Overview

Dataset statistics

Number of variables3
Number of observations38
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.0 KiB
Average record size in memory27.4 B

Variable types

Categorical1
Text2

Dataset

Description전북특별자치도 상설시장 현황(시장명, 위치 등)전북특별자치도 상설시장이 세워지는 곳의 시군명전북특별자치도 상설시장의 시장이름전북특별자치도 상설시장의 소재지, 주소 등
Author전북특별자치도
URLhttps://www.data.go.kr/data/15055656/fileData.do

Alerts

시장소재지 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-03-14 16:38:48.534843
Analysis finished2024-03-14 16:38:49.162556
Duration0.63 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

시군명
Categorical

Distinct11
Distinct (%)28.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size432.0 B
익산시
10 
군산시
7 
전주시
5 
김제시
3 
완주군
3 
Other values (6)
10 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique2 ?
Unique (%)5.3%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
익산시 10
26.3%
군산시 7
18.4%
전주시 5
13.2%
김제시 3
 
7.9%
완주군 3
 
7.9%
정읍시 2
 
5.3%
남원시 2
 
5.3%
부안군 2
 
5.3%
임실군 2
 
5.3%
진안군 1
 
2.6%

Length

2024-03-15T01:38:49.328274image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
익산시 10
26.3%
군산시 7
18.4%
전주시 5
13.2%
김제시 3
 
7.9%
완주군 3
 
7.9%
정읍시 2
 
5.3%
남원시 2
 
5.3%
부안군 2
 
5.3%
임실군 2
 
5.3%
진안군 1
 
2.6%

시장명
Text

Distinct36
Distinct (%)94.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size432.0 B
2024-03-15T01:38:50.094444image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length7
Median length4
Mean length4.4210526
Min length3

Characters and Unicode

Total characters168
Distinct characters69
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

Unique34 ?
Unique (%)89.5%

Sample

1st row남부시장
2nd row중앙상가
3rd row모래내시장
4th row서부시장
5th row신중앙시장
ValueCountFrequency (%)
남부시장 2
 
5.1%
공설시장 2
 
5.1%
오수시장 1
 
2.6%
금만시장 1
 
2.6%
역전시장 1
 
2.6%
부안시장 1
 
2.6%
샘고을시장 1
 
2.6%
연지시장 1
 
2.6%
용남시장 1
 
2.6%
김제시장 1
 
2.6%
Other values (27) 27
69.2%
2024-03-15T01:38:51.185688image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
장 36
21.4%
시 35
20.8%
산 5
 
3.0%
부 5
 
3.0%
남 3
 
1.8%
앙 3
 
1.8%
중 3
 
1.8%
고 3
 
1.8%
공 3
 
1.8%
전 2
 
1.2%
Other values (59) 70
41.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 167
99.4%
Space Separator 1
 
0.6%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
장 36
21.6%
시 35
21.0%
산 5
 
3.0%
부 5
 
3.0%
남 3
 
1.8%
앙 3
 
1.8%
중 3
 
1.8%
고 3
 
1.8%
공 3
 
1.8%
전 2
 
1.2%
Other values (58) 69
41.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 167
99.4%
Common 1
 
0.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
장 36
21.6%
시 35
21.0%
산 5
 
3.0%
부 5
 
3.0%
남 3
 
1.8%
앙 3
 
1.8%
중 3
 
1.8%
고 3
 
1.8%
공 3
 
1.8%
전 2
 
1.2%
Other values (58) 69
41.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 167
99.4%
ASCII 1
 
0.6%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
장 36
21.6%
시 35
21.0%
산 5
 
3.0%
부 5
 
3.0%
남 3
 
1.8%
앙 3
 
1.8%
중 3
 
1.8%
고 3
 
1.8%
공 3
 
1.8%
전 2
 
1.2%
Other values (58) 69
41.3%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

시장소재지
Text

UNIQUE 

Distinct38
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size432.0 B
2024-03-15T01:38:52.176000image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length20
Median length17
Mean length14.210526
Min length9

Characters and Unicode

Total characters540
Distinct characters85
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

Unique38 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row전주시 완산구 풍남문1길 19-3
2nd row전주시 완산구 태평3길 70
3rd row전주시 덕진구 모래내4길 8-8
4th row전주시 완산구 효동2길 18
5th row전주시 완산구 태평5길 33
ValueCountFrequency (%)
익산시 10
 
7.2%
군산시 7
 
5.1%
전주시 5
 
3.6%
완산구 4
 
2.9%
중앙로 4
 
2.9%
인북로 3
 
2.2%
전북 3
 
2.2%
3길 3
 
2.2%
김제시 3
 
2.2%
완주군 3
 
2.2%
Other values (88) 93
67.4%
2024-03-15T01:38:53.495963image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
101
18.7%
1 35
 
6.5%
시 31
 
5.7%
산 24
 
4.4%
길 17
 
3.1%
3 17
 
3.1%
2 16
 
3.0%
로 16
 
3.0%
군 16
 
3.0%
- 15
 
2.8%
Other values (75) 252
46.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 300
55.6%
Decimal Number 124
23.0%
Space Separator 101
 
18.7%
Dash Punctuation 15
 
2.8%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
시 31
 
10.3%
산 24
 
8.0%
길 17
 
5.7%
로 16
 
5.3%
군 16
 
5.3%
동 14
 
4.7%
익 10
 
3.3%
읍 9
 
3.0%
전 8
 
2.7%
주 8
 
2.7%
Other values (63) 147
49.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 35
28.2%
3 17
13.7%
2 16
12.9%
8 11
 
8.9%
5 10
 
8.1%
6 9
 
7.3%
9 7
 
5.6%
4 7
 
5.6%
7 6
 
4.8%
0 6
 
4.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
101
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 15
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 300
55.6%
Common 240
44.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 31
 
10.3%
산 24
 
8.0%
길 17
 
5.7%
로 16
 
5.3%
군 16
 
5.3%
동 14
 
4.7%
익 10
 
3.3%
읍 9
 
3.0%
전 8
 
2.7%
주 8
 
2.7%
Other values (63) 147
49.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
101
42.1%
1 35
 
14.6%
3 17
 
7.1%
2 16
 
6.7%
- 15
 
6.2%
8 11
 
4.6%
5 10
 
4.2%
6 9
 
3.8%
9 7
 
2.9%
4 7
 
2.9%
Other values (2) 12
 
5.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 300
55.6%
ASCII 240
44.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
101
42.1%
1 35
 
14.6%
3 17
 
7.1%
2 16
 
6.7%
- 15
 
6.2%
8 11
 
4.6%
5 10
 
4.2%
6 9
 
3.8%
9 7
 
2.9%
4 7
 
2.9%
Other values (2) 12
 
5.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 31
 
10.3%
산 24
 
8.0%
길 17
 
5.7%
로 16
 
5.3%
군 16
 
5.3%
동 14
 
4.7%
익 10
 
3.3%
읍 9
 
3.0%
전 8
 
2.7%
주 8
 
2.7%
Other values (63) 147
49.0%

Correlations

2024-03-15T01:38:53.755892image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
시군명시장명시장소재지
시군명1.0000.9221.000
시장명0.9221.0001.000
시장소재지1.0001.0001.000

Missing values

2024-03-15T01:38:48.836313image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-03-15T01:38:49.064025image/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

시군명시장명시장소재지
0전주시남부시장전주시 완산구 풍남문1길 19-3
1전주시중앙상가전주시 완산구 태평3길 70
2전주시모래내시장전주시 덕진구 모래내4길 8-8
3전주시서부시장전주시 완산구 효동2길 18
4전주시신중앙시장전주시 완산구 태평5길 33
5군산시공설시장군산시 신영동 18-1
6군산시신영시장군산시 신영도 19-5 외
7군산시역전종합시장군산시 대명동 138 외
8군산시명산시장군산시 명산동 19-10
9군산시수산물종합센터군산시 해망동 1011-21
시군명시장명시장소재지
28김제시역전시장김제시 중앙로 288
29부안군부안시장부안군 부안읍 부풍로 47
30부안군줄포시장부안군 줄포면 부안로 865
31완주군고산 미소시장완주군 고산면 남봉로 134
32완주군삼례시장완주군 삼례읍 삼봉로 6
33완주군봉동생강골시장완주군 봉동읍 봉동동서로 134-5
34진안군진안시장전북 진안군 진안읍 시장1길 16
35임실군오수시장전북 임실군 오수면 오수로 159
36임실군임실시장전북 임실군 임실읍 운수로 26
37고창군고창시장고창군 고창읍 동리로 62-11