Overview

Dataset statistics

Number of variables26
Number of observations995
Missing cells25866
Missing cells (%)> 99.9%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory202.2 KiB
Average record size in memory208.1 B

Variable types

Categorical4
Unsupported22

Alerts

ชื่อเรื่อง has constant value "รายงานผลการดำเนินการตามแผนบริหารจัดการความเสี่ยงการทุจริต ประจำปีงบประมาณ พ.ศ. 2568 " Constant
รายละเอียด has constant value "แสดงรายละอียดของผลการประเมินความเสี่ยงการทุจริตของสำนักงานคณะกรรมการพัฒนาระบบราชการ ปีงบประมาณ พ.ศ. 2568 ประกอบด้วย ประเด็นความเสี่ยงการทุจริต ระดับของความเสี่ยง วิธีการในการบริหารจัดการความเสี่ยง และผลการดำเนินการตามวิธีการในการบริหารจัดการความเสี่ยง " Constant
ปีที่เผยแพร่ has constant value "2568.0" Constant
URL ที่เก็บไฟล์ต้นทาง has constant value "https://www.opdc.go.th/wp-content/uploads/2025/09/รายงานผลการดำเนินการตามแผนบริหารความเสี.pdf" Constant
ชื่อเรื่อง has 994 (99.9%) missing values Missing
รายละเอียด has 994 (99.9%) missing values Missing
ปีที่เผยแพร่ has 994 (99.9%) missing values Missing
URL ที่เก็บไฟล์ต้นทาง has 994 (99.9%) missing values Missing
Unnamed: 4 has 995 (100.0%) missing values Missing
Unnamed: 5 has 995 (100.0%) missing values Missing
Unnamed: 6 has 995 (100.0%) missing values Missing
Unnamed: 7 has 995 (100.0%) missing values Missing
Unnamed: 8 has 995 (100.0%) missing values Missing
Unnamed: 9 has 995 (100.0%) missing values Missing
Unnamed: 10 has 995 (100.0%) missing values Missing
Unnamed: 11 has 995 (100.0%) missing values Missing
Unnamed: 12 has 995 (100.0%) missing values Missing
Unnamed: 13 has 995 (100.0%) missing values Missing
Unnamed: 14 has 995 (100.0%) missing values Missing
Unnamed: 15 has 995 (100.0%) missing values Missing
Unnamed: 16 has 995 (100.0%) missing values Missing
Unnamed: 17 has 995 (100.0%) missing values Missing
Unnamed: 18 has 995 (100.0%) missing values Missing
Unnamed: 19 has 995 (100.0%) missing values Missing
Unnamed: 20 has 995 (100.0%) missing values Missing
Unnamed: 21 has 995 (100.0%) missing values Missing
Unnamed: 22 has 995 (100.0%) missing values Missing
Unnamed: 23 has 995 (100.0%) missing values Missing
Unnamed: 24 has 995 (100.0%) missing values Missing
Unnamed: 25 has 995 (100.0%) missing values Missing
Unnamed: 4 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
Unnamed: 5 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
Unnamed: 6 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
Unnamed: 7 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
Unnamed: 8 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
Unnamed: 9 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
Unnamed: 10 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
Unnamed: 11 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
Unnamed: 12 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
Unnamed: 13 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
Unnamed: 14 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
Unnamed: 15 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
Unnamed: 16 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
Unnamed: 17 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
Unnamed: 18 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
Unnamed: 19 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
Unnamed: 20 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
Unnamed: 21 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
Unnamed: 22 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
Unnamed: 23 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
Unnamed: 24 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
Unnamed: 25 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported

Reproduction

Analysis started2026-05-17 10:02:48.921340
Analysis finished2026-05-17 10:02:51.304613
Duration2.38 seconds
Software versionpandas-profiling v3.1.0
Download configurationconfig.json

Variables

ชื่อเรื่อง
Categorical

CONSTANT
MISSING
REJECTED

Distinct1
Distinct (%)100.0%
Missing994
Missing (%)99.9%
Memory size7.9 KiB
รายงานผลการดำเนินการตามแผนบริหารจัดการความเสี่ยงการทุจริต ประจำปีงบประมาณ พ.ศ. 2568

Length

Max length84
Median length84
Mean length84
Min length84

Characters and Unicode

Total characters0
Distinct characters0
Distinct categories0 ?
Distinct scripts0 ?
Distinct blocks0 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowรายงานผลการดำเนินการตามแผนบริหารจัดการความเสี่ยงการทุจริต ประจำปีงบประมาณ พ.ศ. 2568

Common Values

ValueCountFrequency (%)
รายงานผลการดำเนินการตามแผนบริหารจัดการความเสี่ยงการทุจริต ประจำปีงบประมาณ พ.ศ. 2568 1
 
0.1%
(Missing)994
99.9%

Length

2026-05-17T17:02:51.367664image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Pie chart

2026-05-17T17:02:51.453788image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
25681
25.0%
พ.ศ1
25.0%
ประจำปีงบประมาณ1
25.0%
รายงานผลการดำเนินการตามแผนบริหารจัดการความเสี่ยงการทุจริต1
25.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per category

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per script

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per block

รายละเอียด
Categorical

CONSTANT
MISSING
REJECTED

Distinct1
Distinct (%)100.0%
Missing994
Missing (%)99.9%
Memory size7.9 KiB
แสดงรายละอียดของผลการประเมินความเสี่ยงการทุจริตของสำนักงานคณะกรรมการพัฒนาระบบราชการ ปีงบประมาณ พ.ศ. 2568 ประกอบด้วย ประเด็นความเสี่ยงการทุจริต ระดับของความเสี่ยง วิธีการในการบริหารจัดการความเสี่ยง และผลการดำเนินการตามวิธีการในการบริหารจัดการความเสี่ยง

Length

Max length252
Median length252
Mean length252
Min length252

Characters and Unicode

Total characters0
Distinct characters0
Distinct categories0 ?
Distinct scripts0 ?
Distinct blocks0 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowแสดงรายละอียดของผลการประเมินความเสี่ยงการทุจริตของสำนักงานคณะกรรมการพัฒนาระบบราชการ ปีงบประมาณ พ.ศ. 2568 ประกอบด้วย ประเด็นความเสี่ยงการทุจริต ระดับของความเสี่ยง วิธีการในการบริหารจัดการความเสี่ยง และผลการดำเนินการตามวิธีการในการบริหารจัดการความเสี่ยง

Common Values

ValueCountFrequency (%)
แสดงรายละอียดของผลการประเมินความเสี่ยงการทุจริตของสำนักงานคณะกรรมการพัฒนาระบบราชการ ปีงบประมาณ พ.ศ. 2568 ประกอบด้วย ประเด็นความเสี่ยงการทุจริต ระดับของความเสี่ยง วิธีการในการบริหารจัดการความเสี่ยง และผลการดำเนินการตามวิธีการในการบริหารจัดการความเสี่ยง 1
 
0.1%
(Missing)994
99.9%

Length

2026-05-17T17:02:51.544644image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Pie chart

2026-05-17T17:02:51.631875image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
และผลการดำเนินการตามวิธีการในการบริหารจัดการความเสี่ยง1
11.1%
วิธีการในการบริหารจัดการความเสี่ยง1
11.1%
ระดับของความเสี่ยง1
11.1%
ประเด็นความเสี่ยงการทุจริต1
11.1%
ประกอบด้วย1
11.1%
25681
11.1%
พ.ศ1
11.1%
ปีงบประมาณ1
11.1%
แสดงรายละอียดของผลการประเมินความเสี่ยงการทุจริตของสำนักงานคณะกรรมการพัฒนาระบบราชการ1
11.1%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per category

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per script

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per block

ปีที่เผยแพร่
Categorical

CONSTANT
MISSING
REJECTED

Distinct1
Distinct (%)100.0%
Missing994
Missing (%)99.9%
Memory size7.9 KiB
2568.0

Length

Max length6
Median length6
Mean length6
Min length6

Characters and Unicode

Total characters0
Distinct characters0
Distinct categories0 ?
Distinct scripts0 ?
Distinct blocks0 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row2568.0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2568.01
 
0.1%
(Missing)994
99.9%

Length

2026-05-17T17:02:51.738538image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Pie chart

2026-05-17T17:02:51.824336image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2568.01
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per category

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per script

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per block

Distinct1
Distinct (%)100.0%
Missing994
Missing (%)99.9%
Memory size7.9 KiB
https://www.opdc.go.th/wp-content/uploads/2025/09/รายงานผลการดำเนินการตามแผนบริหารความเสี.pdf

Length

Max length93
Median length93
Mean length93
Min length93

Characters and Unicode

Total characters0
Distinct characters0
Distinct categories0 ?
Distinct scripts0 ?
Distinct blocks0 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowhttps://www.opdc.go.th/wp-content/uploads/2025/09/รายงานผลการดำเนินการตามแผนบริหารความเสี.pdf

Common Values

ValueCountFrequency (%)
https://www.opdc.go.th/wp-content/uploads/2025/09/รายงานผลการดำเนินการตามแผนบริหารความเสี.pdf1
 
0.1%
(Missing)994
99.9%

Length

2026-05-17T17:02:51.907413image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Pie chart

2026-05-17T17:02:51.993332image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
https://www.opdc.go.th/wp-content/uploads/2025/09/รายงานผลการดำเนินการตามแผนบริหารความเสี.pdf1
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per category

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per script

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
No values found.

Most frequent character per block

Unnamed: 4
Unsupported

MISSING
REJECTED
UNSUPPORTED

Missing995
Missing (%)100.0%
Memory size7.9 KiB

Unnamed: 5
Unsupported

MISSING
REJECTED
UNSUPPORTED

Missing995
Missing (%)100.0%
Memory size7.9 KiB

Unnamed: 6
Unsupported

MISSING
REJECTED
UNSUPPORTED

Missing995
Missing (%)100.0%
Memory size7.9 KiB

Unnamed: 7
Unsupported

MISSING
REJECTED
UNSUPPORTED

Missing995
Missing (%)100.0%
Memory size7.9 KiB

Unnamed: 8
Unsupported

MISSING
REJECTED
UNSUPPORTED

Missing995
Missing (%)100.0%
Memory size7.9 KiB

Unnamed: 9
Unsupported

MISSING
REJECTED
UNSUPPORTED

Missing995
Missing (%)100.0%
Memory size7.9 KiB

Unnamed: 10
Unsupported

MISSING
REJECTED
UNSUPPORTED

Missing995
Missing (%)100.0%
Memory size7.9 KiB

Unnamed: 11
Unsupported

MISSING
REJECTED
UNSUPPORTED

Missing995
Missing (%)100.0%
Memory size7.9 KiB

Unnamed: 12
Unsupported

MISSING
REJECTED
UNSUPPORTED

Missing995
Missing (%)100.0%
Memory size7.9 KiB

Unnamed: 13
Unsupported

MISSING
REJECTED
UNSUPPORTED

Missing995
Missing (%)100.0%
Memory size7.9 KiB

Unnamed: 14
Unsupported

MISSING
REJECTED
UNSUPPORTED

Missing995
Missing (%)100.0%
Memory size7.9 KiB

Unnamed: 15
Unsupported

MISSING
REJECTED
UNSUPPORTED

Missing995
Missing (%)100.0%
Memory size7.9 KiB

Unnamed: 16
Unsupported

MISSING
REJECTED
UNSUPPORTED

Missing995
Missing (%)100.0%
Memory size7.9 KiB

Unnamed: 17
Unsupported

MISSING
REJECTED
UNSUPPORTED

Missing995
Missing (%)100.0%
Memory size7.9 KiB

Unnamed: 18
Unsupported

MISSING
REJECTED
UNSUPPORTED

Missing995
Missing (%)100.0%
Memory size7.9 KiB

Unnamed: 19
Unsupported

MISSING
REJECTED
UNSUPPORTED

Missing995
Missing (%)100.0%
Memory size7.9 KiB

Unnamed: 20
Unsupported

MISSING
REJECTED
UNSUPPORTED

Missing995
Missing (%)100.0%
Memory size7.9 KiB

Unnamed: 21
Unsupported

MISSING
REJECTED
UNSUPPORTED

Missing995
Missing (%)100.0%
Memory size7.9 KiB

Unnamed: 22
Unsupported

MISSING
REJECTED
UNSUPPORTED

Missing995
Missing (%)100.0%
Memory size7.9 KiB

Unnamed: 23
Unsupported

MISSING
REJECTED
UNSUPPORTED

Missing995
Missing (%)100.0%
Memory size7.9 KiB

Unnamed: 24
Unsupported

MISSING
REJECTED
UNSUPPORTED

Missing995
Missing (%)100.0%
Memory size7.9 KiB

Unnamed: 25
Unsupported

MISSING
REJECTED
UNSUPPORTED

Missing995
Missing (%)100.0%
Memory size7.9 KiB

Correlations

2026-05-17T17:02:52.115815image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/

Spearman's ρ

The Spearman's rank correlation coefficient (ρ) is a measure of monotonic correlation between two variables, and is therefore better in catching nonlinear monotonic correlations than Pearson's r. It's value lies between -1 and +1, -1 indicating total negative monotonic correlation, 0 indicating no monotonic correlation and 1 indicating total positive monotonic correlation.

To calculate ρ for two variables X and Y, one divides the covariance of the rank variables of X and Y by the product of their standard deviations.
2026-05-17T17:02:52.525496image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/

Pearson's r

The Pearson's correlation coefficient (r) is a measure of linear correlation between two variables. It's value lies between -1 and +1, -1 indicating total negative linear correlation, 0 indicating no linear correlation and 1 indicating total positive linear correlation. Furthermore, r is invariant under separate changes in location and scale of the two variables, implying that for a linear function the angle to the x-axis does not affect r.

To calculate r for two variables X and Y, one divides the covariance of X and Y by the product of their standard deviations.
2026-05-17T17:02:52.930550image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/

Kendall's τ

Similarly to Spearman's rank correlation coefficient, the Kendall rank correlation coefficient (τ) measures ordinal association between two variables. It's value lies between -1 and +1, -1 indicating total negative correlation, 0 indicating no correlation and 1 indicating total positive correlation.

To calculate τ for two variables X and Y, one determines the number of concordant and discordant pairs of observations. τ is given by the number of concordant pairs minus the discordant pairs divided by the total number of pairs.
2026-05-17T17:02:53.294559image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/

Cramér's V (φc)

Cramér's V is an association measure for nominal random variables. The coefficient ranges from 0 to 1, with 0 indicating independence and 1 indicating perfect association. The empirical estimators used for Cramér's V have been proved to be biased, even for large samples. We use a bias-corrected measure that has been proposed by Bergsma in 2013 that can be found here.

Missing values

2026-05-17T17:02:49.450525image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2026-05-17T17:02:50.608126image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.
2026-05-17T17:02:50.903067image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.
2026-05-17T17:02:51.094213image/svg+xmlMatplotlib v3.3.4, https://matplotlib.org/
The dendrogram allows you to more fully correlate variable completion, revealing trends deeper than the pairwise ones visible in the correlation heatmap.

Sample

First rows

ชื่อเรื่องรายละเอียดปีที่เผยแพร่URL ที่เก็บไฟล์ต้นทางUnnamed: 4Unnamed: 5Unnamed: 6Unnamed: 7Unnamed: 8Unnamed: 9Unnamed: 10Unnamed: 11Unnamed: 12Unnamed: 13Unnamed: 14Unnamed: 15Unnamed: 16Unnamed: 17Unnamed: 18Unnamed: 19Unnamed: 20Unnamed: 21Unnamed: 22Unnamed: 23Unnamed: 24Unnamed: 25
0รายงานผลการดำเนินการตามแผนบริหารจัดการความเสี่ยงการทุจริต ประจำปีงบประมาณ พ.ศ. 2568แสดงรายละอียดของผลการประเมินความเสี่ยงการทุจริตของสำนักงานคณะกรรมการพัฒนาระบบราชการ ปีงบประมาณ พ.ศ. 2568 ประกอบด้วย ประเด็นความเสี่ยงการทุจริต ระดับของความเสี่ยง วิธีการในการบริหารจัดการความเสี่ยง และผลการดำเนินการตามวิธีการในการบริหารจัดการความเสี่ยง2568.0https://www.opdc.go.th/wp-content/uploads/2025/09/รายงานผลการดำเนินการตามแผนบริหารความเสี.pdfNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
1NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
2NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
3NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
4NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
5NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
6NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
7NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
8NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
9NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN

Last rows

ชื่อเรื่องรายละเอียดปีที่เผยแพร่URL ที่เก็บไฟล์ต้นทางUnnamed: 4Unnamed: 5Unnamed: 6Unnamed: 7Unnamed: 8Unnamed: 9Unnamed: 10Unnamed: 11Unnamed: 12Unnamed: 13Unnamed: 14Unnamed: 15Unnamed: 16Unnamed: 17Unnamed: 18Unnamed: 19Unnamed: 20Unnamed: 21Unnamed: 22Unnamed: 23Unnamed: 24Unnamed: 25
985NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
986NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
987NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
988NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
989NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
990NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
991NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
992NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
993NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
994NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN