Overview

Dataset statistics

Number of variables4
Number of observations139
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows1
Duplicate rows (%)0.7%
Total size in memory4.5 KiB
Average record size in memory32.9 B

Variable types

Text2
Categorical2

Dataset

Description서울특별시 송파구에 설치된 가로휴지통에 관한 정보이며 해당 파일에는 가로휴지통의 설치위치 및 종류 그리고 설치년도를 알려드립니다.
URLhttps://www.data.go.kr/data/15096706/fileData.do

Alerts

Dataset has 1 (0.7%) duplicate rowsDuplicates

Reproduction

Analysis started2023-12-12 07:53:55.883405
Analysis finished2023-12-12 07:53:56.601973
Duration0.72 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

설치위치
Text

Distinct97
Distinct (%)69.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.2 KiB
2023-12-12T16:53:56.823572image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length11
Median length9
Mean length6.8057554
Min length3

Characters and Unicode

Total characters946
Distinct characters71
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

Unique70 ?
Unique (%)50.4%

Sample

1st row잠실로
2nd row올림픽로 240
3rd row올림픽로 145
4th row올림픽로 215
5th row송파대로 567
ValueCountFrequency (%)
올림픽로 30
 
12.4%
송파대로 17
 
7.0%
오금로 10
 
4.1%
양재대로 9
 
3.7%
동남로 8
 
3.3%
백제고분로 8
 
3.3%
위례성대로 7
 
2.9%
위례순환로 6
 
2.5%
위례중앙로 5
 
2.1%
석촌호수로 5
 
2.1%
Other values (96) 137
56.6%
2023-12-12T16:53:57.295863image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
로 139
 
14.7%
103
 
10.9%
1 54
 
5.7%
2 47
 
5.0%
대 39
 
4.1%
3 32
 
3.4%
올 30
 
3.2%
림 30
 
3.2%
픽 30
 
3.2%
5 30
 
3.2%
Other values (61) 412
43.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 559
59.1%
Decimal Number 282
29.8%
Space Separator 103
 
10.9%
Dash Punctuation 2
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
로 139
24.9%
대 39
 
7.0%
올 30
 
5.4%
림 30
 
5.4%
픽 30
 
5.4%
위 26
 
4.7%
례 26
 
4.7%
송 18
 
3.2%
파 17
 
3.0%
오 10
 
1.8%
Other values (49) 194
34.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 54
19.1%
2 47
16.7%
3 32
11.3%
5 30
10.6%
4 27
9.6%
0 25
8.9%
7 19
 
6.7%
9 18
 
6.4%
6 16
 
5.7%
8 14
 
5.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
103
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 559
59.1%
Common 387
40.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 139
24.9%
대 39
 
7.0%
올 30
 
5.4%
림 30
 
5.4%
픽 30
 
5.4%
위 26
 
4.7%
례 26
 
4.7%
송 18
 
3.2%
파 17
 
3.0%
오 10
 
1.8%
Other values (49) 194
34.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
103
26.6%
1 54
14.0%
2 47
12.1%
3 32
 
8.3%
5 30
 
7.8%
4 27
 
7.0%
0 25
 
6.5%
7 19
 
4.9%
9 18
 
4.7%
6 16
 
4.1%
Other values (2) 16
 
4.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 559
59.1%
ASCII 387
40.9%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 139
24.9%
대 39
 
7.0%
올 30
 
5.4%
림 30
 
5.4%
픽 30
 
5.4%
위 26
 
4.7%
례 26
 
4.7%
송 18
 
3.2%
파 17
 
3.0%
오 10
 
1.8%
Other values (49) 194
34.7%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
103
26.6%
1 54
14.0%
2 47
12.1%
3 32
 
8.3%
5 30
 
7.8%
4 27
 
7.0%
0 25
 
6.5%
7 19
 
4.9%
9 18
 
4.7%
6 16
 
4.1%
Other values (2) 16
 
4.1%

세부위치
Text

Distinct109
Distinct (%)78.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.2 KiB
2023-12-12T16:53:57.498050image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length24
Median length19
Mean length13.568345
Min length3

Characters and Unicode

Total characters1886
Distinct characters190
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

Unique85 ?
Unique (%)61.2%

Sample

1st row롯데호텔 공항버스정류장 옆
2nd row롯데마트 주차장 출구 앞
3rd row잠실새내역 8번출구 뒤
4th row잠실역 5번출구 앞
5th row잠실역 6번출구 앞
ValueCountFrequency (%)
앞 30
 
10.7%
옆 10
 
3.6%
잠실역 9
 
3.2%
1번출구 6
 
2.1%
도로변 6
 
2.1%
맞은편 6
 
2.1%
896-1 5
 
1.8%
위례중앙광장(장지동 5
 
1.8%
2번출구 5
 
1.8%
위례송파한라비발디 4
 
1.4%
Other values (138) 194
69.3%
2023-12-12T16:53:57.836301image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
143
 
7.6%
2 95
 
5.0%
4 88
 
4.7%
) 67
 
3.6%
( 67
 
3.6%
- 51
 
2.7%
역 50
 
2.7%
1 50
 
2.7%
파 47
 
2.5%
장 40
 
2.1%
Other values (180) 1188
63.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1171
62.1%
Decimal Number 381
 
20.2%
Space Separator 143
 
7.6%
Close Punctuation 67
 
3.6%
Open Punctuation 67
 
3.6%
Dash Punctuation 51
 
2.7%
Uppercase Letter 4
 
0.2%
Other Punctuation 2
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
역 50
 
4.3%
파 47
 
4.0%
장 40
 
3.4%
앞 36
 
3.1%
구 36
 
3.1%
동 33
 
2.8%
실 31
 
2.6%
잠 31
 
2.6%
번 30
 
2.6%
출 29
 
2.5%
Other values (163) 808
69.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 95
24.9%
4 88
23.1%
1 50
13.1%
3 34
 
8.9%
9 28
 
7.3%
0 25
 
6.6%
6 24
 
6.3%
8 16
 
4.2%
5 13
 
3.4%
7 8
 
2.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
K 2
50.0%
T 2
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
143
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 67
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 67
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 51
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1171
62.1%
Common 711
37.7%
Latin 4
 
0.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
역 50
 
4.3%
파 47
 
4.0%
장 40
 
3.4%
앞 36
 
3.1%
구 36
 
3.1%
동 33
 
2.8%
실 31
 
2.6%
잠 31
 
2.6%
번 30
 
2.6%
출 29
 
2.5%
Other values (163) 808
69.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
143
20.1%
2 95
13.4%
4 88
12.4%
) 67
9.4%
( 67
9.4%
- 51
 
7.2%
1 50
 
7.0%
3 34
 
4.8%
9 28
 
3.9%
0 25
 
3.5%
Other values (5) 63
8.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
K 2
50.0%
T 2
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1171
62.1%
ASCII 715
37.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
143
20.0%
2 95
13.3%
4 88
12.3%
) 67
9.4%
( 67
9.4%
- 51
 
7.1%
1 50
 
7.0%
3 34
 
4.8%
9 28
 
3.9%
0 25
 
3.5%
Other values (7) 67
9.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
역 50
 
4.3%
파 47
 
4.0%
장 40
 
3.4%
앞 36
 
3.1%
구 36
 
3.1%
동 33
 
2.8%
실 31
 
2.6%
잠 31
 
2.6%
번 30
 
2.6%
출 29
 
2.5%
Other values (163) 808
69.0%

종류
Categorical

Distinct2
Distinct (%)1.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.2 KiB
① 일반쓰레기
114 
② 재활용쓰레기
25 

Length

Max length8
Median length7
Mean length7.1798561
Min length7

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row① 일반쓰레기
2nd row① 일반쓰레기
3rd row① 일반쓰레기
4th row① 일반쓰레기
5th row① 일반쓰레기

Common Values

ValueCountFrequency (%)
① 일반쓰레기 114
82.0%
② 재활용쓰레기 25
 
18.0%

Length

2023-12-12T16:53:57.956726image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T16:53:58.046527image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
① 114
41.0%
일반쓰레기 114
41.0%
② 25
 
9.0%
재활용쓰레기 25
 
9.0%

설치연도
Categorical

Distinct8
Distinct (%)5.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.2 KiB
① 2016년 이전 설치
46 
⑤ 2020년 설치
34 
④ 2019년 설치
19 
② 2017년 설치
15 
⑥ 2021년 설치
9 
Other values (3)
16 

Length

Max length13
Median length10
Mean length10.992806
Min length10

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.7%

Sample

1st row③ 2018년 설치
2nd row① 2016년 이전 설치
3rd row② 2017년 설치
4th row④ 2019년 설치
5th row③ 2018년 설치

Common Values

ValueCountFrequency (%)
① 2016년 이전 설치 46
33.1%
⑤ 2020년 설치 34
24.5%
④ 2019년 설치 19
13.7%
② 2017년 설치 15
 
10.8%
⑥ 2021년 설치 9
 
6.5%
③ 2018년 설치 8
 
5.8%
⑦ 2023년 설치 7
 
5.0%
⑦ 2022년 설치 1
 
0.7%

Length

2023-12-12T16:53:58.137981image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T16:53:58.234264image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
설치 139
30.0%
① 46
 
9.9%
이전 46
 
9.9%
2016년 46
 
9.9%
⑤ 34
 
7.3%
2020년 34
 
7.3%
④ 19
 
4.1%
2019년 19
 
4.1%
2017년 15
 
3.2%
② 15
 
3.2%
Other values (7) 50
 
10.8%

Correlations

2023-12-12T16:53:58.329078image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
설치위치종류설치연도
설치위치1.0000.0000.978
종류0.0001.0000.493
설치연도0.9780.4931.000
2023-12-12T16:53:58.419317image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
종류설치연도
종류1.0000.363
설치연도0.3631.000
2023-12-12T16:53:58.488348image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
종류설치연도
종류1.0000.363
설치연도0.3631.000

Missing values

2023-12-12T16:53:56.473943image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T16:53:56.561181image/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

설치위치세부위치종류설치연도
0잠실로롯데호텔 공항버스정류장 옆① 일반쓰레기③ 2018년 설치
1올림픽로 240롯데마트 주차장 출구 앞① 일반쓰레기① 2016년 이전 설치
2올림픽로 145잠실새내역 8번출구 뒤① 일반쓰레기② 2017년 설치
3올림픽로 215잠실역 5번출구 앞① 일반쓰레기④ 2019년 설치
4송파대로 567잠실역 6번출구 앞① 일반쓰레기③ 2018년 설치
5송파대로 567잠실역 잠실대교 남단① 일반쓰레기① 2016년 이전 설치
6송파대로 567잠실역 잠실대교 남단② 재활용쓰레기① 2016년 이전 설치
7올림픽로 215잠실역 롯데월드① 일반쓰레기④ 2019년 설치
8올림픽로 99잠실엘스아파트앞① 일반쓰레기② 2017년 설치
9올림픽로 99잠실엘스아파트앞② 재활용쓰레기② 2017년 설치
설치위치세부위치종류설치연도
129위례성대로 180오금대림아파트(24914)① 일반쓰레기⑥ 2021년 설치
130충민로가든파이브 웍스동(24473)① 일반쓰레기⑥ 2021년 설치
131충민로 6길아이코리아(24448)① 일반쓰레기⑥ 2021년 설치
132올림픽로 145도로변① 일반쓰레기⑦ 2023년 설치
133잠실로 74교통센터 앞① 일반쓰레기⑦ 2023년 설치
134올림픽로 340택시승강장① 일반쓰레기⑦ 2023년 설치
135석촌호수로 298방이삼거리 횡단보도① 일반쓰레기⑦ 2023년 설치
136오금로오금역 2번출구 버스정류장① 일반쓰레기⑦ 2023년 설치
137동남로 342오륜사거리 버스정류장(24498)① 일반쓰레기⑦ 2023년 설치
138동남로 112-2올포유 매장 앞① 일반쓰레기⑦ 2023년 설치

Duplicate rows

Most frequently occurring

설치위치세부위치종류설치연도# duplicates
0위례중앙로위례중앙광장(장지동 896-1)② 재활용쓰레기⑤ 2020년 설치4