서울시 상권분석서비스(직장인구-상권배후지).csv

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항목
파일명 서울시 상권분석서비스(직장인구-상권배후지).csv
파일 포맷 CSV
설명 기준_년분기_코드,상권_구분_코드,상권_구분_코드_명,상권배후지_코드,상권배후지_코드_명,총_직장_인구_수,남성_직장_인구_수,여성_직장_인구_수,연령대_10_직장_인구_수,연령대_20_직장_인구_수,연령대_30_직장_인구_수,연령대_40_직장_인구_수,연령대_50_직장_인구_수,연령대_60_이상_직장_인구_수,남성연령대_10_직장_인구_수,남성연령대_20_직장_인구_수,남성연령대_30_직장_인구_수,남성연령대_40_직장_인구_수,남성연령대_50_직장_인구_수,남성연령대_60_이상_직장_인구_수,여성연령대_10_직장_인구_수,여성연령대_20_직장_인구_수,여성연령대_30_직장_인구_수,여성연령대_40_직장_인구_수,여성연령대_50_직장_인구_수,여성연령대_60_이상_직장_인구_수
데이터셋 설명

서울시 상권배후지 영역 내 직장이 위치한 인구 정보를 제공합니다. 1년중 4분기에 한번 데이터를 업데이트 하여 다음 해 1, 2, 3 분기의 값이 동일합니다.

url 파일 다운로드 (안 되면 원본 페이지에서 다운 받으세요)
원본 페이지 https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-15570/S/1/datasetView.do
버전 2024-02-05
파일 크기3 MB
행 수 18,530
컬럼 수26
텍스트 인코딩cp949
컬럼 구분자 , 콤마 (COMMA)

import pandas as pd

df = pd.read_csv('서울시 상권분석서비스(직장인구-상권배후지).csv', on_bad_lines='skip', delimiter=',', encoding='cp949', encoding_errors='ignore')

컬럼 타입 샘플
기준_년분기_코드 int64 20191
상권_구분_코드 string A
상권_구분_코드_명 string 골목상권
상권배후지_코드 int64 3110010
상권배후지_코드_명 string 평창동서측
총_직장_인구_수 int64 1081
남성_직장_인구_수 int64 500
여성_직장_인구_수 int64 581
연령대_10_직장_인구_수 int64 3
연령대_20_직장_인구_수 int64 175
연령대_30_직장_인구_수 int64 223
연령대_40_직장_인구_수 int64 214
연령대_50_직장_인구_수 int64 250
연령대_60_이상_직장_인구_수 int64 216
남성연령대_10_직장_인구_수 int64 3
남성연령대_20_직장_인구_수 int64 64
남성연령대_30_직장_인구_수 int64 110
남성연령대_40_직장_인구_수 int64 112
남성연령대_50_직장_인구_수 int64 108
남성연령대_60_이상_직장_인구_수 int64 103
여성연령대_10_직장_인구_수 int64 0
여성연령대_20_직장_인구_수 int64 111
여성연령대_30_직장_인구_수 int64 113
여성연령대_40_직장_인구_수 int64 102
여성연령대_50_직장_인구_수 int64 142
여성연령대_60_이상_직장_인구_수 int64 113

항목
생성일시 2021-07-09T15:12:08.643229
아이디 7c4cb19e-f5ca-4ee4-8c18-a55a6dc150e5
key https://datafile.seoul.go.kr/bigfile/iot/sheet/csv/download.do?&srvType=S&infId=OA-15570&serviceKind=1
메타데이터 수정일시 2023-11-03T00:27:52.054211
데이터셋 아이디 0fb245ac-dffe-49ad-ab38-70f12a3142ea
상태 active
url https://datafile.seoul.go.kr/bigfile/iot/sheet/csv/download.do?&srvType=S&infId=OA-15570&serviceKind=1