(sample)KC_600_MIL_CLT_STATN_BIZAEA.csv
Sample
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항목 | 값 |
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파일명 | (sample)KC_600_MIL_CLT_STATN_BIZAEA.csv |
파일 포맷 | CSV |
설명 | Sample |
데이터셋 설명 | ㅇ데이터 소개 - 국내 행정동별 밀레니얼 20~30대 인구수 대비 도서관, 박물관, 미술관, 공연장 등 현황통계데이터 - 지역별 문화시설과 2030 인구수 데이터를 활용하여, 2030세대, 오늘날 밀레니얼 세대라 불리는 이들의 문화역세권을 지도에 표시한다. - 2022년 12월 문화체육관광부에서 발행한 [2022 전국 문화기반시설 총람]을 기반으로 생산된 데이터로, 시설 통계의 기준시점은 2022년 1월 1일입니다. ㅇ활용 분야 - 지역별 밀레니얼 세대의 문화향유율 비교분석 가능 - 도서관, 박물관, 미술관, 공연장 등 지역구 문화시설의 분포를 활용한 밀레니얼 수요 분석 및 기획 가능 ㅇ데이터 출처 - (행정안전부) 연령별 인구 현황 - (한국문화정보원) 국내 문화체육관광 분야 공공도서관 시설 및 소장자료 통계 데이터 - (한국문화정보원) 국내 문화체육관광 분야 박물관 시설 및 소장자료 통계 데이터 - (한국문화정보원) 국내 문화체육관광 분야 미술관 시설 및 현황통계 데이터 - (한국문화정보원) 국내 문화체육관광 분야 문예회관 시설 및 현황 통계 데이터 - (한국문화정보원) 전국 KOPIS 공연시설 데이터 |
url | 파일 다운로드 (안 되면 원본 페이지에서 다운 받으세요) |
원본 페이지 | https://www.bigdata-culture.kr/bigdata/user/data_market/detail.do?id=c63b8541-2153-4da6-8c8f-b09972ec544b |
버전 | 2023-01-26 |
파일 크기 | 13 KB |
행 수 | 100 보통 |
컬럼 수 | 16 |
텍스트 인코딩 | utf-8 |
컬럼 구분자 | , 콤마 (COMMA) |
import pandas as pd
df = pd.read_csv('(sample)KC_600_MIL_CLT_STATN_BIZAEA.csv', on_bad_lines='skip', delimiter=',', encoding='utf-8', encoding_errors='ignore')
컬럼 | 타입 | 샘플 |
---|---|---|
ctprvn_nm | string | None |
signgu_nm | string | None |
signgu_cd | int64 | None |
residnt_2030_cnt | int64 | None |
ibllbr_fclt_cnt | int64 | None |
museum_fclt_cnt | int64 | None |
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fclt_cnt | int64 | None |
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museum_rate | float64 | None |
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prfplc_rate | float64 | None |
fclt_rate | float64 | None |
file_name | string | None |
base_ymd | int64 | None |
항목 | 값 |
---|---|
생성일시 | 2023-09-28T16:44:53.242665 |
아이디 | c31834ad-297b-4609-8c41-cb64da8f9d46 |
메타데이터 수정일시 | 2023-10-08T16:09:49.573594 |
MIME 타입 | text/csv |
데이터셋 아이디 | ff1b7e82-0516-4892-bdae-40e79590a057 |
상태 | active |
url | https://kr.object.gov-ncloudstorage.com/sampledata/KC_admin/%28sample%29KC_600_MIL_CLT_STATN_BIZAEA.csv |