개인 직장 행정동별 생활금융 통계.csv
샘플 데이터
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항목 | 값 |
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파일명 | 개인 직장 행정동별 생활금융 통계.csv |
파일 포맷 | CSV |
설명 | 샘플 데이터 |
데이터셋 설명 | 생활금융 데이터는 경제 활동 중인 시민의 금융 정보를 기초로 가공된 소득, 부채, 지출 등 데이터. 개인 금융정보를 거주지기반 가구화(가구/행정동 기준)를 통해 총 소득, 부채 등 추정하여 행정동/성/연령대별 급여소득자/자영업자/기타소득자의 사람수와 평균소득 등을 집계하였습니다. 금액의 경우 Round-Down 처리하였으며, 연령구간대가 14개씩 존재하나 해당 연령구간대간에 통계항목(집계인구수~평균대출액)에 관한 자료가 없을 경우, 행이 존재하지 않습니다. 타 기관에서는 비슷한 데이터를 제공하고 있지 않습니다. |
url | 파일 다운로드 (안 되면 원본 페이지에서 다운 받으세요) |
원본 페이지 | https://bigdata.seoul.go.kr/data/selectSampleData.do?sample_data_seq=46 |
버전 | 2022-01-27 |
파일 크기 | 38 KB |
행 수 | 500 큼 |
컬럼 수 | 15 |
텍스트 인코딩 | cp949 |
컬럼 구분자 | , 콤마 (COMMA) |
import pandas as pd
df = pd.read_csv('개인 직장 행정동별 생활금융 통계.csv', on_bad_lines='skip', delimiter=',', encoding='cp949', encoding_errors='ignore')
컬럼 | 타입 | 샘플 |
---|---|---|
데이터_기준월(BS_YR_MON) | int64 | None |
통계청_행정동코드(ADM_DONG_CD) | int64 | None |
행안부_행정동코드(G_ADM_DONG_CD) | int64 | None |
성별(SEX_CD) | int64 | None |
연령구간대(AGE_RANGE) | int64 | None |
집계인구수(STAT_P_DONG_001) | int64 | None |
급여소득자수(STAT_P_DONG_002) | int64 | None |
자영업자수(STAT_P_DONG_003) | int64 | None |
기타소득자수(STAT_P_DONG_004) | int64 | None |
평균소득(STAT_P_DONG_005) | int64 | None |
급여소득자수의_평균소득(STAT_P_DONG_006) | int64 | None |
자영업자의_평균소득(STAT_P_DONG_007) | int64 | None |
기타소득자의_평균소득(STAT_P_DONG_008) | int64 | None |
평균소비(STAT_P_DONG_009) | int64 | None |
평균대출잔액(STAT_P_DONG_010) | int64 | None |
항목 | 값 |
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생성일시 | 2022-04-24T03:27:45.612685 |
아이디 | 9d7727df-e8f4-4060-b7f6-5162fa70c0ed |
메타데이터 수정일시 | 2022-04-24T03:27:45.540501 |
데이터셋 아이디 | 5d5105f1-32de-47e6-9474-7a54ecf18245 |
상태 | active |
url | https://bigdata.seoul.go.kr/common/file/FileDown.do?file_id=1637724503451UOCDUNGL9V0I7BYRRQNOHPUN9 |