보(설치 동, 설치 장소 정보 제공)
Author서울특별시 영등포구
URLhttps://www.data.go.kr/data/15038093/fileData.do

Alerts

동별 is highly overall correlated with 연번High correlation
연번 is highly overall correlated with 동별High correlation
장소 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 01:38:49.850427
Analysis finished2023-12-12 01:38:50.483112
Duration0.63 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

구분
Categorical

Distinct2
Distinct (%)2.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size732.0 B
폐건전지 수거함
57 
폐형광등 수거함
18 

Length

Max length8
Median length8
Mean length8
Min length8

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row폐건전지 수거함
2nd row폐건전지 수거함
3rd row폐건전지 수거함
4th row폐건전지 수거함
5th row폐건전지 수거함

Common Values

ValueCountFrequency (%)
폐건전지 수거함 57
76.0%
폐형광등 수거함 18
 
24.0%

Length

2023-12-12T10:38:50.587353image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T10:38:50.727890image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
수거함 75
50.0%
폐건전지 57
38.0%
폐형광등 18
 
12.0%

연번
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct19
Distinct (%)25.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size732.0 B
영등포본동
11 
신길3동
9 
대림3동
7 
도림동
6 
신길6동
6 
Other values (14)
36 

Length

Max length5
Median length4
Mean length4.0133333
Min length3

Unique

Unique6 ?
Unique (%)8.0%

Sample

1st row영등포본동
2nd row영등포본동
3rd row영등포본동
4th row영등포본동
5th row영등포본동

Common Values

ValueCountFrequency (%)
영등포본동 11
14.7%
신길3동 9
12.0%
대림3동 7
9.3%
도림동 6
8.0%
신길6동 6
8.0%
영등포동 6
8.0%
신길1동 5
6.7%
신길5동 5
6.7%
대림2동 4
 
5.3%
양평2동 4
 
5.3%
Other values (9) 12
16.0%

Length

2023-12-12T10:38:50.908934image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
영등포본동 11
14.7%
신길3동 9
12.0%
대림3동 7
9.3%
도림동 6
8.0%
신길6동 6
8.0%
영등포동 6
8.0%
신길1동 5
6.7%
신길5동 5
6.7%
양평2동 4
 
5.3%
대림2동 4
 
5.3%
Other values (9) 12
16.0%

동별
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct57
Distinct (%)76.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean24.32
Minimum1
Maximum57
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size807.0 B
2023-12-12T10:38:51.115940image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile2.7
Q110
median20
Q338.5
95-th percentile53.3
Maximum57
Range56
Interquartile range (IQR)28.5

Descriptive statistics

Standard deviation16.891674
Coefficient of variation (CV)0.69455896
Kurtosis-1.1277495
Mean24.32
Median Absolute Deviation (MAD)13
Skewness0.4099775
Sum1824
Variance285.32865
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T10:38:51.308215image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 2
 
2.7%
11 2
 
2.7%
2 2
 
2.7%
18 2
 
2.7%
17 2
 
2.7%
16 2
 
2.7%
15 2
 
2.7%
13 2
 
2.7%
12 2
 
2.7%
14 2
 
2.7%
Other values (47) 55
73.3%
ValueCountFrequency (%)
1 2
2.7%
2 2
2.7%
3 2
2.7%
4 2
2.7%
5 2
2.7%
6 2
2.7%
7 2
2.7%
8 2
2.7%
9 2
2.7%
10 2
2.7%
ValueCountFrequency (%)
57 1
1.3%
56 1
1.3%
55 1
1.3%
54 1
1.3%
53 1
1.3%
52 1
1.3%
51 1
1.3%
50 1
1.3%
49 1
1.3%
48 1
1.3%

장소
Text

UNIQUE 

Distinct75
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size732.0 B
2023-12-12T10:38:51.673573image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length35
Median length30
Mean length25.653333
Min length18

Characters and Unicode

Total characters1924
Distinct characters148
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

Unique75 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row서울특별시 영등포구 신길로61길 17(영등포본동 주민센터앞)
2nd row서울특별시 영등포구 영등포동647-3(상상어린이공원앞)
3rd row서울특별시 영등포구 신길로62길 35(장훈고 담장측면)
4th row서울특별시 영등포구 영등포로62가길6-16(옹벽)
5th row서울특별시 영등포구 신길로60길34(제2공영주차장담벽)
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 75
24.0%
영등포구 75
24.0%
앞 4
 
1.3%
영등포로 4
 
1.3%
도신로 3
 
1.0%
건너편 3
 
1.0%
디지털로 3
 
1.0%
대방천로 2
 
0.6%
옆 2
 
0.6%
양평로 2
 
0.6%
Other values (131) 139
44.6%
2023-12-12T10:38:52.608500image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
237
 
12.3%
영 100
 
5.2%
등 94
 
4.9%
포 91
 
4.7%
길 82
 
4.3%
시 76
 
4.0%
구 76
 
4.0%
로 76
 
4.0%
서 75
 
3.9%
특 75
 
3.9%
Other values (138) 942
49.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1307
67.9%
Decimal Number 281
 
14.6%
Space Separator 237
 
12.3%
Open Punctuation 41
 
2.1%
Close Punctuation 40
 
2.1%
Dash Punctuation 16
 
0.8%
Uppercase Letter 2
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
영 100
 
7.7%
등 94
 
7.2%
포 91
 
7.0%
길 82
 
6.3%
시 76
 
5.8%
구 76
 
5.8%
로 76
 
5.8%
서 75
 
5.7%
특 75
 
5.7%
별 75
 
5.7%
Other values (122) 487
37.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 56
19.9%
2 42
14.9%
3 37
13.2%
6 28
10.0%
4 26
9.3%
5 24
8.5%
8 19
 
6.8%
7 17
 
6.0%
9 17
 
6.0%
0 15
 
5.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
K 1
50.0%
T 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
237
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 41
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 40
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 16
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1307
67.9%
Common 615
32.0%
Latin 2
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
영 100
 
7.7%
등 94
 
7.2%
포 91
 
7.0%
길 82
 
6.3%
시 76
 
5.8%
구 76
 
5.8%
로 76
 
5.8%
서 75
 
5.7%
특 75
 
5.7%
별 75
 
5.7%
Other values (122) 487
37.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
237
38.5%
1 56
 
9.1%
2 42
 
6.8%
( 41
 
6.7%
) 40
 
6.5%
3 37
 
6.0%
6 28
 
4.6%
4 26
 
4.2%
5 24
 
3.9%
8 19
 
3.1%
Other values (4) 65
 
10.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
K 1
50.0%
T 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1307
67.9%
ASCII 617
32.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
237
38.4%
1 56
 
9.1%
2 42
 
6.8%
( 41
 
6.6%
) 40
 
6.5%
3 37
 
6.0%
6 28
 
4.5%
4 26
 
4.2%
5 24
 
3.9%
8 19
 
3.1%
Other values (6) 67
 
10.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
영 100
 
7.7%
등 94
 
7.2%
포 91
 
7.0%
길 82
 
6.3%
시 76
 
5.8%
구 76
 
5.8%
로 76
 
5.8%
서 75
 
5.7%
특 75
 
5.7%
별 75
 
5.7%
Other values (122) 487
37.3%

Interactions

2023-12-12T10:38:50.124557image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-12T10:38:52.758946image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
구분연번동별장소
구분1.0000.2800.6101.000
연번0.2801.0000.8761.000
동별0.6100.8761.0001.000
장소1.0001.0001.0001.000
2023-12-12T10:38:52.914287image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
구분연번
구분1.0000.210
연번0.2101.000
2023-12-12T10:38:53.011593image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
동별구분연번
동별1.0000.4440.535
구분0.4441.0000.210
연번0.5350.2101.000

Missing values

2023-12-12T10:38:50.309085image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T10:38:50.440811image/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

구분연번동별장소
0폐건전지 수거함영등포본동1서울특별시 영등포구 신길로61길 17(영등포본동 주민센터앞)
1폐건전지 수거함영등포본동2서울특별시 영등포구 영등포동647-3(상상어린이공원앞)
2폐건전지 수거함영등포본동3서울특별시 영등포구 신길로62길 35(장훈고 담장측면)
3폐건전지 수거함영등포본동4서울특별시 영등포구 영등포로62가길6-16(옹벽)
4폐건전지 수거함영등포본동5서울특별시 영등포구 신길로60길34(제2공영주차장담벽)
5폐건전지 수거함영등포본동6서울특별시 영등포구 도신로65길 3-2(장훈고등학교앞)
6폐건전지 수거함영등포본동7서울특별시 영등포구 영신로9나길16(구 영등포1동사무소앞
7폐건전지 수거함영등포본동8서울특별시 영등포구 영등포로62길34앞(비녀미용실 방향 전주)
8폐건전지 수거함영등포본동9서울특별시 영등포구 영등포로 60길 앞(순영빌라)
9폐건전지 수거함영등포본동10서울특별시 영등포구 영등포로 60길 17
구분연번동별장소
65폐형광등 수거함양평2동9서울특별시 영등포구 선유로47길 30
66폐형광등 수거함신길1동10서울특별시 영등포구 영등포로84길 24-5
67폐형광등 수거함신길3동11서울특별시 영등포구 신길로41라길 13-8
68폐형광등 수거함신길4동12서울특별시 영등포구 신길로42길 1
69폐형광등 수거함신길5동13서울특별시 영등포구 도림로 264
70폐형광등 수거함신길6동14서울특별시 영등포구 대방천로 169
71폐형광등 수거함신길7동15서울특별시 영등포구 여의대방로43길 10
72폐형광등 수거함대림1동16서울특별시 영등포구 디지털로 441
73폐형광등 수거함대림2동17서울특별시 영등포구 대림로23길 25
74폐형광등 수거함대림3동18서울특별시 영등포구 대림로 197