In [9]:
import pandas as pd
from simpledbf import Dbf5
import os

Lets start this exploration by looking at documents from 2001 Lets open one manually.


In [16]:
dbf = Dbf5('original_data/2001/NFIRS 2001 PDR 031415/hazmat.dbf')

In [17]:
dbf


Out[17]:
<simpledbf.simpledbf.Dbf5 at 0x7f74f2db62b0>

In [18]:
# What's in the structure?
dbf.columns


Out[18]:
['STATE',
 'FDID',
 'INC_DATE',
 'INC_NO',
 'EXP_NO',
 'VERSION',
 'REL_FROM',
 'REL_STORY',
 'POP_DENS',
 'AFFEC_MEAS',
 'AFFEC_UNIT',
 'EVAC_MEAS',
 'EVAC_UNIT',
 'PEOP_EVAC',
 'BLDG_EVAC',
 'HAZ_ACT1',
 'HAZ_ACT2',
 'HAZ_ACT3',
 'OCCUR_FIRS',
 'CAUSE_REL',
 'FACT_REL1',
 'FACT_REL2',
 'FACT_REL3',
 'MIT_FACT1',
 'MIT_FACT2',
 'MIT_FACT3',
 'EQ_INV_REL',
 'HAZ_DISPO',
 'HAZ_DEATH',
 'HAZ_INJ']

In [19]:
# Can we Pandas Dataframe this?
df = dbf.to_dataframe()

In [20]:
df


Out[20]:
STATE FDID INC_DATE INC_NO EXP_NO VERSION REL_FROM REL_STORY POP_DENS AFFEC_MEAS ... FACT_REL1 FACT_REL2 FACT_REL3 MIT_FACT1 MIT_FACT2 MIT_FACT3 EQ_INV_REL HAZ_DISPO HAZ_DEATH HAZ_INJ
0 AK 11100 5212001 0000856 0 5.0 1 1 NaN 1500 ... 54 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 NaN NaN
1 AK 13000 4122001 0000301 0 5.0 1 1 2 2 ... 51 NaN NaN 14 NaN NaN 342 8 NaN NaN
2 AK 13000 4182001 0000318 0 5.0 1 1 2 2500 ... 43 NaN NaN 24 NaN NaN 811 1 NaN NaN
3 AK 13000 4302001 0000352 0 5.0 1 -1 2 2 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN UUU 7 NaN NaN
4 AK 23100 1012001 0000069 0 5.0 1 0 NaN 300 ... 76 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 NaN NaN
5 AK 23100 1082001 0000482 0 5.0 1 0 NaN 80 ... 50 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 NaN NaN
6 AK 23100 1162001 0000895 0 5.0 1 1 NaN 100 ... 80 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 NaN NaN
7 AK 23100 1232001 0001324 0 5.0 1 0 NaN 1 ... 30 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3 NaN NaN
8 AK 23100 1262001 0001459 0 5.0 1 0 NaN 20 ... 64 NaN NaN 16 NaN NaN NaN 8 NaN NaN
9 AK 23100 1302001 0001663 0 5.0 1 0 NaN 1 ... 30 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 NaN NaN
10 AK 23100 2042001 0001916 0 5.0 2 0 NaN 0 ... 70 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 NaN NaN
11 AK 23100 2042001 0001933 0 5.0 2 0 NaN 1 ... 97 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3 NaN NaN
12 AK 23100 2112001 0002298 0 5.0 2 0 NaN 1500 ... 75 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 NaN NaN
13 AK 23100 2122001 0002383 0 5.0 2 0 NaN 1600 ... 52 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 NaN NaN
14 AK 23100 2132001 0002412 0 5.0 2 0 NaN 700 ... 78 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3 NaN NaN
15 AK 23100 2152001 0002542 0 5.0 2 0 NaN 7000 ... 70 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 NaN NaN
16 AK 23100 2192001 0002769 0 5.0 2 0 NaN 1 ... 64 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 NaN NaN
17 AK 23100 2262001 0003140 0 5.0 2 0 NaN 1500 ... UU NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 NaN NaN
18 AK 23100 2272001 0003194 0 5.0 2 0 NaN 2000 ... 30 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7 NaN NaN
19 AK 23100 2282001 0003230 0 5.0 2 0 NaN 500 ... 64 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 NaN NaN
20 AK 23100 3042001 0003472 0 5.0 2 0 NaN 1200 ... 40 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 NaN NaN
21 AK 23100 3052001 0003541 0 5.0 2 0 NaN 1 ... 62 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 NaN NaN
22 AK 23100 3072001 0003625 0 5.0 2 0 NaN 1 ... 31 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 NaN NaN
23 AK 23100 3102001 0003786 0 5.0 NaN 2 1 0 ... 40 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 NaN NaN
24 AK 23100 3132001 0003959 0 5.0 2 0 NaN 1 ... 60 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 NaN NaN
25 AK 23100 3222001 0004473 0 5.0 2 0 NaN 2000 ... 77 NaN NaN NaN NaN NaN 141 8 NaN NaN
26 AK 23100 3312001 0004926 0 5.0 2 0 NaN 20 ... 00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 NaN NaN
27 AK 23100 3312001 0004948 0 5.0 2 0 NaN 100 ... 31 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5 NaN NaN
28 AK 23100 3312001 0004949 0 5.0 2 0 NaN 1 ... 78 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 NaN NaN
29 AK 23100 4052001 0005199 0 5.0 2 0 NaN 20 ... 31 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7 NaN NaN
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
4750 WY 05403 7052001 0000833 0 5.0 2 0 NaN 0 ... 54 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3 NaN NaN
4751 WY 05403 7062001 0000837 0 5.0 2 0 NaN 0 ... 71 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4 NaN NaN
4752 WY 05403 7092001 0000858 0 5.0 2 0 NaN 0 ... 70 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 NaN NaN
4753 WY 05403 7122001 0000878 0 5.0 2 0 NaN 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 NaN NaN
4754 WY 05403 7292001 0000984 0 5.0 2 0 3 50 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 NaN NaN
4755 WY 05403 10062001 0001370 0 5.0 2 0 3 3 ... 71 NaN NaN 18 NaN NaN NaN 2 NaN NaN
4756 WY 05403 12132001 0001649 0 5.0 1 0 NaN 0 ... 71 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 NaN NaN
4757 WY 07437 1192001 0000001 0 5.0 2 0 3 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 NaN NaN
4758 WY 21307 2142001 0002228 0 5.0 1 1 NaN 0 ... 70 NaN NaN 47 NaN NaN 117 7 NaN NaN
4759 WY 21307 4272001 0006207 0 5.0 2 0 2 3 ... NaN NaN NaN NN NaN NaN NNN 2 NaN NaN
4760 WY 21307 5042001 0006584 0 5.0 2 0 NaN 0 ... 00 NaN NaN NaN NaN NaN NNN 1 NaN NaN
4761 WY 21307 9302001 0016502 0 5.0 2 0 NaN 0 ... 71 NaN NaN NaN NaN NaN NNN 1 NaN NaN
4762 WY 21411 7052001 0000402 0 5.0 2 0 NaN 0 ... 54 NaN NaN NN NaN NaN NaN 1 NaN NaN
4763 WY 21427 3162001 0000081 0 5.0 2 0 NaN 0 ... 71 NaN NaN 18 14 NaN NNN 5 NaN NaN
4764 WY 21427 6282001 0000198 0 5.0 2 0 NaN 0 ... 37 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 NaN NaN
4765 WY 25305 1302001 0002701 0 4.1 1 1 NaN 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN 213 X 0 0
4766 WY 25305 2152001 0002713 0 4.1 1 1 NaN 0 ... 50 61 NaN NaN NaN NaN NaN 2 0 0
4767 WY 25305 3052001 0002721 0 4.1 1 1 NaN 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 0 0
4768 WY 25305 3242001 0002729 0 4.1 1 1 NaN 0 ... 71 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 0 0
4769 WY 25305 4272001 0002743 0 4.1 1 1 NaN 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN X 0 0
4770 WY 25305 5222001 0002761 0 4.1 1 1 NaN 0 ... 54 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2 0 0
4771 WY 25305 6302001 0002824 0 4.1 1 1 NaN 0 ... 52 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 0 0
4772 WY 25305 7112001 0002853 0 4.1 1 1 NaN 0 ... 32 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8 0 0
4773 WY 25305 7242001 0002865 0 4.1 1 1 NaN 0 ... 76 51 30 NaN NaN NaN 300 8 0 0
4774 WY 25515 1172001 0000013 0 5.0 2 0 1 10 ... 51 NaN NaN NaN NaN NaN 344 1 NaN NaN
4775 WY 29403 6202001 0000111 0 5.0 2 0 NaN 0 ... 00 NaN NaN NaN NaN NaN NNN 2 NaN NaN
4776 WY 29509 11102001 0000018 0 5.0 2 0 3 40 ... 97 NaN NaN NN NaN NaN NNN 5 NaN NaN
4777 WY 37635 6222001 0000097 0 5.0 1 1 3 0 ... 78 NaN NaN NaN NaN NaN NNN 1 NaN NaN
4778 WY 37635 8152001 0000143 0 5.0 2 0 NaN 0 ... 50 NaN NaN NaN NaN NaN NNN 8 NaN NaN
4779 WY 41403 1012001 0000001 0 5.0 2 0 3 1 ... 54 NaN NaN 46 10 NaN NNN 8 NaN NaN

4780 rows × 30 columns


In [21]:
# Note, when I tried to run this again, it sorta crashed in the same session... Will figure out why later.

In [38]:
dbf_2001 = {}
for file in os.listdir('original_data/2001/NFIRS 2001 PDR 031415/'):
    if file[-3:] == "dbf":
        dbf_2001[file[:-4]] = Dbf5('original_data/2001/NFIRS 2001 PDR 031415/' + file)

In [41]:
dbf_2001.keys()


Out[41]:
dict_keys(['hazchem', 'basicaid', 'arson', 'wildlands', 'ffcasualty', 'basicincident', 'hazmat', 'ffequipfail', 'hazmatequipinvolved', 'fireincident', 'arsonagencyreferal', 'fdheader', 'civiliancasualty', 'hazmobprop', 'arsonjuvsub', 'ems', 'codelookup', 'legacyfields'])

In [45]:
incident01 = dbf_2001["fireincident"].to_dataframe()


---------------------------------------------------------------------------
error                                     Traceback (most recent call last)
<ipython-input-45-1449526b3cea> in <module>()
----> 1 incident01 = dbf_2001["fireincident"].to_dataframe()

/opt/conda/lib/python3.5/site-packages/simpledbf/simpledbf.py in to_dataframe(self, chunksize, na)
    314         if not chunksize:
    315             # _get_recs is a generator, convert to list for DataFrame
--> 316             results = list(self._get_recs())
    317             df = pd.DataFrame(results, columns=self.columns)
    318             del(results) # Free up the memory? If GC works properly

/opt/conda/lib/python3.5/site-packages/simpledbf/simpledbf.py in _get_recs(self, chunk)
    577         for i in range(chunk):
    578             # Extract a single record
--> 579             record = struct.unpack(self.fmt, self.f.read(self.fmtsiz))
    580             # If delete byte is not a space, record was deleted so skip
    581             if record[0] != b' ':

error: unpack requires a bytes object of length 298

In [46]:
#It appears reading it from dataframe fries if you try to do it multiple times. So that's not a good thing.

In [47]:
dbf_2001 = {}
for file in os.listdir('original_data/2001/NFIRS 2001 PDR 031415/'):
    if file[-3:] == "dbf":
        dbf_2001[file[:-4]] = Dbf5('original_data/2001/NFIRS 2001 PDR 031415/' + file)
        
incident01 = dbf_2001["fireincident"].to_dataframe()

In [48]:
incident01


Out[48]:
STATE FDID INC_DATE INC_NO EXP_NO VERSION NUM_UNIT NOT_RES BLDG_INVOL ACRES_BURN ... DET_TYPE DET_POWER DET_OPERAT DET_EFFECT DET_FAIL AES_PRES AES_TYPE AES_OPER NO_SPR_OP AES_FAIL
0 AK 11100 1252001 0000115 0 5.0 3 N 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1 AK 11100 1252001 0000116 0 5.0 0 Y 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2 AK 11100 2152001 0000237 0 5.0 0 Y 1 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN 1 1 3 0 NaN
3 AK 11100 2172001 0000251 0 5.0 1 N 1 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN N NaN NaN NaN NaN
4 AK 11100 2222001 0000273 0 5.0 0 Y 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
5 AK 11100 3102001 0000365 0 5.0 0 Y 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
6 AK 11100 3142001 0000389 0 5.0 1 N 1 0 ... 1 4 2 4 NaN N NaN NaN NaN NaN
7 AK 11100 3202001 0000433 0 5.0 1 N 1 0 ... 1 2 2 1 NaN N NaN NaN NaN NaN
8 AK 11100 3232001 0000450 0 5.0 0 Y 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
9 AK 11100 3262001 0000478 0 5.0 0 Y 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
10 AK 11100 4032001 0000528 0 5.0 1 N 1 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN N NaN NaN NaN NaN
11 AK 11100 4052001 0000543 0 5.0 0 Y 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
12 AK 11100 4122001 0000595 0 5.0 0 Y 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
13 AK 11100 4132001 0000600 0 5.0 0 Y 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
14 AK 11100 4212001 0000654 0 5.0 1 N 1 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
15 AK 11100 4222001 0000659 0 5.0 0 Y 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
16 AK 11100 4252001 0000683 0 5.0 1 N 1 0 ... 1 2 2 1 NaN N NaN NaN NaN NaN
17 AK 11100 4262001 0000687 0 5.0 0 Y 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
18 AK 11100 4282001 0000696 0 5.0 0 Y 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
19 AK 11100 5032001 0000736 0 5.0 8 N 1 0 ... 1 2 U NaN NaN N NaN NaN NaN NaN
20 AK 11100 5032001 0000738 0 5.0 4 N 1 0 ... 1 2 U NaN NaN N NaN NaN NaN NaN
21 AK 11100 5042001 0000740 0 5.0 4 N 1 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN N NaN NaN NaN NaN
22 AK 11100 5232001 0000871 0 5.0 0 Y 1 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN N NaN NaN NaN NaN
23 AK 11100 5262001 0000902 0 5.0 0 Y 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
24 AK 11100 5282001 0000916 0 5.0 0 Y 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
25 AK 11100 5292001 0000919 0 5.0 0 Y 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
26 AK 11100 6132001 0001037 0 5.0 0 Y 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
27 AK 11100 6252001 0001128 0 5.0 1 N 1 0 ... U U U NaN NaN N NaN NaN NaN NaN
28 AK 11100 6272001 0001151 0 5.0 0 Y 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
29 AK 11100 7072001 0001259 0 5.0 1 N 1 0 ... 1 U 2 3 NaN N NaN NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
452542 WY 43507 12272001 0000093 0 5.0 0 Y 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
452543 WY 45511 3092001 0000003 0 5.0 1 N 1 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
452544 WY 45511 4082001 0000005 0 5.0 4 N 1 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
452545 WY 45511 7052001 0000013 0 5.0 0 N 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
452546 WY 45511 12232001 0000024 0 5.0 1 N 1 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN N NaN NaN NaN NaN
452547 WY 45513 7052001 0003007 0 5.0 0 Y 0 3 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
452548 WY 45517 5092001 0000005 0 5.0 0 N 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
452549 WY 45517 9202001 0000007 0 5.0 0 Y 1 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN N NaN NaN NaN NaN
452550 WY 45519 4192001 0000112 0 5.0 0 N 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
452551 WY 45519 4272001 0164450 0 5.0 0 Y 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
452552 WY 45519 6122001 0000116 0 5.0 0 N 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
452553 WY 45519 6122001 0000117 0 5.0 0 N 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
452554 WY 45519 6302001 0002861 0 5.0 0 Y 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
452555 WY 45519 7052001 0000118 0 5.0 0 N 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
452556 WY 45519 7072001 0000119 0 5.0 0 N 0 1 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
452557 WY 45519 7072001 0003062 0 5.0 0 N 0 2 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
452558 WY 45519 7262001 0000101 0 5.0 0 N 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
452559 WY 45519 7302001 0000102 0 5.0 0 N 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
452560 WY 45519 8122001 0003825 0 5.0 0 N 0 2 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
452561 WY 45519 8132001 0003850 0 5.0 0 N 0 30 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
452562 WY 45519 8282001 0004132 0 5.0 0 N 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
452563 WY 45519 8282001 0004143 0 5.0 0 N 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
452564 WY 45519 8292001 0000103 0 5.0 0 N 0 10 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
452565 WY 45519 9062001 0000104 0 5.0 0 N 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
452566 WY 45519 9192001 0000105 0 5.0 0 N 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
452567 WY 45519 9202001 0000106 0 5.0 0 N 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
452568 WY 45519 11022001 0000107 0 5.0 0 N 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
452569 WY 45519 11202001 0000121 0 5.0 0 N 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
452570 WY 45519 12012001 0000122 0 5.0 0 N 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
452571 WY 45519 12042001 0000123 0 5.0 0 N 0 0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

452572 rows × 80 columns


In [49]:
incident01.describe()


Out[49]:
INC_DATE EXP_NO NUM_UNIT BLDG_INVOL ACRES_BURN HUM_FAC_8 AGE MOB_YEAR EQ_YEAR BLDG_ABOVE BLDG_BELOW BLDG_LGTH BLDG_WIDTH TOT_SQ_FT FIRE_ORIG ST_DAM_MIN ST_DAM_SIG ST_DAM_HVY ST_DAM_XTR NO_SPR_OP
count 452572.000000 452572.000000 264705.000000 149576.000000 162539.000000 0 6793.000000 112670.000000 60946.000000 137701.000000 71174.000000 6998.000000 6998.000000 64251.000000 268053.000000 67352.000000 67352.000000 67352.000000 67352.00000 7464.000000
mean 6505817.210459 0.052071 2.781428 0.342655 2.219080 NaN 16.029148 1991.076808 1997.212877 1.793901 0.247506 58.042441 43.102458 13431.768315 1.107621 0.278121 0.086783 0.076033 0.13964 0.445740
std 3376024.438874 1.378237 27.241448 1.124367 358.364937 NaN 63.454859 10.184206 9.935458 5.910171 0.955135 155.132550 104.852857 615572.854654 2.909551 0.469659 0.347429 0.299357 0.56887 5.612934
min 1012001.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -34.000000 NaN 1.000000 1000.000000 1901.000000 0.000000 -1.000000 0.000000 0.000000 -120.000000 -8.000000 -1.000000 -1.000000 -1.000000 0.00000 0.000000
25% 4022001.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 NaN 9.000000 1986.000000 2000.000000 1.000000 0.000000 24.000000 18.000000 225.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.00000 0.000000
50% 6232001.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 NaN 9.000000 1991.000000 2000.000000 1.000000 0.000000 40.000000 30.000000 1000.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.00000 0.000000
75% 9232001.000000 0.000000 1.000000 1.000000 0.000000 NaN 9.000000 2000.000000 2000.000000 2.000000 0.000000 60.000000 40.000000 2000.000000 1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.00000 0.000000
max 12312001.000000 806.000000 9999.000000 310.000000 100000.000000 NaN 999.000000 2029.000000 2026.000000 999.000000 99.000000 7500.000000 4000.000000 99999999.000000 999.000000 10.000000 45.000000 4.000000 100.00000 300.000000

In [ ]: