Panduan Lengkap Pandas Dataframe

 Selain memiliki banyak libraries yang amat beragam dan mampu digunakan untuk berbagai hal, Python juga populer gara-gara memiliki banyak berlebihan dibandingkan bersama bahasa pemrograman lainnya, seperti:

•     Beginner friendly alias amat mudah dipelajari pemula
•     Sintaksnya sederhana, mudah dimengerti, dan mirip bahasa Inggris sehari-hari
•     Bisa digunakan untuk pengembangan produk, IoT (Internet of Things), dll
•     Sangat fleksibel dan mudah diintegrasikan
•     Tidak berbayar alias open source dan free

Fakta menariknya, Python kebanyakan menjadi bahasa pemrograman yang banyak digunakan oleh para praktisi data, contohnya data scientist. Biasanya, didalam mengerjakan tugas sehari-harinya data scientist akan pakai libraries layaknya Pandas DataFrame untuk memudahkan pekerjaan mereka. Penasaran apa itu Pandas DataFrame? Simak penjelasan lengkapnya di artikel ini!

Definisi Pandas

Pandas adalah paket libraries Python yang kebanyakan digunakan oleh praktisi data untuk mempermudah didalam mengolah dan menganalisis data-data terstruktur. Biasanya, data scientist, data engineer, sampai data analyst akan pakai libraries Pandas untuk:

•     Memproses data
•     Membersihkan data
•     Manipulasi data
•     Analisis data

Libraries Pandas ini dibangun atas dua libraries inti Python yaitu:

•     Matplotlib = Untuk visualisasi data
•     NumPy = Untuk operasi matematika

Definisi Pandas DataFrame
 

Setelah mengetahui definisi libraries Pandas, kini kamu harus mengetahui juga definisi Pandas DataFrame. Libraries Pandas memiliki format data yang disebut DataFrame, menjadi Pandas DataFrame adalah struktur data dua dimensi layaknya tabel yang berisi baris dan kolom. Pandas DataFrame berguna untuk menyimpan data didalam format grid yang mampu diubah-ubah bersama fleksibilitas yang amat besar.

Gambaran sederhananya, Pandas DataFrame mirip bersama tabel yang tersedia di Microsoft Excel. Setiap baris dan kolom akan memiliki label yang mampu kamu pakai untuk terhubung dan memanipulasi data. Jadi, melalui Pandas DataFrame kamu bisa:

•     Memanipulasi data
•     Mengorganisir data
•     Membersihkan data

Keunggulan Pandas DataFrame

Keunggulan utama dari Pandas DataFrame adalah efisiensi didalam memanipulasi dan menganalisis data, gara-gara bersama pakai Pandas DataFrame kamu mampu filter data, operasi aritmatika, sampai lakukan agregasi data bersama beberapa baris kode saja. Namun, selain itu Pandas DataFrame juga memiliki banyak keunggulan lain seperti:

Dibuat Khusus Untuk Python

Bahasa pemrograman Python kini menjadi bahasa yang paling banyak digunakan hampir di seluruh dunia gara-gara jumlah fiturnya yang luas. Oleh gara-gara itu, kapabilitas untuk memicu code Pandas bersama Python akan sangat mungkin kamu untuk pakai berbagai fitur dan libraries yang tersedia di Python seperti:

•     NumPy
•     SciPy
•     Matplotlib

Fitur yang Luas

Library Pandas memiliki fitur yang luas dan amat penting untuk menganalisis data bersama mudah. Kamu mampu pakai library ini untuk lakukan berbagai tugas seperti:

•     Filter data berdasarkan suasana tertentu
•     Mengelompokkan data
•     Memisahkan data

Memudahkan Proses Pengumpulan Data

Jika kamu pakai libraries Pandas, kamu cuma harus menulis sedikit baris code saja, supaya pekerjaan kamu juga akan lebih singkat gara-gara prosedur penanganan data akan menjadi lebih efektif.  Dengan waktu yang lebih efisien ini pada pada akhirnya mampu memicu kamu lebih fokus pada algoritma kesimpulan data.

Bisa Mengolah Data didalam Jumlah Besar

Selain mampu menolong mempercepat proses pengambilan data, libraries Pandas juga akan menolong kamu mengatasi kumpulan data besar secara lebih efisien. Libraries ini akan menolong kamu menghemat waktu bersama mengimpor data didalam jumlah besar bersama waktu yang amat singkat.

Data Lebih Fleksibel

Libraries Pandas sedia kan serangkaian fitur besar yang mampu kamu pakai untuk:

•     Menyesuaikan data
•     Mengedit data
•     Memutar data

Tentunya ini akan memudahkan kamu untuk memaksimalkan data yang dimiliki.

Struktur Pandas DataFrame
 

Struktur Pandas terdiri dari tiga komponen utama, berikut penjelasan lengkapnya:
Indeks

Struktur Pandas yang pertama adalah indeks yaitu label yang digunakan untuk mengidentifikasi setiap baris pada DataFrame. Kamu mampu pakai indeks ini untuk:

•     Mengakses data
•     Manipulasi data

Tentunya yang tersedia pada baris tersebut. Secara default, Pandas DataFrame akan menetapkan indeks berdasarkan baris merasa dari 0. Namun, meskipun begitu kamu senantiasa mampu menetapkan indeks sendiri.
Kolom

Selanjutnya struktur kolom yaitu label yang digunakan untuk mengidentifikasi setiap kolom pada DataFrame. Label ini mampu kamu pakai untuk:

•     Mengakses data
•     Manipulasi data

Yang tersedia pada baris tersebut. Umumnya, label kolom akan mewakili jenis atau variabel data yang disimpan pada kolom tersebut.
Nilai

Struktur paling akhir adalah nilai yaitu data yang disimpan pada DataFrame. Nilai ini akan diletakkan di sel yang dibentuk oleh perpotongan baris atau indeks dan kolom. Nilai didalam DataFrame mampu berupa berbagai jenis data seperti:

•     Angka
•     String

Belajar Pandas DataFrame

Seperti yang dijelaskan sebelumnya, Pandas banyak digunakan oleh praktisi data layaknya data scientist. Oleh gara-gara itu, jika kamu tertarik untuk studi lebih banyak sekaligus praktik Pandas DataFrame, kamu mampu studi bersama di kelas Bootcamp Data Science Digital Skola. Di kelas ini, kamu akan studi tentang Pandas dan DataFrame seperti:

•     Melakukan simpel plot bersama pakai Pandas
•     Mempelajari dasar-dasar dataframe pakai Pandas
•     Melanjutkan pembelajaran berkenaan dataframe, layaknya sorting, filtering, grouping, dsb
•     Mempelajari merging dataframe, melting table, dan lambda functions
•     Melakukan indexing di dataframe

Berbagi :