Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations73
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory3.0 KiB
Average record size in memory41.8 B

Variable types

Categorical3
Text2

Dataset

Description경기도 안산시에 위치한 택시승강장 위치정보로 관리기관명, 승강장명칭, 승강장위치 주소, 승강장구조등 정보를 제공합니다.
URLhttps://www.data.go.kr/data/15037317/fileData.do

Alerts

관리기관명 has constant value ""Constant
데이터기준일자 has constant value ""Constant
승강장명칭 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 14:35:19.415398
Analysis finished2023-12-12 14:35:19.855118
Duration0.44 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

관리기관명
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size716.0 B
안산시청
73 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
안산시청 73
100.0%

Length

2023-12-12T23:35:19.942979image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T23:35:20.070786image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
안산시청 73
100.0%

승강장명칭
Text

UNIQUE 

Distinct73
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size716.0 B
2023-12-12T23:35:20.296873image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length23
Median length16
Mean length9.1917808
Min length4

Characters and Unicode

Total characters671
Distinct characters169
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

Unique73 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row반월농협앞
2nd row상록수역앞
3rd row상록수역건너편
4th row국민은행앞
5th row부곡동 부곡프라자 건너편
ValueCountFrequency (%)
앞 17
 
13.3%
건너편 6
 
4.7%
중앙역1번출구 2
 
1.6%
2번출구 2
 
1.6%
4번출구 2
 
1.6%
사리역 2
 
1.6%
원시역 2
 
1.6%
출구 2
 
1.6%
상가 2
 
1.6%
원곡역 2
 
1.6%
Other values (87) 89
69.5%
2023-12-12T23:35:20.732033image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
57
 
8.5%
앞 49
 
7.3%
역 20
 
3.0%
지 17
 
2.5%
건 17
 
2.5%
구 16
 
2.4%
너 15
 
2.2%
번 14
 
2.1%
동 14
 
2.1%
출 14
 
2.1%
Other values (159) 438
65.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 565
84.2%
Space Separator 57
 
8.5%
Decimal Number 31
 
4.6%
Uppercase Letter 10
 
1.5%
Other Punctuation 3
 
0.4%
Close Punctuation 2
 
0.3%
Open Punctuation 2
 
0.3%
Dash Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
앞 49
 
8.7%
역 20
 
3.5%
지 17
 
3.0%
건 17
 
3.0%
구 16
 
2.8%
너 15
 
2.7%
번 14
 
2.5%
동 14
 
2.5%
출 14
 
2.5%
편 14
 
2.5%
Other values (141) 375
66.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 11
35.5%
2 9
29.0%
3 3
 
9.7%
5 2
 
6.5%
4 2
 
6.5%
0 2
 
6.5%
6 1
 
3.2%
9 1
 
3.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 4
40.0%
C 2
20.0%
G 2
20.0%
V 2
20.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 2
66.7%
. 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
57
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 565
84.2%
Common 96
 
14.3%
Latin 10
 
1.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
앞 49
 
8.7%
역 20
 
3.5%
지 17
 
3.0%
건 17
 
3.0%
구 16
 
2.8%
너 15
 
2.7%
번 14
 
2.5%
동 14
 
2.5%
출 14
 
2.5%
편 14
 
2.5%
Other values (141) 375
66.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
57
59.4%
1 11
 
11.5%
2 9
 
9.4%
3 3
 
3.1%
/ 2
 
2.1%
5 2
 
2.1%
) 2
 
2.1%
4 2
 
2.1%
0 2
 
2.1%
( 2
 
2.1%
Other values (4) 4
 
4.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 4
40.0%
C 2
20.0%
G 2
20.0%
V 2
20.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 565
84.2%
ASCII 106
 
15.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
57
53.8%
1 11
 
10.4%
2 9
 
8.5%
A 4
 
3.8%
3 3
 
2.8%
C 2
 
1.9%
G 2
 
1.9%
V 2
 
1.9%
/ 2
 
1.9%
5 2
 
1.9%
Other values (8) 12
 
11.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
앞 49
 
8.7%
역 20
 
3.5%
지 17
 
3.0%
건 17
 
3.0%
구 16
 
2.8%
너 15
 
2.7%
번 14
 
2.5%
동 14
 
2.5%
출 14
 
2.5%
편 14
 
2.5%
Other values (141) 375
66.4%

승강장위치 주소
Text

Distinct64
Distinct (%)87.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size716.0 B
2023-12-12T23:35:21.069884image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length22
Median length21
Mean length18.890411
Min length17

Characters and Unicode

Total characters1379
Distinct characters84
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique55 ?
Unique (%)75.3%

Sample

1st row경기도 안산시 상록구 건건로 37
2nd row경기도 안산시 상록구 상록수로61
3rd row경기도 안산시 상록구 상록수로61
4th row경기도 안산시 상록구 용신로390
5th row경기도 안산시 상록구 정재로 11
ValueCountFrequency (%)
안산시 73
21.9%
경기도 69
20.7%
단원구 45
13.5%
상록구 28
 
8.4%
11 4
 
1.2%
화랑로 4
 
1.2%
경기 4
 
1.2%
충장로 3
 
0.9%
와동로 3
 
0.9%
동산로 3
 
0.9%
Other values (85) 97
29.1%
2023-12-12T23:35:21.523376image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
261
18.9%
산 79
 
5.7%
기 74
 
5.4%
시 74
 
5.4%
안 74
 
5.4%
구 73
 
5.3%
경 73
 
5.3%
로 71
 
5.1%
도 69
 
5.0%
원 51
 
3.7%
Other values (74) 480
34.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 923
66.9%
Space Separator 261
 
18.9%
Decimal Number 195
 
14.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
산 79
 
8.6%
기 74
 
8.0%
시 74
 
8.0%
안 74
 
8.0%
구 73
 
7.9%
경 73
 
7.9%
로 71
 
7.7%
도 69
 
7.5%
원 51
 
5.5%
단 47
 
5.1%
Other values (63) 238
25.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 50
25.6%
0 24
12.3%
2 24
12.3%
7 20
 
10.3%
3 19
 
9.7%
6 14
 
7.2%
4 14
 
7.2%
5 12
 
6.2%
9 10
 
5.1%
8 8
 
4.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
261
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 923
66.9%
Common 456
33.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 79
 
8.6%
기 74
 
8.0%
시 74
 
8.0%
안 74
 
8.0%
구 73
 
7.9%
경 73
 
7.9%
로 71
 
7.7%
도 69
 
7.5%
원 51
 
5.5%
단 47
 
5.1%
Other values (63) 238
25.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
261
57.2%
1 50
 
11.0%
0 24
 
5.3%
2 24
 
5.3%
7 20
 
4.4%
3 19
 
4.2%
6 14
 
3.1%
4 14
 
3.1%
5 12
 
2.6%
9 10
 
2.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 923
66.9%
ASCII 456
33.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
261
57.2%
1 50
 
11.0%
0 24
 
5.3%
2 24
 
5.3%
7 20
 
4.4%
3 19
 
4.2%
6 14
 
3.1%
4 14
 
3.1%
5 12
 
2.6%
9 10
 
2.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 79
 
8.6%
기 74
 
8.0%
시 74
 
8.0%
안 74
 
8.0%
구 73
 
7.9%
경 73
 
7.9%
로 71
 
7.7%
도 69
 
7.5%
원 51
 
5.5%
단 47
 
5.1%
Other values (63) 238
25.8%

승강장구조
Categorical

Distinct2
Distinct (%)2.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size716.0 B
쉘터형
51 
표지판형
22 

Length

Max length4
Median length3
Mean length3.3013699
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row쉘터형
2nd row쉘터형
3rd row쉘터형
4th row쉘터형
5th row표지판형

Common Values

ValueCountFrequency (%)
쉘터형 51
69.9%
표지판형 22
30.1%

Length

2023-12-12T23:35:21.680830image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T23:35:21.773150image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
쉘터형 51
69.9%
표지판형 22
30.1%

데이터기준일자
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size716.0 B
2023-06-19
73 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2023-06-19
2nd row2023-06-19
3rd row2023-06-19
4th row2023-06-19
5th row2023-06-19

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2023-06-19 73
100.0%

Length

2023-12-12T23:35:21.893710image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T23:35:22.022329image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2023-06-19 73
100.0%

Correlations

2023-12-12T23:35:22.080332image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
승강장명칭승강장위치 주소승강장구조
승강장명칭1.0001.0001.000
승강장위치 주소1.0001.0000.858
승강장구조1.0000.8581.000

Missing values

2023-12-12T23:35:19.674001image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T23:35:19.792613image/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

관리기관명승강장명칭승강장위치 주소승강장구조데이터기준일자
0안산시청반월농협앞경기도 안산시 상록구 건건로 37쉘터형2023-06-19
1안산시청상록수역앞경기도 안산시 상록구 상록수로61쉘터형2023-06-19
2안산시청상록수역건너편경기도 안산시 상록구 상록수로61쉘터형2023-06-19
3안산시청국민은행앞경기도 안산시 상록구 용신로390쉘터형2023-06-19
4안산시청부곡동 부곡프라자 건너편경기도 안산시 상록구 정재로 11표지판형2023-06-19
5안산시청한양대입구(석호상가)경기도 안산시 상록구 한양대학로 35쉘터형2023-06-19
6안산시청사동예누림A502동앞경기도 안산시 상록구 감골2로 11쉘터형2023-06-19
7안산시청본오1차A앞경기도 안산시 상록구 선진로108쉘터형2023-06-19
8안산시청푸르지오6차 상가 앞경기도 안산시 상록구 해양1로11쉘터형2023-06-19
9안산시청의류상설매장앞경기도 안산시 상록구 항가울로 282쉘터형2023-06-19
관리기관명승강장명칭승강장위치 주소승강장구조데이터기준일자
63안산시청원곡역 2번출구 중앙일보 앞경기도 안산시 단원구 동산로 30쉘터형2023-06-19
64안산시청원시역 1번출구 국민은행 앞경기도 안산시 단원구 산단로 78표지판형2023-06-19
65안산시청초지역앞경기도 안산시 단원구 중앙대로620쉘터형2023-06-19
66안산시청초지역건너편경기도 안산시 단원구 중앙대로620쉘터형2023-06-19
67안산시청초지역 3번출구 앞경기도 안산시 단원구 화랑로 170쉘터형2023-06-19
68안산시청초지역 4번출구 견인차량보관소 앞경기도 안산시 단원구 동산로 216쉘터형2023-06-19
69안산시청단원구청.단원보건소경기도 안산시 단원구 화랑로 250표지판형2023-06-19
70안산시청아트프라자 앞경기도 안산시 단원구 광덕1로 62표지판형2023-06-19
71안산시청초지동이마트앞경기도 안산시 단원구 원포공원1로46쉘터형2023-06-19
72안산시청초지동단원병원앞경기도 안산시 단원구 원포공원1로 20표지판형2023-06-19