행정동별 이미용분야 소비인구(2020.03~2020.05).sample.csv
샘플 데이터
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항목 | 값 |
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파일명 | 행정동별 이미용분야 소비인구(2020.03~2020.05).sample.csv |
파일 포맷 | CSV |
설명 | 샘플 데이터 |
데이터셋 설명 | 해당 행정동에서 0시~24시까지 하루 동안 이미용분야의 매장에서 소비를 일으킨 성별 연령대별 고유 인구의 수를 제공합니다. *코드정의 코드 명 | 코드 | 설명 연령대구분코드 00 00세~14세 연령대구분코드 15 15세~19세 연령대구분코드 20 20세~24세 연령대구분코드 25 25세~29세 연령대구분코드 30 30세~34세 연령대구분코드 35 35세~39세 연령대구분코드 40 40세~44세 연령대구분코드 45 45세~49세 연령대구분코드 50 50세~54세 연령대구분코드 55 55세~59세 연령대구분코드 60 60세~64세 연령대구분코드 65 65세~69세 연령대구분코드 70 70세 이상 연령대구분코드 xx 외국인 혹은 법인 성별구분코드 M 남성 성별구분코드 F 여성 성별구분코드 X 외국인 혹은 법인 |
url | 파일 다운로드 (안 되면 원본 페이지에서 다운 받으세요) |
원본 페이지 | https://www.bigdata-environment.kr/user/data_market/detail.do?id=a6831fc0-2f03-11ea-bccd-b704c648ae09 |
버전 | 2020-09-16 |
파일 크기 | 8 KB |
행 수 | 100 보통 |
컬럼 수 | 8 |
텍스트 인코딩 | utf-8 |
컬럼 구분자 | , 콤마 (COMMA) |
import pandas as pd
df = pd.read_csv('행정동별 이미용분야 소비인구(2020.03~2020.05).sample.csv', on_bad_lines='skip', delimiter=',', encoding='utf-8', encoding_errors='ignore')
컬럼 | 타입 | 샘플 |
---|---|---|
행정동코드 | int64 | None |
시도명 | string | None |
시군구명 | string | None |
행정동명 | string | None |
기준일자 | int64 | None |
성별 | string | None |
연령대 | int64 | None |
소비인구(명) | float64 | None |
항목 | 값 |
---|---|
생성일시 | 2023-09-12T05:42:14.718712 |
아이디 | 070da508-9de4-455d-8de2-504deac9a3fb |
key | https://www.bigdata-environment.kr/user/data_market/process.file.do?TP=one_sample&id=91234300-e801-11ea-a0ba-57da34c93da2&maxRows=100 |
메타데이터 수정일시 | 2023-09-12T12:46:56.276952 |
데이터셋 아이디 | 1bbd8590-a6f7-4e93-b59c-038eac38b5dc |
sample_url | https://www.bigdata-environment.kr/user/data_market/process.file.do?TP=one_sample&id=91234300-e801-11ea-a0ba-57da34c93da2&maxRows=100 |
상태 | active |
url | https://www.bigdata-environment.kr/user/data_market/process.file.do?TP=one_sample&id=91234300-e801-11ea-a0ba-57da34c93da2&maxRows=100 |