식단 다이어리를 기록하는 사람들의 식사 데이터.csv
식단 다이어리를 기록하는 사람들의 식사 데이터
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| 항목 | 값 |
|---|---|
| 파일명 | 식단 다이어리를 기록하는 사람들의 식사 데이터.csv |
| 파일 포맷 | CSV |
| 설명 | 식단 다이어리를 기록하는 사람들의 식사 데이터 |
| 데이터셋 설명 | 식단 기록 어플리케이션에서 수집한 식단 관리 및 기록 데이터 [데이터 활용 예시] [데이터 속성 설명] DATA_ID: 측정된 데이터 개수 USER_DV_NO: 사용자별 구분 SEX_CD: 성별 코드 - 1: 남자 - 2: 여자 PTNA_AGRDE_CD: 10세 단위 연령대 코드 - 0: 0~9세 - 10: 10~19세 - 20: 20~29세 - 30: 30~39세 - 40: 40~49세 - 50: 50~59세 - 60: 60~69세 - 70: 70~79세 - 80: 80~89세 - 90: 90~99세 MSRM_YMD: 측정 일자(연월일) ISN_MEAL_ERA_CD: 아이센스 식사 시기 코드 - B: 아침, BS: 아침간식, L: 점심, LS: 점심간식, D: 저녁, DS: 저녁간식, S: 간식 FD_NM: 음식명 TWT: 총 무게 (g) MEAL_CLRE: 식사 칼로리 (kcal) CARBO_GRM: 탄수화물 무게 (g) PROT_GRM: 단백질 무게 (g) FAT_GRM: 지방 무게 (g) |
| url | 파일 다운로드 (안 되면 원본 페이지에서 다운 받으세요) |
| 원본 페이지 | https://www.bigdata-lifelog.kr/portal/find/dataList?mode=detail&name=isn20221116145255 |
| 버전 | 2022-10-20 |
| 파일 크기 | 95 Byte |
| 행 수 | 0 100건 이하의 작은 데이터 |
| 컬럼 수 | 1 |
| 텍스트 인코딩 | utf-8 |
| 컬럼 구분자 | , 콤마 (COMMA) |
import pandas as pd
df = pd.read_csv('식단 다이어리를 기록하는 사람들의 식사 데이터.csv', on_bad_lines='skip', delimiter=',', encoding='utf-8', encoding_errors='ignore')
| 컬럼 | 타입 | 샘플 |
|---|---|---|
| 민감한 정보를 포함한 데이터는 미리보기(샘플)이 제공되지 않습니다. | string | None |
| 항목 | 값 |
|---|---|
| column_info_url | https://www.bigdata-lifelog.kr/egf/ext/data/field/schema.json?prodCode=LI052200020010 |
| 생성일시 | 2022-11-19T07:30:33.953201 |
| 아이디 | f47ada6f-b1b3-4771-8a75-869c66c5e445 |
| 메타데이터 수정일시 | 2023-08-21T01:13:10.763706 |
| 데이터셋 아이디 | 95b9f569-dc64-449d-8d76-c14b093e26cc |
| sample_url | https://www.bigdata-lifelog.kr/egf/ext/data/preview.json?name=isn20221116145255&prodCode=LI052200020010 |
| 상태 | active |
| url | https://www.bigdata-lifelog.kr/portal/find/dataList?mode=detail&name=isn20221116145255 |