1285 linhas de dado agrupado em 112 colunas.
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QualifyingAreaName

  • Nome completo: "QualifyingAreaName"
  • Esta coluna está cheia text
  • The longest string has 52 characters
  • There are 1285 unique values
valor frequêcia
county 1260
virginia 118
carolina 97
georgia 93
kentucky 90
illinois 87
indiana 87
new 84
ohio 79
tennessee 72
north 68
missouri 63
york 59
mississippi 56
pennsylvania 54
alabama 49
territory 39
arkansas 39
louisiana 38
michigan 32

QualifyingAreaName

  • Nome completo: "QualifyingAreaName"
  • Esta coluna está cheia text
  • The longest string has 52 characters
  • There are 1285 unique values

FIPS

  • Esta coluna está cheia numbers
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  • O maior número é 55139.0
  • O total é 37296546.0
  • A média é 29024.55
  • A mediana é 28071.0
  • O desvio padrão é 14406.42
  • There are 1253 unique values
valor frequêcia
1001 - 6415 88
6415 - 11829 16
11829 - 17242 200
17242 - 22656 234
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38898 - 44311 138
44311 - 49725 102
49725 - 55139 155

FIPS

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  • There are 1253 unique values

FIPS_adj

  • Esta coluna está cheia numbers
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  • O maior número é 5550177.0
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  • A média é 2896206.91
  • A mediana é 2800710.0
  • O desvio padrão é 1439790.98
  • There are 1285 unique values
valor frequêcia
100010 - 645027 88
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4460144 - 5005160 116
5005160 - 5550177 141

FIPS_adj

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  • There are 1285 unique values

FIPS_org

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valor frequêcia
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FIPS_org

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  • There are 1285 unique values

TotalPopulation

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  • O maior número é 312710.0
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  • A média é 13539.28
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  • O desvio padrão é 17701.93
  • Existem 27 linha com dados faltantes
  • There are 1222 unique values
valor frequêcia
73 - 31337 1151
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187655 - 218919 0
218919 - 250183 0
250183 - 281446 1
281446 - 312710 0

TotalPopulation

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  • O menor número é 73.0
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  • A mediana é 8947.0
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  • There are 1222 unique values

Male

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  • O menor número é 70.0
  • O maior número é 149654.0
  • O total é 8663570.0
  • A média é 6886.78
  • A mediana é 4613.5
  • O desvio padrão é 8675.13
  • Existem 27 linha com dados faltantes
  • There are 1191 unique values
valor frequêcia
70 - 15028 1138
15028 - 29987 97
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104779 - 119737 0
119737 - 134696 1
134696 - 149654 0

Male

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  • Existem 27 linha com dados faltantes
  • There are 1191 unique values

Female

  • Esta coluna está cheia numbers
  • O menor número é 3.0
  • O maior número é 163056.0
  • O total é 8368838.0
  • A média é 6652.49
  • A mediana é 4293.0
  • O desvio padrão é 9044.85
  • Existem 27 linha com dados faltantes
  • There are 1186 unique values
valor frequêcia
3 - 16308 1162
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130445 - 146751 1
146751 - 163056 0

Female

  • Esta coluna está cheia numbers
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  • Existem 27 linha com dados faltantes
  • There are 1186 unique values

WhitePopulation

  • Esta coluna está cheia numbers
  • O menor número é 73.0
  • O maior número é 296352.0
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  • A média é 11255.13
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  • O desvio padrão é 16880.06
  • Existem 27 linha com dados faltantes
  • There are 1188 unique values
valor frequêcia
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237096 - 266724 1
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WhitePopulation

  • Esta coluna está cheia numbers
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  • A mediana é 6244.5
  • O desvio padrão é 16880.06
  • Existem 27 linha com dados faltantes
  • There are 1188 unique values

White_Male

  • Esta coluna está cheia numbers
  • O menor número é 70.0
  • O maior número é 142731.0
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  • A média é 5747.76
  • A mediana é 3250.5
  • O desvio padrão é 8328.8
  • Existem 27 linha com dados faltantes
  • There are 1157 unique values
valor frequêcia
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128465 - 142731 0

White_Male

  • Esta coluna está cheia numbers
  • O menor número é 70.0
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  • O total é 7230687.0
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  • Existem 27 linha com dados faltantes
  • There are 1157 unique values

White_Male_AgeUnder5Years

  • Nome completo: "White_Male_AgeUnder5Years"
  • Esta coluna está cheia numbers
  • O menor número é 0.0
  • O maior número é 22909.0
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  • Existem 27 linha com dados faltantes
  • There are 917 unique values
valor frequêcia
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White_Male_AgeUnder5Years

  • Nome completo: "White_Male_AgeUnder5Years"
  • Esta coluna está cheia numbers
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  • Existem 27 linha com dados faltantes
  • There are 917 unique values

White_Male_Age5to9Years

  • Nome completo: "White_Male_Age5to9Years"
  • Esta coluna está cheia numbers
  • O menor número é 0.0
  • O maior número é 15016.0
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  • Existem 27 linha com dados faltantes
  • There are 857 unique values
valor frequêcia
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White_Male_Age5to9Years

  • Nome completo: "White_Male_Age5to9Years"
  • Esta coluna está cheia numbers
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  • Existem 27 linha com dados faltantes
  • There are 857 unique values

White_Male_Age10to14Years

  • Nome completo: "White_Male_Age10to14Years"
  • Esta coluna está cheia numbers
  • O menor número é 1.0
  • O maior número é 12248.0
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  • Existem 27 linha com dados faltantes
  • There are 791 unique values
valor frequêcia
1 - 1226 1063
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White_Male_Age10to14Years

  • Nome completo: "White_Male_Age10to14Years"
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  • Existem 27 linha com dados faltantes
  • There are 791 unique values

White_Male_Age15to19Years

  • Nome completo: "White_Male_Age15to19Years"
  • Esta coluna está cheia numbers
  • O menor número é 3.0
  • O maior número é 12803.0
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  • Existem 27 linha com dados faltantes
  • There are 729 unique values
valor frequêcia
3 - 1283 1105
1283 - 2563 116
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10243 - 11523 0
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White_Male_Age15to19Years

  • Nome completo: "White_Male_Age15to19Years"
  • Esta coluna está cheia numbers
  • O menor número é 3.0
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  • A média é 600.05
  • A mediana é 324.5
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  • Existem 27 linha com dados faltantes
  • There are 729 unique values

White_Male_Age20to29Years

  • Nome completo: "White_Male_Age20to29Years"
  • Esta coluna está cheia numbers
  • O menor número é 10.0
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  • Existem 27 linha com dados faltantes
  • There are 881 unique values
valor frequêcia
10 - 3612 1189
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White_Male_Age20to29Years

  • Nome completo: "White_Male_Age20to29Years"
  • Esta coluna está cheia numbers
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  • O desvio padrão é 1788.29
  • Existem 27 linha com dados faltantes
  • There are 881 unique values

White_Male_Age30to39Years

  • Nome completo: "White_Male_Age30to39Years"
  • Esta coluna está cheia numbers
  • O menor número é 4.0
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  • Existem 27 linha com dados faltantes
  • There are 760 unique values
valor frequêcia
4 - 2510 1196
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White_Male_Age30to39Years

  • Nome completo: "White_Male_Age30to39Years"
  • Esta coluna está cheia numbers
  • O menor número é 4.0
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  • O desvio padrão é 1219.19
  • Existem 27 linha com dados faltantes
  • There are 760 unique values

White_Male_Age40to49Years

  • Nome completo: "White_Male_Age40to49Years"
  • Esta coluna está cheia numbers
  • O menor número é 0.0
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  • Existem 27 linha com dados faltantes
  • There are 627 unique values
valor frequêcia
0 - 1088 1137
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White_Male_Age40to49Years

  • Nome completo: "White_Male_Age40to49Years"
  • Esta coluna está cheia numbers
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  • O maior número é 10879.0
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  • O desvio padrão é 674.36
  • Existem 27 linha com dados faltantes
  • There are 627 unique values

White_Male_Age50to59Years

  • Nome completo: "White_Male_Age50to59Years"
  • Esta coluna está cheia numbers
  • O menor número é 0.0
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  • Existem 27 linha com dados faltantes
  • There are 485 unique values
valor frequêcia
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White_Male_Age50to59Years

  • Nome completo: "White_Male_Age50to59Years"
  • Esta coluna está cheia numbers
  • O menor número é 0.0
  • O maior número é 4687.0
  • O total é 313984.0
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  • A mediana é 123.5
  • O desvio padrão é 378.04
  • Existem 27 linha com dados faltantes
  • There are 485 unique values

White_Male_Age60to69Years

  • Nome completo: "White_Male_Age60to69Years"
  • Esta coluna está cheia numbers
  • O menor número é 0.0
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  • O total é 174037.0
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  • O desvio padrão é 213.1
  • Existem 27 linha com dados faltantes
  • There are 374 unique values
valor frequêcia
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White_Male_Age60to69Years

  • Nome completo: "White_Male_Age60to69Years"
  • Esta coluna está cheia numbers
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White_Male_Age70to79Years

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White_Male_Age70to79Years

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White_Male_Age90to99Years

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White_Female

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White_Female_Age1...

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White_Female_Age1...

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White_Female_Age2...

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White_Female_Age3...

  • Nome completo: "White_Female_Age30to39Years"
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White_Female_Age4...

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White_Female_Age6...

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White_Female_Age7...

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  • Nome completo: "White_Female_Age90to99Years"
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White_Female_Age1...

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White_Female_Age1...

  • Nome completo: "White_Female_Age100YearsandOver"
  • Esta coluna está cheia numbers
  • Os valores mais frequentes nesta coluna são:
    • 0.0 (1018)
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FreeColoredPopulation

  • Nome completo: "FreeColoredPopulation"
  • Esta coluna está cheia numbers
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Slave_Male_Age24to35Years

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Slave_Male_Age36to54Years

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Slave_Female

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Slave_Female_Age1...

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FreePersons

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PrintingOffices

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Binderies

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Enslaved Percentage

  • Nome completo: "Enslaved Percentage"
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Enslaved Percentage

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O que eu faço em seguida?

Entender os dados em seu arquivo csv é o primeiro passo para analisá-lo para histórias. Olhar para colunas individuais pode ajudar a identificar questões que poderiam ser divertidos para perguntar sobre seus dados. Por exemplo, não é surpreendente que o "0.0" é o valor mais frequente na coluna Newspapers_SemiTriWeekly ? Faz algum sentido comparar a coluna AllSchools para a coluna FreeColored_Male_Age100YearsandOver ? Existem outros conjuntos de dados que você poderia encontrar para fazer perguntas interessantes sobre a coluna Newspapers_SemiTriWeekly?

Fazer esses tipos de perguntas é o primeiro passo para entender os dados que você tem, e que tipo de histórias você pode encontrar. Vá para o guia de atividades para obter mais ajuda sobre fazer perguntas de conjuntos de dados.

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