서울시 상권분석서비스(직장인구-서울시).csv

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항목
파일명 서울시 상권분석서비스(직장인구-서울시).csv
파일 포맷 CSV
설명 기준_년분기_코드,서울시_코드,서울시_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 내 직장이 위치한 인구 정보를 제공합니다. 1년중 4분기에 한번 데이터를 업데이트 하여 다음 해 1, 2, 3 분기의 값이 동일합니다.

※ 행정동 코드는 행정안전부에서 고시한 "주민등록 행정기관코드"를 사용하고 있습니다.

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원본 페이지 https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-22186/S/1/datasetView.do
버전 2024-02-05
파일 크기5 KB
행 수 19 100건 이하의 작은 데이터
컬럼 수24
텍스트 인코딩cp949
컬럼 구분자 , 콤마 (COMMA)

import pandas as pd

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

컬럼 타입 샘플
기준_년분기_코드 int64 20191
서울시_코드 int64 11
서울시_코드_명 string 서울시
총_직장_인구_수 int64 5013476
남성_직장_인구_수 int64 2804589
여성_직장_인구_수 int64 2208887
연령대_10_직장_인구_수 int64 24361
연령대_20_직장_인구_수 int64 950540
연령대_30_직장_인구_수 int64 1405119
연령대_40_직장_인구_수 int64 1238075
연령대_50_직장_인구_수 int64 907904
연령대_60_이상_직장_인구_수 int64 487477
남성연령대_10_직장_인구_수 int64 10044
남성연령대_20_직장_인구_수 int64 393154
남성연령대_30_직장_인구_수 int64 804110
남성연령대_40_직장_인구_수 int64 752028
남성연령대_50_직장_인구_수 int64 534572
남성연령대_60_이상_직장_인구_수 int64 310681
여성연령대_10_직장_인구_수 int64 14317
여성연령대_20_직장_인구_수 int64 557386
여성연령대_30_직장_인구_수 int64 601009
여성연령대_40_직장_인구_수 int64 486047
여성연령대_50_직장_인구_수 int64 373332
여성연령대_60_이상_직장_인구_수 int64 176796

항목
생성일시 2023-11-03T00:27:35.308199
아이디 bbfe453b-54eb-4db2-a58c-87019a3245aa
key https://datafile.seoul.go.kr/bigfile/iot/sheet/csv/download.do?&srvType=S&infId=OA-22186&serviceKind=1
메타데이터 수정일시 2023-11-03T00:27:35.209827
데이터셋 아이디 cb0f0ea5-b4ca-470d-834d-6a938430883d
상태 active
url https://datafile.seoul.go.kr/bigfile/iot/sheet/csv/download.do?&srvType=S&infId=OA-22186&serviceKind=1