Overview

Dataset statistics

Number of variables4
Number of observations10000
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows253
Duplicate rows (%)2.5%
Total size in memory390.6 KiB
Average record size in memory40.0 B

Variable types

Categorical1
DateTime2
Text1

Dataset

Description부산광역시 남구 주정차 단속 현황입니다. 남구 주정차단속 위반일자 위반시간 위반장소명 등의 내용이 있습니다. 참고해주세요
Author부산광역시 남구
URLhttps://www.data.go.kr/data/15125212/fileData.do

Alerts

해당구 has constant value ""Constant
Dataset has 253 (2.5%) duplicate rowsDuplicates

Reproduction

Analysis started2024-04-06 08:31:25.939471
Analysis finished2024-04-06 08:31:28.352215
Duration2.41 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

해당구
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
부산광역시 남구
10000 

Length

Max length8
Median length8
Mean length8
Min length8

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row부산광역시 남구
2nd row부산광역시 남구
3rd row부산광역시 남구
4th row부산광역시 남구
5th row부산광역시 남구

Common Values

ValueCountFrequency (%)
부산광역시 남구 10000
100.0%

Length

2024-04-06T17:31:28.591348image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-04-06T17:31:28.793152image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
부산광역시 10000
50.0%
남구 10000
50.0%

위반일자
Date

Distinct330
Distinct (%)3.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
Minimum2023-01-01 00:00:00
Maximum2023-11-26 00:00:00
2024-04-06T17:31:28.995499image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-06T17:31:29.281389image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

위반시간
Date

Distinct1068
Distinct (%)10.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
Minimum2024-04-06 00:04:00
Maximum2024-04-06 23:59:00
2024-04-06T17:31:29.595083image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-06T17:31:29.982621image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

위반장소명
Text

Distinct2383
Distinct (%)23.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
2024-04-06T17:31:30.498042image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length33
Median length31
Mean length16.8508
Min length7

Characters and Unicode

Total characters168508
Distinct characters420
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1487 ?
Unique (%)14.9%

Sample

1st row대연동 석포로83번길 21-2 부근(교차로 모퉁이)
2nd row용호동 현대비치 앞 CCTV
3rd row용당동 신선로356번길 21 부근(소방시설)
4th row우암동 이안오션파크CCTV
5th row우암동 해양클러스터CCTV
ValueCountFrequency (%)
대연동 3715
 
11.0%
부근 3239
 
9.6%
cctv 1952
 
5.8%
용호동 1928
 
5.7%
문현동 1439
 
4.3%
감만동 1178
 
3.5%
앞 1113
 
3.3%
수영로 685
 
2.0%
우암동 591
 
1.8%
부근(교차로 461
 
1.4%
Other values (1297) 17358
51.6%
2024-04-06T17:31:31.359766image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
23671
 
14.0%
동 11062
 
6.6%
C 9926
 
5.9%
로 6292
 
3.7%
대 5974
 
3.5%
부 5741
 
3.4%
근 4970
 
2.9%
T 4923
 
2.9%
V 4920
 
2.9%
연 4405
 
2.6%
Other values (410) 86624
51.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 105073
62.4%
Space Separator 23671
 
14.0%
Uppercase Letter 20037
 
11.9%
Decimal Number 15139
 
9.0%
Close Punctuation 1838
 
1.1%
Open Punctuation 1836
 
1.1%
Other Punctuation 499
 
0.3%
Dash Punctuation 387
 
0.2%
Lowercase Letter 28
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
동 11062
 
10.5%
로 6292
 
6.0%
대 5974
 
5.7%
부 5741
 
5.5%
근 4970
 
4.7%
연 4405
 
4.2%
용 2885
 
2.7%
번 2554
 
2.4%
현 2478
 
2.4%
문 2466
 
2.3%
Other values (371) 56246
53.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 9926
49.5%
T 4923
24.6%
V 4920
24.6%
U 57
 
0.3%
G 53
 
0.3%
L 40
 
0.2%
S 39
 
0.2%
K 31
 
0.2%
J 10
 
< 0.1%
Y 10
 
< 0.1%
Other values (6) 28
 
0.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 3655
24.1%
2 2576
17.0%
3 1568
10.4%
4 1468
9.7%
6 1191
 
7.9%
9 1171
 
7.7%
5 1098
 
7.3%
7 929
 
6.1%
0 761
 
5.0%
8 722
 
4.8%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
p 13
46.4%
g 7
25.0%
c 4
 
14.3%
u 3
 
10.7%
s 1
 
3.6%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
@ 492
98.6%
. 4
 
0.8%
& 2
 
0.4%
, 1
 
0.2%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
23671
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1838
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1836
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 387
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 105073
62.4%
Common 43370
25.7%
Latin 20065
 
11.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 11062
 
10.5%
로 6292
 
6.0%
대 5974
 
5.7%
부 5741
 
5.5%
근 4970
 
4.7%
연 4405
 
4.2%
용 2885
 
2.7%
번 2554
 
2.4%
현 2478
 
2.4%
문 2466
 
2.3%
Other values (371) 56246
53.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
C 9926
49.5%
T 4923
24.5%
V 4920
24.5%
U 57
 
0.3%
G 53
 
0.3%
L 40
 
0.2%
S 39
 
0.2%
K 31
 
0.2%
p 13
 
0.1%
J 10
 
< 0.1%
Other values (11) 53
 
0.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
23671
54.6%
1 3655
 
8.4%
2 2576
 
5.9%
) 1838
 
4.2%
( 1836
 
4.2%
3 1568
 
3.6%
4 1468
 
3.4%
6 1191
 
2.7%
9 1171
 
2.7%
5 1098
 
2.5%
Other values (8) 3298
 
7.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 105073
62.4%
ASCII 63435
37.6%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
23671
37.3%
C 9926
15.6%
T 4923
 
7.8%
V 4920
 
7.8%
1 3655
 
5.8%
2 2576
 
4.1%
) 1838
 
2.9%
( 1836
 
2.9%
3 1568
 
2.5%
4 1468
 
2.3%
Other values (29) 7054
 
11.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 11062
 
10.5%
로 6292
 
6.0%
대 5974
 
5.7%
부 5741
 
5.5%
근 4970
 
4.7%
연 4405
 
4.2%
용 2885
 
2.7%
번 2554
 
2.4%
현 2478
 
2.4%
문 2466
 
2.3%
Other values (371) 56246
53.5%

Missing values

2024-04-06T17:31:27.948793image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-04-06T17:31:28.271771image/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

해당구위반일자위반시간위반장소명
35071부산광역시 남구2023-10-2702:39대연동 석포로83번길 21-2 부근(교차로 모퉁이)
31293부산광역시 남구2023-09-2207:50용호동 현대비치 앞 CCTV
8608부산광역시 남구2023-03-2413:38용당동 신선로356번길 21 부근(소방시설)
17591부산광역시 남구2023-06-0818:40우암동 이안오션파크CCTV
28433부산광역시 남구2023-09-0110:57우암동 해양클러스터CCTV
20596부산광역시 남구2023-07-0218:08대연동 렌즈미 앞 CCTV
8069부산광역시 남구2023-03-1921:32대연경성대부경대역CCTV
8004부산광역시 남구2023-03-1821:28문현동 문현교차로 CCTV
37426부산광역시 남구2023-11-1519:53대연동 석포농협 앞 CCTV
37234부산광역시 남구2023-11-1410:48용호동 동명로125번길
해당구위반일자위반시간위반장소명
17915부산광역시 남구2023-06-1109:50대연동 파크푸르지오CCTV
19105부산광역시 남구2023-06-2009:48감만동 신선로 현대오일뱅크 부근
34425부산광역시 남구2023-10-2314:20용호동 용호로106번길 56 부근
6300부산광역시 남구2023-03-0318:52용호동 현대비치 앞 CCTV
13646부산광역시 남구2023-05-0819:39문현동 베스티움@앞CCTV
5733부산광역시 남구2023-02-2611:02대연동 수영로 219 CCTV
35316부산광역시 남구2023-10-3019:56대연동 수영로 전자랜드 대연점 부근
2277부산광역시 남구2023-01-2810:28대연동 교보문고 앞 CCTV
38429부산광역시 남구2023-11-2316:33용당동 신선로 406 부근(횡단보도)
16089부산광역시 남구2023-05-2815:16용호동 데시앙해링턴CCTV

Duplicate rows

Most frequently occurring

해당구위반일자위반시간위반장소명# duplicates
229부산광역시 남구2023-11-1011:26우암동 해양클러스터 부근6
230부산광역시 남구2023-11-1011:28우암동 해양클러스터 부근6
23부산광역시 남구2023-02-1214:53용호1동 분포로 145 부근5
33부산광역시 남구2023-02-2515:12용호4동 백운포체육공원 부근5
168부산광역시 남구2023-09-0610:07우암2동 광진물류해운 부근5
70부산광역시 남구2023-05-1214:43문현2동 한국은행 부근4
74부산광역시 남구2023-05-2014:26용호1동 분포로 145 부근4
107부산광역시 남구2023-06-2714:36우암1동 디도비홈시스템 부근4
166부산광역시 남구2023-09-0610:01우암2동 광진물류해운 부근4
187부산광역시 남구2023-09-1814:53우암1동 해양산업클러스터 부근4