DATA_SSC_2022년 1월 성별연령별 소비 증가율 상위 업종 LIST_지역별.csv
샘플 데이터
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항목 | 값 |
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파일명 | DATA_SSC_2022년 1월 성별연령별 소비 증가율 상위 업종 LIST_지역별.csv |
파일 포맷 | CSV |
설명 | 샘플 데이터 |
데이터셋 설명 | 거주지역별, 성별, 연령별 이용 건수 증가율 상위 업종 TOP 10_2022년 1월 2022년 1월 삼성카드 고객의 업종별 이용건수를 전전년동월, 전년동월, 전월 이용 건수와 비교하여 이용률이 높은 상위 업종(TOP 10) 정리 [세부 설명] 2022년 1월 기준 이용 고객의 거주지(광역시도), 연령, 성별 구분하여 전전년 동월(2020년 1월), 전년 동월(2021.1월), 전월(2021 년 12월)) 이용 건수비 증감율을 비교한 자료로 전전년비, 전년비, 전월비 증가율 상위 TOP 10 업종 리스트 데이터 * 업종 : 삼성카드 내부 구분 소분류 업종 ※ 참고사항 - 보험, 통신비, 지방세 등 정기 결제 업종 제외 - 결제건수 하위 업종 제외 - 취미생활은 PC방, 사우나, 당구장 등 업종 |
url | 파일 다운로드 (안 되면 원본 페이지에서 다운 받으세요) |
원본 페이지 | https://kdx.kr/data/view/32565 |
버전 | 2022-02-28 |
파일 크기 | 651 Byte |
행 수 | 12 100건 이하의 작은 데이터 |
컬럼 수 | 8 |
텍스트 인코딩 | utf-8 |
컬럼 구분자 | , 콤마 (COMMA) |
import pandas as pd
df = pd.read_csv('DATA_SSC_2022년 1월 성별연령별 소비 증가율 상위 업종 LIST_지역별.csv', on_bad_lines='skip', delimiter=',', encoding='utf-8', encoding_errors='ignore')
컬럼 | 타입 | 샘플 |
---|---|---|
기준년월 | float64 | None |
성별 | string | None |
연령대 | string | None |
이용 증가율 순위 | float64 | None |
업종 | string | None |
지역 | string | None |
구분 | string | None |
Unnamed: 7 | float64 | None |
항목 | 값 |
---|---|
생성일시 | 2023-09-09T20:13:15.045502 |
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아이디 | f553658e-84f0-4803-bfa3-8631f725c7b4 |
key | DATA_SSC_2022년 1월 성별연령별 소비 증가율 상위 업종 LIST_지역별.csv |
메타데이터 수정일시 | 2023-09-09T20:13:15.024588 |
데이터셋 아이디 | 970cdc77-b61d-47a3-9f54-d91e093e9d23 |
상태 | active |