2020-03.sample.csv
샘플 데이터
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항목 | 값 |
---|---|
파일명 | 2020-03.sample.csv |
파일 포맷 | CSV |
설명 | 샘플 데이터 |
데이터셋 설명 | 본 데이터는 기후변화로 인한 온도 상승 및 폭염 빈두와 강도가 증가 될 것으로 예상되어 지역사회의 고온에서의 보건피해를 줄이기 위하여 한반도에 최적화된 지수입니다. 2020년 5월 기상청 폭염특보 기준 개선에 따라 더위체감지수는 2020년 1월~5월 이후 생산이 되지 않습니다. /제공항목: 일반인(A20), 노인(A21), 어린이(A22), 실외작업장(A23), 농촌(A24), 비닐하우스(A25), 취약거주환경(A26)/확장자: CSV, PNG/열람 활용방법: 범용프로그램을 통하여 데이터 열람 * 갱신데이터는 기상자료개방포털(data.kma.go.kr)에서 무료로 다운로드 받으실 수 있습니다. |
url | 파일 다운로드 (안 되면 원본 페이지에서 다운 받으세요) |
원본 페이지 | https://www.bigdata-environment.kr/user/data_market/detail.do?id=9dd33430-a188-11ea-abba-b94a7d658096 |
버전 | 2022-11-07 |
파일 크기 | 10 KB |
행 수 | 100 보통 |
컬럼 수 | 25 |
텍스트 인코딩 | utf-8 |
컬럼 구분자 | , 콤마 (COMMA) |
import pandas as pd
df = pd.read_csv('2020-03.sample.csv', on_bad_lines='skip', delimiter=',', encoding='utf-8', encoding_errors='ignore')
컬럼 | 타입 | 샘플 |
---|---|---|
지수코드 | string | None |
지점번호 | int64 | None |
날짜 | int64 | None |
3시간 후 예측 | int64 | None |
6시간 후 예측 | int64 | None |
9시간 후 예측 | int64 | None |
12시간 후 예측 | int64 | None |
15시간 후 예측 | int64 | None |
18시간 후 예측 | int64 | None |
21시간 후 예측 | int64 | None |
24시간 후 예측 | int64 | None |
27시간 후 예측 | int64 | None |
30시간 후 예측 | int64 | None |
33시간 후 예측 | int64 | None |
36시간 후 예측 | int64 | None |
39시간 후 예측 | int64 | None |
42시간 후 예측 | int64 | None |
45시간 후 예측 | int64 | None |
48시간 후 예측 | int64 | None |
51시간 후 예측 | int64 | None |
54시간 후 예측 | int64 | None |
57시간 후 예측 | int64 | None |
60시간 후 예측 | int64 | None |
63시간 후 예측 | int64 | None |
66시간 후 예측 | int64 | None |
항목 | 값 |
---|---|
생성일시 | 2023-09-12T05:44:25.981565 |
아이디 | cc37e479-61fa-4ccb-90d5-c1c13d4569e2 |
key | https://www.bigdata-environment.kr/user/data_market/process.file.do?TP=one_sample&id=159fc5d0-b940-11eb-abdd-bd6fc00492b0&maxRows=100 |
메타데이터 수정일시 | 2023-09-27T23:15:25.706181 |
데이터셋 아이디 | 4db8e671-32d4-4646-a088-6f5948d33e8c |
sample_url | https://www.bigdata-environment.kr/user/data_market/process.file.do?TP=one_sample&id=159fc5d0-b940-11eb-abdd-bd6fc00492b0&maxRows=100 |
상태 | active |
url | https://www.bigdata-environment.kr/user/data_market/process.file.do?TP=one_sample&id=159fc5d0-b940-11eb-abdd-bd6fc00492b0&maxRows=100 |