Overview

Dataset statistics

Number of variables13
Number of observations308
Missing cells308
Missing cells (%)7.7%
Duplicate rows48
Duplicate rows (%)15.6%
Total size in memory32.9 KiB
Average record size in memory109.4 B

Variable types

Categorical7
Text2
Unsupported1
DateTime1
Numeric2

Alerts

관리기관명 has constant value ""Constant
카메라대수 has constant value ""Constant
데이터기준일자 has constant value ""Constant
Dataset has 48 (15.6%) duplicate rowsDuplicates
설치목적구분 is highly overall correlated with 카메라화소수 and 2 other fieldsHigh correlation
촬영방면정보 is highly overall correlated with 설치목적구분 and 2 other fieldsHigh correlation
관리기관전화번호 is highly overall correlated with 설치목적구분 and 2 other fieldsHigh correlation
카메라화소수 is highly overall correlated with 설치목적구분 and 2 other fieldsHigh correlation
촬영방면정보 is highly imbalanced (55.1%)Imbalance
보관일수 has 308 (100.0%) missing valuesMissing
보관일수 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysisUnsupported

Reproduction

Analysis started2023-12-10 18:19:20.503405
Analysis finished2023-12-10 18:19:25.446277
Duration4.94 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

관리기관명
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
대구광역시청
308 

Length

Max length6
Median length6
Mean length6
Min length6

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
대구광역시청 308
100.0%

Length

2023-12-11T03:19:25.567748image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T03:19:25.753568image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
대구광역시청 308
100.0%

소재지도로명주소
Text

Distinct243
Distinct (%)78.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
2023-12-11T03:19:26.385105image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length25
Median length23
Mean length18.178571
Min length13

Characters and Unicode

Total characters5599
Distinct characters147
Distinct categories6 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique188 ?
Unique (%)61.0%

Sample

1st row대구광역시 달성군 구지면 응암리 646
2nd row대구광역시 달성군 구지면 화산리 704
3rd row대구광역시 동구 국채보상로 827
4th row대구광역시 동구 국채보상로 827
5th row대구광역시 북구 관문동 618-49
ValueCountFrequency (%)
대구광역시 307
24.4%
동구 64
 
5.1%
달서구 63
 
5.0%
중구 43
 
3.4%
수성구 36
 
2.9%
북구 32
 
2.5%
서구 26
 
2.1%
달구벌대로 22
 
1.8%
남구 22
 
1.8%
달성군 21
 
1.7%
Other values (388) 621
49.4%
2023-12-11T03:19:27.359220image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
949
16.9%
구 631
 
11.3%
대 362
 
6.5%
광 307
 
5.5%
역 307
 
5.5%
시 307
 
5.5%
동 243
 
4.3%
1 239
 
4.3%
2 151
 
2.7%
로 147
 
2.6%
Other values (137) 1956
34.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3420
61.1%
Decimal Number 1103
 
19.7%
Space Separator 949
 
16.9%
Dash Punctuation 123
 
2.2%
Close Punctuation 2
 
< 0.1%
Open Punctuation 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
구 631
18.5%
대 362
10.6%
광 307
 
9.0%
역 307
 
9.0%
시 307
 
9.0%
동 243
 
7.1%
로 147
 
4.3%
달 110
 
3.2%
서 103
 
3.0%
성 82
 
2.4%
Other values (123) 821
24.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 239
21.7%
2 151
13.7%
3 117
10.6%
5 111
10.1%
4 99
9.0%
6 88
 
8.0%
0 88
 
8.0%
9 76
 
6.9%
7 67
 
6.1%
8 67
 
6.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
949
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 123
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3420
61.1%
Common 2179
38.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
구 631
18.5%
대 362
10.6%
광 307
 
9.0%
역 307
 
9.0%
시 307
 
9.0%
동 243
 
7.1%
로 147
 
4.3%
달 110
 
3.2%
서 103
 
3.0%
성 82
 
2.4%
Other values (123) 821
24.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
949
43.6%
1 239
 
11.0%
2 151
 
6.9%
- 123
 
5.6%
3 117
 
5.4%
5 111
 
5.1%
4 99
 
4.5%
6 88
 
4.0%
0 88
 
4.0%
9 76
 
3.5%
Other values (4) 138
 
6.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3420
61.1%
ASCII 2179
38.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
949
43.6%
1 239
 
11.0%
2 151
 
6.9%
- 123
 
5.6%
3 117
 
5.4%
5 111
 
5.1%
4 99
 
4.5%
6 88
 
4.0%
0 88
 
4.0%
9 76
 
3.5%
Other values (4) 138
 
6.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
구 631
18.5%
대 362
10.6%
광 307
 
9.0%
역 307
 
9.0%
시 307
 
9.0%
동 243
 
7.1%
로 147
 
4.3%
달 110
 
3.2%
서 103
 
3.0%
성 82
 
2.4%
Other values (123) 821
24.0%

소재지지번주소
Text

Distinct244
Distinct (%)79.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
2023-12-11T03:19:27.985972image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length28
Median length25
Mean length18.724026
Min length14

Characters and Unicode

Total characters5767
Distinct characters130
Distinct categories6 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique189 ?
Unique (%)61.4%

Sample

1st row대구광역시 달성군 구지면 응암리 646
2nd row대구광역시 달성군 구지면 화산리 704
3rd row대구광역시 동구 신천3동 850-6
4th row대구광역시 동구 신천3동 850-6
5th row대구광역시 북구 관문동 618-49
ValueCountFrequency (%)
대구광역시 307
24.3%
달서구 64
 
5.1%
동구 64
 
5.1%
중구 41
 
3.2%
수성구 36
 
2.9%
북구 32
 
2.5%
서구 28
 
2.2%
남구 22
 
1.7%
달성군 20
 
1.6%
신암동 14
 
1.1%
Other values (372) 634
50.2%
2023-12-11T03:19:28.859797image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
954
16.5%
구 597
 
10.4%
동 358
 
6.2%
대 327
 
5.7%
광 307
 
5.3%
역 307
 
5.3%
시 307
 
5.3%
1 274
 
4.8%
- 222
 
3.8%
2 178
 
3.1%
Other values (120) 1936
33.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3317
57.5%
Decimal Number 1270
 
22.0%
Space Separator 954
 
16.5%
Dash Punctuation 222
 
3.8%
Close Punctuation 2
 
< 0.1%
Open Punctuation 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
구 597
18.0%
동 358
10.8%
대 327
9.9%
광 307
 
9.3%
역 307
 
9.3%
시 307
 
9.3%
서 112
 
3.4%
성 91
 
2.7%
달 87
 
2.6%
산 50
 
1.5%
Other values (106) 774
23.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 274
21.6%
2 178
14.0%
3 137
10.8%
5 123
9.7%
4 110
8.7%
6 107
 
8.4%
0 100
 
7.9%
9 84
 
6.6%
7 81
 
6.4%
8 76
 
6.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
954
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 222
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3317
57.5%
Common 2450
42.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
구 597
18.0%
동 358
10.8%
대 327
9.9%
광 307
 
9.3%
역 307
 
9.3%
시 307
 
9.3%
서 112
 
3.4%
성 91
 
2.7%
달 87
 
2.6%
산 50
 
1.5%
Other values (106) 774
23.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
954
38.9%
1 274
 
11.2%
- 222
 
9.1%
2 178
 
7.3%
3 137
 
5.6%
5 123
 
5.0%
4 110
 
4.5%
6 107
 
4.4%
0 100
 
4.1%
9 84
 
3.4%
Other values (4) 161
 
6.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3317
57.5%
ASCII 2450
42.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
954
38.9%
1 274
 
11.2%
- 222
 
9.1%
2 178
 
7.3%
3 137
 
5.6%
5 123
 
5.0%
4 110
 
4.5%
6 107
 
4.4%
0 100
 
4.1%
9 84
 
3.4%
Other values (4) 161
 
6.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
구 597
18.0%
동 358
10.8%
대 327
9.9%
광 307
 
9.3%
역 307
 
9.3%
시 307
 
9.3%
서 112
 
3.4%
성 91
 
2.7%
달 87
 
2.6%
산 50
 
1.5%
Other values (106) 774
23.3%

설치목적구분
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct4
Distinct (%)1.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
교통단속
145 
교통정보수집
131 
생활방범
20 
재난재해
 
12

Length

Max length6
Median length4
Mean length4.8506494
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row교통정보수집
2nd row교통정보수집
3rd row교통단속
4th row교통단속
5th row교통단속

Common Values

ValueCountFrequency (%)
교통단속 145
47.1%
교통정보수집 131
42.5%
생활방범 20
 
6.5%
재난재해 12
 
3.9%

Length

2023-12-11T03:19:29.162641image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T03:19:29.383908image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
교통단속 145
47.1%
교통정보수집 131
42.5%
생활방범 20
 
6.5%
재난재해 12
 
3.9%

카메라대수
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
1
308 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1 308
100.0%

Length

2023-12-11T03:19:29.600118image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T03:19:29.757869image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1 308
100.0%

카메라화소수
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct4
Distinct (%)1.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
200
116 
41
103 
130
85 
150
 
4

Length

Max length3
Median length3
Mean length2.6655844
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row200
2nd row200
3rd row130
4th row130
5th row130

Common Values

ValueCountFrequency (%)
200 116
37.7%
41 103
33.4%
130 85
27.6%
150 4
 
1.3%

Length

2023-12-11T03:19:29.920023image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T03:19:30.087242image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
200 116
37.7%
41 103
33.4%
130 85
27.6%
150 4
 
1.3%

촬영방면정보
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct24
Distinct (%)7.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
자동차 진행 방면
131 
불법 주정차 예상위치 방면
121 
버스전용차로 차량 진행방면
24 
하천 수위 방면
 
12
성당휴게소 사거리 방면
 
1
Other values (19)
19 

Length

Max length15
Median length14
Mean length11.431818
Min length6

Unique

Unique20 ?
Unique (%)6.5%

Sample

1st row자동차 진행 방면
2nd row자동차 진행 방면
3rd row버스전용차로 차량 진행방면
4th row버스전용차로 차량 진행방면
5th row버스전용차로 차량 진행방면

Common Values

ValueCountFrequency (%)
자동차 진행 방면 131
42.5%
불법 주정차 예상위치 방면 121
39.3%
버스전용차로 차량 진행방면 24
 
7.8%
하천 수위 방면 12
 
3.9%
성당휴게소 사거리 방면 1
 
0.3%
두류테니스장 주차장 방면 1
 
0.3%
관광정보센터 주차장 방면 1
 
0.3%
야외음악당옆 인도 방면 1
 
0.3%
산마루휴게소 주차장 방면 1
 
0.3%
체육공원 사거리 방면 1
 
0.3%
Other values (14) 14
 
4.5%

Length

2023-12-11T03:19:30.293887image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
방면 284
27.3%
자동차 131
12.6%
진행 131
12.6%
불법 121
11.6%
주정차 121
11.6%
예상위치 121
11.6%
버스전용차로 24
 
2.3%
차량 24
 
2.3%
진행방면 24
 
2.3%
수위 12
 
1.2%
Other values (29) 49
 
4.7%

보관일수
Unsupported

MISSING  REJECTED  UNSUPPORTED 

Missing308
Missing (%)100.0%
Memory size2.8 KiB

설치년월
Date

Distinct52
Distinct (%)16.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
Minimum1988-08-01 00:00:00
Maximum2090-07-01 00:00:00
2023-12-11T03:19:30.496037image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T03:19:30.707589image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

관리기관전화번호
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct4
Distinct (%)1.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
053-803-4887
145 
053-803-4573
131 
053-803-7482
20 
053-803-2672
 
12

Length

Max length12
Median length12
Mean length12
Min length12

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row053-803-4573
2nd row053-803-4573
3rd row053-803-4887
4th row053-803-4887
5th row053-803-4887

Common Values

ValueCountFrequency (%)
053-803-4887 145
47.1%
053-803-4573 131
42.5%
053-803-7482 20
 
6.5%
053-803-2672 12
 
3.9%

Length

2023-12-11T03:19:30.928136image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T03:19:31.108916image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
053-803-4887 145
47.1%
053-803-4573 131
42.5%
053-803-7482 20
 
6.5%
053-803-2672 12
 
3.9%

위도
Real number (ℝ)

Distinct245
Distinct (%)79.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean35.858467
Minimum35.647368
Maximum35.992603
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size2.8 KiB
2023-12-11T03:19:31.308333image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum35.647368
5-th percentile35.808979
Q135.847526
median35.865742
Q335.877319
95-th percentile35.902207
Maximum35.992603
Range0.345235
Interquartile range (IQR)0.029794

Descriptive statistics

Standard deviation0.041613172
Coefficient of variation (CV)0.0011604839
Kurtosis8.6473313
Mean35.858467
Median Absolute Deviation (MAD)0.0142885
Skewness-2.180255
Sum11044.408
Variance0.0017316561
MonotonicityNot monotonic
2023-12-11T03:19:31.567355image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
35.880986 6
 
1.9%
35.704003 6
 
1.9%
35.856439 4
 
1.3%
35.874447 4
 
1.3%
35.854405 2
 
0.6%
35.857992 2
 
0.6%
35.857427 2
 
0.6%
35.855631 2
 
0.6%
35.853898 2
 
0.6%
35.870474 2
 
0.6%
Other values (235) 276
89.6%
ValueCountFrequency (%)
35.647368 1
 
0.3%
35.65649 1
 
0.3%
35.664422 1
 
0.3%
35.691772 1
 
0.3%
35.704003 6
1.9%
35.729332 1
 
0.3%
35.76047 1
 
0.3%
35.779379 1
 
0.3%
35.803341 1
 
0.3%
35.803848 1
 
0.3%
ValueCountFrequency (%)
35.992603 1
0.3%
35.966532 1
0.3%
35.959171 1
0.3%
35.933206 1
0.3%
35.932851 1
0.3%
35.927651 1
0.3%
35.926938 1
0.3%
35.920164 1
0.3%
35.912906 1
0.3%
35.912076 2
0.6%

경도
Real number (ℝ)

Distinct245
Distinct (%)79.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean128.58752
Minimum128.39889
Maximum128.73085
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size2.8 KiB
2023-12-11T03:19:31.818816image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum128.39889
5-th percentile128.4829
Q1128.55398
median128.59016
Q3128.62437
95-th percentile128.70477
Maximum128.73085
Range0.331965
Interquartile range (IQR)0.0703865

Descriptive statistics

Standard deviation0.059465679
Coefficient of variation (CV)0.00046245294
Kurtosis0.99014034
Mean128.58752
Median Absolute Deviation (MAD)0.0356115
Skewness-0.11636401
Sum39604.957
Variance0.003536167
MonotonicityNot monotonic
2023-12-11T03:19:32.066233image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
128.730078 6
 
1.9%
128.457007 6
 
1.9%
128.639885 4
 
1.3%
128.525021 4
 
1.3%
128.626828 2
 
0.6%
128.527237 2
 
0.6%
128.530831 2
 
0.6%
128.491328 2
 
0.6%
128.548039 2
 
0.6%
128.595337 2
 
0.6%
Other values (235) 276
89.6%
ValueCountFrequency (%)
128.398886 1
 
0.3%
128.399093 1
 
0.3%
128.415547 1
 
0.3%
128.415901 1
 
0.3%
128.43818 1
 
0.3%
128.457007 6
1.9%
128.459621 1
 
0.3%
128.463556 1
 
0.3%
128.466869 1
 
0.3%
128.471802 1
 
0.3%
ValueCountFrequency (%)
128.730851 1
 
0.3%
128.730715 1
 
0.3%
128.730121 1
 
0.3%
128.730078 6
1.9%
128.727449 2
 
0.6%
128.713599 1
 
0.3%
128.705678 2
 
0.6%
128.704974 1
 
0.3%
128.704766 2
 
0.6%
128.692794 1
 
0.3%

데이터기준일자
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.5 KiB
2020-03-18
308 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2020-03-18
2nd row2020-03-18
3rd row2020-03-18
4th row2020-03-18
5th row2020-03-18

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2020-03-18 308
100.0%

Length

2023-12-11T03:19:32.284221image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T03:19:32.446561image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2020-03-18 308
100.0%

Interactions

2023-12-11T03:19:24.477293image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T03:19:23.860307image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T03:19:24.710713image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T03:19:24.184198image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-11T03:19:32.557852image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
설치목적구분카메라화소수촬영방면정보설치년월관리기관전화번호위도경도
설치목적구분1.0000.8751.0001.0001.0000.4770.423
카메라화소수0.8751.0000.8430.9910.8750.3530.264
촬영방면정보1.0000.8431.0000.3341.0000.0000.000
설치년월1.0000.9910.3341.0001.0000.8890.892
관리기관전화번호1.0000.8751.0001.0001.0000.4770.423
위도0.4770.3530.0000.8890.4771.0000.864
경도0.4230.2640.0000.8920.4230.8641.000
2023-12-11T03:19:32.750131image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
카메라화소수설치목적구분촬영방면정보관리기관전화번호
카메라화소수1.0000.5420.5440.542
설치목적구분0.5421.0000.9671.000
촬영방면정보0.5440.9671.0000.967
관리기관전화번호0.5421.0000.9671.000
2023-12-11T03:19:32.910132image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
위도경도설치목적구분카메라화소수촬영방면정보관리기관전화번호
위도1.0000.3860.3010.2160.0000.301
경도0.3861.0000.2650.1640.0000.265
설치목적구분0.3010.2651.0000.5420.9671.000
카메라화소수0.2160.1640.5421.0000.5440.542
촬영방면정보0.0000.0000.9670.5441.0000.967
관리기관전화번호0.3010.2651.0000.5420.9671.000

Missing values

2023-12-11T03:19:24.979800image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-11T03:19:25.314375image/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

관리기관명소재지도로명주소소재지지번주소설치목적구분카메라대수카메라화소수촬영방면정보보관일수설치년월관리기관전화번호위도경도데이터기준일자
0대구광역시청대구광역시 달성군 구지면 응암리 646대구광역시 달성군 구지면 응암리 646교통정보수집1200자동차 진행 방면<NA>2016-11053-803-457335.647368128.4155472020-03-18
1대구광역시청대구광역시 달성군 구지면 화산리 704대구광역시 달성군 구지면 화산리 704교통정보수집1200자동차 진행 방면<NA>2016-11053-803-457335.664422128.3990932020-03-18
2대구광역시청대구광역시 동구 국채보상로 827대구광역시 동구 신천3동 850-6교통단속1130버스전용차로 차량 진행방면<NA>1999-11053-803-488735.868391128.6206992020-03-18
3대구광역시청대구광역시 동구 국채보상로 827대구광역시 동구 신천3동 850-6교통단속1130버스전용차로 차량 진행방면<NA>1999-11053-803-488735.868391128.6206992020-03-18
4대구광역시청대구광역시 북구 관문동 618-49대구광역시 북구 관문동 618-49교통단속1130버스전용차로 차량 진행방면<NA>2000-04053-803-488735.902207128.547112020-03-18
5대구광역시청대구광역시 동구 아양로 245대구광역시 동구 신암동 1575교통단속1130버스전용차로 차량 진행방면<NA>2003-02053-803-488735.887162128.6397582020-03-18
6대구광역시청대구광역시 동구 아양로 245대구광역시 동구 신암동 1575교통단속1130버스전용차로 차량 진행방면<NA>2003-02053-803-488735.887162128.6397582020-03-18
7대구광역시청대구광역시 북구 관문동 618-49대구광역시 북구 관문동 618-49교통단속1130버스전용차로 차량 진행방면<NA>2003-02053-803-488735.902207128.547112020-03-18
8대구광역시청대구광역시 동구 동촌로 127대구광역시 동구 검사동 908-5교통단속1130버스전용차로 차량 진행방면<NA>2004-01053-803-488735.886081128.6556652020-03-18
9대구광역시청대구광역시 동구 동촌로 127대구광역시 동구 검사동 908-5교통단속1130버스전용차로 차량 진행방면<NA>2004-01053-803-488735.886081128.6556652020-03-18
관리기관명소재지도로명주소소재지지번주소설치목적구분카메라대수카메라화소수촬영방면정보보관일수설치년월관리기관전화번호위도경도데이터기준일자
298대구광역시청대구광역시 달서구 송현동 694대구광역시 달서구 송현동 694교통정보수집141자동차 진행 방면<NA>2011-07053-803-457335.821217128.5543562020-03-18
299대구광역시청대구광역시 달서구 송현1동 1977대구광역시 달서구 송현1동 1977교통정보수집141자동차 진행 방면<NA>2011-07053-803-457335.826286128.5556322020-03-18
300대구광역시청대구광역시 남구 대명동 1501-2대구광역시 남구 대명동 1501-2교통정보수집141자동차 진행 방면<NA>2011-07053-803-457335.832171128.5655752020-03-18
301대구광역시청대구광역시 남구 대명9동 산201-4대구광역시 남구 대명9동 산201-4교통정보수집141자동차 진행 방면<NA>2011-07053-803-457335.83147128.5771112020-03-18
302대구광역시청대구광역시 남구 대명동 산186대구광역시 남구 대명동 산186교통정보수집141자동차 진행 방면<NA>2011-07053-803-457335.832524128.5839222020-03-18
303대구광역시청대구광역시 남구 봉덕3동 1277-2대구광역시 남구 봉덕3동 1277-2교통정보수집141자동차 진행 방면<NA>2011-07053-803-457335.832552128.5973092020-03-18
304대구광역시청대구광역시 남구 봉덕동 1272-5대구광역시 남구 봉덕동 1272-5교통정보수집141자동차 진행 방면<NA>2011-07053-803-457335.833217128.6005742020-03-18
305대구광역시청대구광역시 달서구 송현동 1044-2대구광역시 달서구 송현동 1044-2교통정보수집141자동차 진행 방면<NA>2011-07053-803-457335.837616128.5575292020-03-18
306대구광역시청대구광역시 달서구 감산동 440-2대구광역시 달서구 감산동 440-2교통정보수집141자동차 진행 방면<NA>2011-07053-803-457335.850156128.5372572020-03-18
307대구광역시청대구광역시 달성군 구지면 응암리 1202-12대구광역시 달성군 구지면 응암리 1202-12교통정보수집1200자동차 진행 방면<NA>2016-09053-803-457335.65649128.4159012020-03-18

Duplicate rows

Most frequently occurring

관리기관명소재지도로명주소소재지지번주소설치목적구분카메라대수카메라화소수촬영방면정보설치년월관리기관전화번호위도경도데이터기준일자# duplicates
11대구광역시청대구광역시 달성군 현풍면 상리 50-1대구광역시 달성군 현풍면 상리 50-1교통정보수집141자동차 진행 방면2013-08053-803-457335.704003128.4570072020-03-186
16대구광역시청대구광역시 동구 신서동 1143대구광역시 동구 신서동 1143교통정보수집141자동차 진행 방면2014-06053-803-457335.880986128.7300782020-03-186
0대구광역시청대구광역시 남구 봉덕동 1617-1대구광역시 남구 봉덕동 1617-1재난재해1200하천 수위 방면2014-09053-803-267235.836018128.6057212020-03-182
1대구광역시청대구광역시 남구 현충로 255대구광역시 남구 대명동 2131-29교통단속1130불법 주정차 예상위치 방면2010-12053-803-488735.854405128.5813272020-03-182
2대구광역시청대구광역시 달서구 달구벌대로 1095대구광역시 달서구 신당동 1000-2교통단속1130불법 주정차 예상위치 방면2009-02053-803-488735.855631128.4913282020-03-182
3대구광역시청대구광역시 달서구 달구벌대로 1467대구광역시 달서구 용산동 230-11교통단속1130불법 주정차 예상위치 방면2010-12053-803-488735.849328128.5272372020-03-182
4대구광역시청대구광역시 달서구 달구벌대로 1664대구광역시 달서구 감삼동 106-2교통단속1130불법 주정차 예상위치 방면2009-02053-803-488735.853898128.5480392020-03-182
5대구광역시청대구광역시 달서구 달구벌대로 1790대구광역시 달서구 두류동 135-13 현대해상 빌딩교통단속1130불법 주정차 예상위치 방면2011-11053-803-488735.858558128.5607742020-03-182
6대구광역시청대구광역시 달서구 달구벌대로329길 17대구광역시 달서구 감삼동 55-5교통단속1130버스전용차로 차량 진행방면2007-11053-803-488735.854356128.5451072020-03-182
7대구광역시청대구광역시 달서구 용산로 222대구광역시 달서구 용산동 934교통단속1130불법 주정차 예상위치 방면2009-02053-803-488735.857427128.5308312020-03-182