Overview

Dataset statistics

Number of variables13
Number of observations154
Missing cells140
Missing cells (%)7.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory15.8 KiB
Average record size in memory104.9 B

Variable types

Text4
Boolean4
Categorical5

Dataset

Description1. 국가별 사증 면제협정 체결현황 목록 조회: 한글 국가명 또는 ISO국가코드(다.참고 1 ISO국가코드 이용)를 이용하여 국가별 사증 면제협정 체결현황 목록 조회 - 국가별 사증 면제협정 체결현황 관련 정보를 제공하는 공공데이터
URLhttps://www.data.go.kr/data/15099235/fileData.do

Alerts

관용여권 입국허가요건 내용 is highly overall correlated with 일반여권 입국허가요건 내용 and 3 other fieldsHigh correlation
관용여권 입국허가요건 여부 is highly overall correlated with 일반여권 입국허가요건 여부 and 4 other fieldsHigh correlation
외교관여권 입국허가요건 여부 is highly overall correlated with 일반여권 입국허가요건 여부 and 4 other fieldsHigh correlation
일반여권 입국허가요건 내용 is highly overall correlated with 일반여권 입국허가요건 여부 and 5 other fieldsHigh correlation
비고 is highly overall correlated with 일반여권 입국허가요건 여부 and 3 other fieldsHigh correlation
일반여권 입국허가요건 여부 is highly overall correlated with 일반여권 입국허가요건 내용 and 3 other fieldsHigh correlation
외교관여권 입국허가요건 내용 is highly overall correlated with 일반여권 입국허가요건 내용 and 1 other fieldsHigh correlation
기타사증 입국허가요건 여부 is highly overall correlated with 일반여권 입국허가요건 내용 and 1 other fieldsHigh correlation
무비자 입국근거내용 is highly overall correlated with 기타사증 입국허가요건 여부 and 1 other fieldsHigh correlation
일반여권 입국허가요건 내용 is highly imbalanced (54.0%)Imbalance
기타사증 입국허가요건 여부 is highly imbalanced (56.1%)Imbalance
무비자 입국근거내용 is highly imbalanced (51.9%)Imbalance
비고 is highly imbalanced (66.4%)Imbalance
기타사증 입국허가요건 내용 has 140 (90.9%) missing valuesMissing
국가명 has unique valuesUnique
국가영문명 has unique valuesUnique
국가2자리코드(ISO) has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 05:06:17.562004
Analysis finished2023-12-12 05:06:19.066395
Duration1.5 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

국가명
Text

UNIQUE 

Distinct154
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.3 KiB
2023-12-12T14:06:19.309581image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length12
Median length10
Mean length4.0194805
Min length1

Characters and Unicode

Total characters619
Distinct characters170
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

Unique154 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row가봉
2nd row가이아나
3rd row과테말라
4th row괌
5th row교황청
ValueCountFrequency (%)
세인트 3
 
1.9%
가봉 1
 
0.6%
요르단 1
 
0.6%
에티오피아 1
 
0.6%
엘살바도르 1
 
0.6%
자메이카 1
 
0.6%
영국 1
 
0.6%
오만 1
 
0.6%
오스트리아 1
 
0.6%
온두라스 1
 
0.6%
Other values (148) 148
92.5%
2023-12-12T14:06:19.788454image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
아 43
 
6.9%
스 24
 
3.9%
이 22
 
3.6%
리 21
 
3.4%
르 17
 
2.7%
니 17
 
2.7%
라 17
 
2.7%
도 14
 
2.3%
바 13
 
2.1%
나 13
 
2.1%
Other values (160) 418
67.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 613
99.0%
Space Separator 6
 
1.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
아 43
 
7.0%
스 24
 
3.9%
이 22
 
3.6%
리 21
 
3.4%
르 17
 
2.8%
니 17
 
2.8%
라 17
 
2.8%
도 14
 
2.3%
바 13
 
2.1%
나 13
 
2.1%
Other values (159) 412
67.2%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
6
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 613
99.0%
Common 6
 
1.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
아 43
 
7.0%
스 24
 
3.9%
이 22
 
3.6%
리 21
 
3.4%
르 17
 
2.8%
니 17
 
2.8%
라 17
 
2.8%
도 14
 
2.3%
바 13
 
2.1%
나 13
 
2.1%
Other values (159) 412
67.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
6
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 613
99.0%
ASCII 6
 
1.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
아 43
 
7.0%
스 24
 
3.9%
이 22
 
3.6%
리 21
 
3.4%
르 17
 
2.8%
니 17
 
2.8%
라 17
 
2.8%
도 14
 
2.3%
바 13
 
2.1%
나 13
 
2.1%
Other values (159) 412
67.2%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
6
100.0%

국가영문명
Text

UNIQUE 

Distinct154
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.3 KiB
2023-12-12T14:06:20.100986image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length30
Median length26
Mean length8.5194805
Min length3

Characters and Unicode

Total characters1312
Distinct characters54
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique154 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowGabon
2nd rowGuyana
3rd rowGuatemala
4th rowGuam
5th rowVatican
ValueCountFrequency (%)
4
 
2.1%
united 3
 
1.6%
st 3
 
1.6%
islands 3
 
1.6%
of 2
 
1.0%
states 2
 
1.0%
ecuador 1
 
0.5%
etc 1
 
0.5%
el 1
 
0.5%
salvador 1
 
0.5%
Other values (171) 171
89.1%
2023-12-12T14:06:20.532805image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
a 200
15.2%
i 112
 
8.5%
n 103
 
7.9%
e 91
 
6.9%
r 74
 
5.6%
o 70
 
5.3%
t 55
 
4.2%
s 49
 
3.7%
l 47
 
3.6%
u 47
 
3.6%
Other values (44) 464
35.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 1073
81.8%
Uppercase Letter 191
 
14.6%
Space Separator 38
 
2.9%
Other Punctuation 7
 
0.5%
Dash Punctuation 3
 
0.2%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 200
18.6%
i 112
10.4%
n 103
9.6%
e 91
8.5%
r 74
 
6.9%
o 70
 
6.5%
t 55
 
5.1%
s 49
 
4.6%
l 47
 
4.4%
u 47
 
4.4%
Other values (16) 225
21.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 22
 
11.5%
M 17
 
8.9%
A 15
 
7.9%
B 15
 
7.9%
T 14
 
7.3%
C 11
 
5.8%
I 10
 
5.2%
G 10
 
5.2%
L 10
 
5.2%
P 9
 
4.7%
Other values (13) 58
30.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 3
42.9%
& 3
42.9%
: 1
 
14.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
38
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 1264
96.3%
Common 48
 
3.7%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
a 200
15.8%
i 112
 
8.9%
n 103
 
8.1%
e 91
 
7.2%
r 74
 
5.9%
o 70
 
5.5%
t 55
 
4.4%
s 49
 
3.9%
l 47
 
3.7%
u 47
 
3.7%
Other values (39) 416
32.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
38
79.2%
- 3
 
6.2%
. 3
 
6.2%
& 3
 
6.2%
: 1
 
2.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1312
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
a 200
15.2%
i 112
 
8.5%
n 103
 
7.9%
e 91
 
6.9%
r 74
 
5.6%
o 70
 
5.3%
t 55
 
4.2%
s 49
 
3.7%
l 47
 
3.6%
u 47
 
3.6%
Other values (44) 464
35.4%

국가2자리코드(ISO)
Text

UNIQUE 

Distinct154
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.3 KiB
2023-12-12T14:06:20.894343image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Characters and Unicode

Total characters308
Distinct characters26
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique154 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowGA
2nd rowGY
3rd rowGT
4th rowGU
5th rowVA
ValueCountFrequency (%)
ga 1
 
0.6%
uy 1
 
0.6%
sv 1
 
0.6%
jm 1
 
0.6%
gb 1
 
0.6%
om 1
 
0.6%
at 1
 
0.6%
hn 1
 
0.6%
jo 1
 
0.6%
uz 1
 
0.6%
Other values (144) 144
93.5%
2023-12-12T14:06:21.642511image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
M 23
 
7.5%
T 21
 
6.8%
A 21
 
6.8%
S 20
 
6.5%
B 18
 
5.8%
E 15
 
4.9%
L 15
 
4.9%
G 14
 
4.5%
N 14
 
4.5%
R 14
 
4.5%
Other values (16) 133
43.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Uppercase Letter 308
100.0%

Most frequent character per category

Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
M 23
 
7.5%
T 21
 
6.8%
A 21
 
6.8%
S 20
 
6.5%
B 18
 
5.8%
E 15
 
4.9%
L 15
 
4.9%
G 14
 
4.5%
N 14
 
4.5%
R 14
 
4.5%
Other values (16) 133
43.2%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 308
100.0%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
M 23
 
7.5%
T 21
 
6.8%
A 21
 
6.8%
S 20
 
6.5%
B 18
 
5.8%
E 15
 
4.9%
L 15
 
4.9%
G 14
 
4.5%
N 14
 
4.5%
R 14
 
4.5%
Other values (16) 133
43.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 308
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
M 23
 
7.5%
T 21
 
6.8%
A 21
 
6.8%
S 20
 
6.5%
B 18
 
5.8%
E 15
 
4.9%
L 15
 
4.9%
G 14
 
4.5%
N 14
 
4.5%
R 14
 
4.5%
Other values (16) 133
43.2%

일반여권 입국허가요건 여부
Boolean

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)1.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size286.0 B
False
88 
True
66 
ValueCountFrequency (%)
False 88
57.1%
True 66
42.9%
2023-12-12T14:06:21.762486image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

일반여권 입국허가요건 내용
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct7
Distinct (%)4.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.3 KiB
<NA>
88 
90일
59 
180일 중 90일
 
3
일반 180일 중 90일 1회 연속체류 최대 60일
 
1
60일
 
1
Other values (2)
 
2

Length

Max length28
Median length4
Mean length4.012987
Min length3

Unique

Unique4 ?
Unique (%)2.6%

Sample

1st row<NA>
2nd row<NA>
3rd row90일
4th row<NA>
5th row<NA>

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 88
57.1%
90일 59
38.3%
180일 중 90일 3
 
1.9%
일반 180일 중 90일 1회 연속체류 최대 60일 1
 
0.6%
60일 1
 
0.6%
180일 중 60일, 1회연속체류 최대 30일 1
 
0.6%
30일 1
 
0.6%

Length

2023-12-12T14:06:21.878724image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T14:06:22.025095image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
na 88
51.2%
90일 63
36.6%
180일 5
 
2.9%
중 5
 
2.9%
60일 3
 
1.7%
최대 2
 
1.2%
30일 2
 
1.2%
일반 1
 
0.6%
1회 1
 
0.6%
연속체류 1
 
0.6%

관용여권 입국허가요건 여부
Boolean

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)1.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size286.0 B
True
109 
False
45 
ValueCountFrequency (%)
True 109
70.8%
False 45
29.2%
2023-12-12T14:06:22.149659image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

관용여권 입국허가요건 내용
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct8
Distinct (%)5.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.3 KiB
90일
89 
<NA>
45 
30일
 
7
180일 중 90일
 
6
3개월
 
3
Other values (3)
 
4

Length

Max length10
Median length3
Mean length3.5714286
Min length3

Unique

Unique2 ?
Unique (%)1.3%

Sample

1st row90일
2nd row<NA>
3rd row90일
4th row<NA>
5th row<NA>

Common Values

ValueCountFrequency (%)
90일 89
57.8%
<NA> 45
29.2%
30일 7
 
4.5%
180일 중 90일 6
 
3.9%
3개월 3
 
1.9%
60일 2
 
1.3%
180일 1
 
0.6%
무제한 1
 
0.6%

Length

2023-12-12T14:06:22.272755image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T14:06:22.416095image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
90일 95
57.2%
na 45
27.1%
30일 7
 
4.2%
180일 7
 
4.2%
중 6
 
3.6%
3개월 3
 
1.8%
60일 2
 
1.2%
무제한 1
 
0.6%

외교관여권 입국허가요건 여부
Boolean

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)1.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size286.0 B
True
110 
False
44 
ValueCountFrequency (%)
True 110
71.4%
False 44
 
28.6%
2023-12-12T14:06:22.524473image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

외교관여권 입국허가요건 내용
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct9
Distinct (%)5.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.3 KiB
90일
90 
<NA>
43 
30일
 
7
180일 중 90일
 
6
60일
 
3
Other values (4)
 
5

Length

Max length10
Median length3
Mean length3.5779221
Min length3

Unique

Unique3 ?
Unique (%)1.9%

Sample

1st row90일
2nd row<NA>
3rd row90일
4th row<NA>
5th row<NA>

Common Values

ValueCountFrequency (%)
90일 90
58.4%
<NA> 43
27.9%
30일 7
 
4.5%
180일 중 90일 6
 
3.9%
60일 3
 
1.9%
3개월 2
 
1.3%
업무수행기간 1
 
0.6%
180일 1
 
0.6%
무제한 1
 
0.6%

Length

2023-12-12T14:06:22.638121image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T14:06:22.765249image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
90일 96
57.8%
na 43
25.9%
30일 7
 
4.2%
180일 7
 
4.2%
중 6
 
3.6%
60일 3
 
1.8%
3개월 2
 
1.2%
업무수행기간 1
 
0.6%
무제한 1
 
0.6%

기타사증 입국허가요건 여부
Boolean

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)1.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size286.0 B
False
140 
True
 
14
ValueCountFrequency (%)
False 140
90.9%
True 14
 
9.1%
2023-12-12T14:06:22.878891image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

기타사증 입국허가요건 내용
Text

MISSING 

Distinct9
Distinct (%)64.3%
Missing140
Missing (%)90.9%
Memory size1.3 KiB
2023-12-12T14:06:23.008343image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length16
Median length12.5
Mean length9.2142857
Min length4

Characters and Unicode

Total characters129
Distinct characters24
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique7 ?
Unique (%)50.0%

Sample

1st row복수사증(주재, 투자)
2nd row복수사증(단기 복수)
3rd row복수사증
4th row복수사증(단기 종합)
5th row복수사증(상용, 투자, 취재)
ValueCountFrequency (%)
복수사증(상용 6
26.1%
복수사증 4
17.4%
투자 2
 
8.7%
복수사증(단기 2
 
8.7%
등 2
 
8.7%
복수사증(주재 1
 
4.3%
복수 1
 
4.3%
종합 1
 
4.3%
취재 1
 
4.3%
복수사증(상용·주재 1
 
4.3%
Other values (2) 2
 
8.7%
2023-12-12T14:06:23.331078image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
복 15
11.6%
수 15
11.6%
사 14
10.9%
증 14
10.9%
( 10
7.8%
) 10
7.8%
9
7.0%
용 8
 
6.2%
상 7
 
5.4%
, 5
 
3.9%
Other values (14) 22
17.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 94
72.9%
Open Punctuation 10
 
7.8%
Close Punctuation 10
 
7.8%
Space Separator 9
 
7.0%
Other Punctuation 6
 
4.7%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
복 15
16.0%
수 15
16.0%
사 14
14.9%
증 14
14.9%
용 8
8.5%
상 7
7.4%
재 3
 
3.2%
단 2
 
2.1%
등 2
 
2.1%
기 2
 
2.1%
Other values (9) 12
12.8%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 5
83.3%
· 1
 
16.7%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 10
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 10
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
9
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 94
72.9%
Common 35
 
27.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
복 15
16.0%
수 15
16.0%
사 14
14.9%
증 14
14.9%
용 8
8.5%
상 7
7.4%
재 3
 
3.2%
단 2
 
2.1%
등 2
 
2.1%
기 2
 
2.1%
Other values (9) 12
12.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
( 10
28.6%
) 10
28.6%
9
25.7%
, 5
14.3%
· 1
 
2.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 94
72.9%
ASCII 34
 
26.4%
None 1
 
0.8%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
복 15
16.0%
수 15
16.0%
사 14
14.9%
증 14
14.9%
용 8
8.5%
상 7
7.4%
재 3
 
3.2%
단 2
 
2.1%
등 2
 
2.1%
기 2
 
2.1%
Other values (9) 12
12.8%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
( 10
29.4%
) 10
29.4%
9
26.5%
, 5
14.7%
None
ValueCountFrequency (%)
· 1
100.0%

무비자 입국근거내용
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)1.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.3 KiB
협정
138 
협정 및 상호주의
16 

Length

Max length9
Median length2
Mean length2.7272727
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
협정 138
89.6%
협정 및 상호주의 16
 
10.4%

Length

2023-12-12T14:06:23.513221image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T14:06:23.640860image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
협정 154
82.8%
및 16
 
8.6%
상호주의 16
 
8.6%

비고
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct6
Distinct (%)3.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.3 KiB
<NA>
126 
셍겐국은 셍겐협약 가입국 합산, 최종 출국일로부터 이전 180일 중 90일간 체류 기간 부여
23 
서명됐으나 현재 미발효
 
2
인터넷상 전자여행허가(ETA) 발급 사전 신청 필요
 
1
협정상 체류 기간은 60일이나 상호주의로 90일간 체류 기간 부여(2003.6.15), 셍겐국은 셍겐협약 가입국 합산, 최종 출국일로부터 이전 180일 중 90일간 체류 기간 부여
 
1

Length

Max length100
Median length4
Mean length12.525974
Min length4

Unique

Unique3 ?
Unique (%)1.9%

Sample

1st row<NA>
2nd row<NA>
3rd row<NA>
4th row<NA>
5th row<NA>

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 126
81.8%
셍겐국은 셍겐협약 가입국 합산, 최종 출국일로부터 이전 180일 중 90일간 체류 기간 부여 23
 
14.9%
서명됐으나 현재 미발효 2
 
1.3%
인터넷상 전자여행허가(ETA) 발급 사전 신청 필요 1
 
0.6%
협정상 체류 기간은 60일이나 상호주의로 90일간 체류 기간 부여(2003.6.15), 셍겐국은 셍겐협약 가입국 합산, 최종 출국일로부터 이전 180일 중 90일간 체류 기간 부여 1
 
0.6%
협정상 체류 기간은 60일이나 상호주의로 90일간 체류 기간 부여(2018.7.10), 셍겐국은 셍겐협약 가입국 합산, 최종 출국일로부터 이전 180일 중 90일간 체류 기간 부여 1
 
0.6%

Length

2023-12-12T14:06:23.799258image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T14:06:23.967357image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
na 126
26.2%
체류 29
 
6.0%
기간 27
 
5.6%
90일간 27
 
5.6%
180일 25
 
5.2%
셍겐국은 25
 
5.2%
부여 25
 
5.2%
중 25
 
5.2%
이전 25
 
5.2%
출국일로부터 25
 
5.2%
Other values (19) 122
25.4%

Correlations

2023-12-12T14:06:24.125444image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
일반여권 입국허가요건 여부일반여권 입국허가요건 내용관용여권 입국허가요건 여부관용여권 입국허가요건 내용외교관여권 입국허가요건 여부외교관여권 입국허가요건 내용기타사증 입국허가요건 여부기타사증 입국허가요건 내용무비자 입국근거내용비고
일반여권 입국허가요건 여부1.000NaN0.7480.2140.7380.2860.1271.0000.0001.000
일반여권 입국허가요건 내용NaN1.000NaN0.856NaN0.8560.7051.0000.4930.000
관용여권 입국허가요건 여부0.748NaN1.000NaN0.9990.4210.0000.0000.000NaN
관용여권 입국허가요건 내용0.2140.856NaN1.000NaN1.0000.0000.0000.0000.000
외교관여권 입국허가요건 여부0.738NaN0.999NaN1.0000.0000.0000.0000.000NaN
외교관여권 입국허가요건 내용0.2860.8560.4211.0000.0001.0000.0000.0000.0000.000
기타사증 입국허가요건 여부0.1270.7050.0000.0000.0000.0001.000NaN0.9850.000
기타사증 입국허가요건 내용1.0001.0000.0000.0000.0000.000NaN1.000NaNNaN
무비자 입국근거내용0.0000.4930.0000.0000.0000.0000.985NaN1.0000.636
비고1.0000.000NaN0.000NaN0.0000.000NaN0.6361.000
2023-12-12T14:06:24.316981image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
관용여권 입국허가요건 내용무비자 입국근거내용관용여권 입국허가요건 여부외교관여권 입국허가요건 여부일반여권 입국허가요건 내용비고기타사증 입국허가요건 여부일반여권 입국허가요건 여부외교관여권 입국허가요건 내용
관용여권 입국허가요건 내용1.0000.0001.0001.0000.7630.0000.0000.2220.995
무비자 입국근거내용0.0001.0000.0000.0000.3440.7170.8910.0000.000
관용여권 입국허가요건 여부1.0000.0001.0000.9681.0001.0000.0000.5380.307
외교관여권 입국허가요건 여부1.0000.0000.9681.0001.0001.0000.0000.5290.000
일반여권 입국허가요건 내용0.7630.3441.0001.0001.0000.0000.5021.0000.763
비고0.0000.7171.0001.0000.0001.0000.0000.9410.000
기타사증 입국허가요건 여부0.0000.8910.0000.0000.5020.0001.0000.0810.000
일반여권 입국허가요건 여부0.2220.0000.5380.5291.0000.9410.0811.0000.207
외교관여권 입국허가요건 내용0.9950.0000.3070.0000.7630.0000.0000.2071.000
2023-12-12T14:06:24.477593image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
일반여권 입국허가요건 여부일반여권 입국허가요건 내용관용여권 입국허가요건 여부관용여권 입국허가요건 내용외교관여권 입국허가요건 여부외교관여권 입국허가요건 내용기타사증 입국허가요건 여부무비자 입국근거내용비고
일반여권 입국허가요건 여부1.0001.0000.5380.2220.5290.2070.0810.0000.941
일반여권 입국허가요건 내용1.0001.0001.0000.7631.0000.7630.5020.3440.000
관용여권 입국허가요건 여부0.5381.0001.0001.0000.9680.3070.0000.0001.000
관용여권 입국허가요건 내용0.2220.7631.0001.0001.0000.9950.0000.0000.000
외교관여권 입국허가요건 여부0.5291.0000.9681.0001.0000.0000.0000.0001.000
외교관여권 입국허가요건 내용0.2070.7630.3070.9950.0001.0000.0000.0000.000
기타사증 입국허가요건 여부0.0810.5020.0000.0000.0000.0001.0000.8910.000
무비자 입국근거내용0.0000.3440.0000.0000.0000.0000.8911.0000.717
비고0.9410.0001.0000.0001.0000.0000.0000.7171.000

Missing values

2023-12-12T14:06:18.699800image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T14:06:18.968818image/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

국가명국가영문명국가2자리코드(ISO)일반여권 입국허가요건 여부일반여권 입국허가요건 내용관용여권 입국허가요건 여부관용여권 입국허가요건 내용외교관여권 입국허가요건 여부외교관여권 입국허가요건 내용기타사증 입국허가요건 여부기타사증 입국허가요건 내용무비자 입국근거내용비고
0가봉GabonGAN<NA>Y90일Y90일N<NA>협정<NA>
1가이아나GuyanaGYN<NA>N<NA>N<NA>N<NA>협정<NA>
2과테말라GuatemalaGTY90일Y90일Y90일N<NA>협정<NA>
3괌GuamGUN<NA>N<NA>N<NA>N<NA>협정<NA>
4교황청VaticanVAN<NA>N<NA>N<NA>N<NA>협정<NA>
5그레나다GrenadaGDY90일Y90일Y90일N<NA>협정<NA>
6그리스GreeceGRY90일Y90일Y90일N<NA>협정셍겐국은 셍겐협약 가입국 합산, 최종 출국일로부터 이전 180일 중 90일간 체류 기간 부여
7나우루NauruNRN<NA>N<NA>N<NA>N<NA>협정<NA>
8남아프리카공화국South AfricaZAN<NA>N<NA>N<NA>N<NA>협정<NA>
9네덜란드NetherlandsNLY90일Y90일Y90일N<NA>협정셍겐국은 셍겐협약 가입국 합산, 최종 출국일로부터 이전 180일 중 90일간 체류 기간 부여
국가명국가영문명국가2자리코드(ISO)일반여권 입국허가요건 여부일반여권 입국허가요건 내용관용여권 입국허가요건 여부관용여권 입국허가요건 내용외교관여권 입국허가요건 여부외교관여권 입국허가요건 내용기타사증 입국허가요건 여부기타사증 입국허가요건 내용무비자 입국근거내용비고
144팔라우PalauPWN<NA>N<NA>N<NA>N<NA>협정<NA>
145페루PeruPEY90일Y90일Y90일N<NA>협정<NA>
146포르투갈PortugalPTY90일Y90일Y90일N<NA>협정 및 상호주의협정상 체류 기간은 60일이나 상호주의로 90일간 체류 기간 부여(2018.7.10), 셍겐국은 셍겐협약 가입국 합산, 최종 출국일로부터 이전 180일 중 90일간 체류 기간 부여
147폴란드PolandPLY90일Y90일Y90일N<NA>협정셍겐국은 셍겐협약 가입국 합산, 최종 출국일로부터 이전 180일 중 90일간 체류 기간 부여
148프랑스FranceFRY90일Y90일Y90일N<NA>협정셍겐국은 셍겐협약 가입국 합산, 최종 출국일로부터 이전 180일 중 90일간 체류 기간 부여
149피지FijiFJN<NA>N<NA>N<NA>N<NA>협정<NA>
150핀란드FinlandFIY90일Y90일Y90일N<NA>협정셍겐국은 셍겐협약 가입국 합산, 최종 출국일로부터 이전 180일 중 90일간 체류 기간 부여
151필리핀PhilippinesPHN<NA>Y무제한Y무제한N<NA>협정<NA>
152헝가리HungaryHUY180일 중 90일Y180일 중 90일Y180일 중 90일N<NA>협정셍겐국은 셍겐협약 가입국 합산, 최종 출국일로부터 이전 180일 중 90일간 체류 기간 부여
153호주AustraliaAUN<NA>N<NA>N<NA>Y복수사증(상용)협정 및 상호주의<NA>