Panduan Lengkap Pandas Dataframe

digitalskola

digitalskola

27 Januari 2024

Kamu yang tertarik dengan dunia IT, mungkin sering melihat bahasa pemrograman Python jadi topik hangat di berbagai forum. Bagaimana tidak? Bahasa Python menempati posisi kelima bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan oleh developer dengan persentase 31,7% (Sumber: SQLizer). Bahkan, berdasarkan hasil survei, 68% developer yang saat ini menggunakan Python mengatakan akan terus menggunakan Python (Sumber: Pulumi). Salah satu alasannya adalah karena Python memiliki banyak libraries untuk berbagai kebutuhan, contoh libraries yang populer adalah Pandas DataFrame. 

Selain memiliki banyak libraries yang sangat beragam dan bisa digunakan untuk berbagai hal, Python juga populer karena memiliki banyak kelebihan dibandingkan dengan bahasa pemrograman lainnya, seperti:

  • Beginner friendly alias sangat 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 biasanya jadi bahasa pemrograman yang banyak digunakan oleh para praktisi data, contohnya data scientist. Biasanya, dalam mengerjakan tugas sehari-harinya data scientist akan memanfaatkan libraries seperti Pandas DataFrame untuk memudahkan pekerjaan mereka. Penasaran apa itu Pandas DataFrame? Simak penjelasan lengkapnya di artikel ini!

BACA JUGA: Fantastis! Ini Gaji Data Scientist Fresh Graduate

Definisi Pandas 

Definisi Pandas 
 Definisi Pandas (Source Photo: Medium)

Pandas adalah paket libraries Python yang biasanya digunakan oleh praktisi data untuk mempermudah dalam mengolah dan menganalisis data-data terstruktur. Biasanya, data scientist, data engineer, hingga data analyst akan menggunakan 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

Definisi Pandas DataFrame
          Definisi Pandas DataFrame (Source Photo: geeksforgeeks)

Setelah mengetahui definisi libraries Pandas, kini kamu harus mengetahui juga definisi Pandas DataFrame. Libraries Pandas memiliki format data yang disebut DataFrame, jadi Pandas DataFrame adalah struktur data dua dimensi seperti tabel yang berisi baris dan kolom. Pandas DataFrame berfungsi untuk menyimpan data dalam format grid yang bisa diubah-ubah dengan fleksibilitas yang sangat besar.

Gambaran sederhananya, Pandas DataFrame mirip dengan tabel yang ada di Microsoft Excel. Setiap baris dan kolom akan memiliki label yang bisa kamu gunakan untuk mengakses dan memanipulasi data. Jadi, melalui Pandas DataFrame kamu bisa:

  • Memanipulasi data
  • Mengorganisir data
  • Membersihkan data

Keunggulan Pandas DataFrame

Keunggulan Pandas DataFrame

Keunggulan utama dari Pandas DataFrame adalah efisiensi dalam memanipulasi dan menganalisis data, karena dengan menggunakan Pandas DataFrame kamu bisa filter data, operasi aritmatika, hingga melakukan agregasi data dengan beberapa baris kode saja. Namun, selain itu Pandas DataFrame juga memiliki banyak keunggulan lain seperti: 

Dibuat Khusus Untuk Python

Bahasa pemrograman Python kini jadi bahasa yang paling banyak digunakan hampir di seluruh dunia karena jumlah fiturnya yang luas. Oleh karena itu, kemampuan untuk membuat code Pandas dengan Python akan memungkinkan kamu untuk memanfaatkan berbagai fitur dan libraries yang ada di Python seperti:

  • NumPy
  • SciPy
  • Matplotlib

Fitur yang Luas

Library Pandas memiliki fitur yang luas dan sangat penting untuk menganalisis data dengan mudah. Kamu bisa menggunakan library ini untuk melakukan berbagai tugas seperti:

  • Filter data berdasarkan kondisi tertentu
  • Mengelompokkan data
  • Memisahkan data

Memudahkan Proses Pengumpulan Data

Jika kamu menggunakan libraries Pandas, kamu hanya perlu menulis sedikit baris code saja, sehingga pekerjaan kamu juga akan lebih singkat karena prosedur penanganan data akan jadi lebih efektif.  Dengan waktu yang lebih efektif ini pada akhirnya bisa membuat kamu lebih fokus pada algoritma analisis data. 

Bisa Mengolah Data dalam Jumlah Besar

Selain bisa membantu mempercepat proses pengambilan data, libraries Pandas juga akan membantu kamu menangani kumpulan data besar secara lebih efisien. Libraries ini akan membantu kamu menghemat waktu dengan mengimpor data dalam jumlah besar dengan waktu yang sangat singkat. 

Data Lebih Fleksibel

Libraries Pandas menyediakan serangkaian fitur besar yang bisa kamu gunakan untuk:

  • Menyesuaikan data
  • Mengedit data
  • Memutar data

Tentunya ini akan memudahkan kamu untuk memaksimalkan data yang dimiliki.

Struktur Pandas DataFrame

Struktur Pandas DataFrame
         Struktur Pandas DataFrame (Source Photo: PYnative)

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 bisa menggunakan indeks ini untuk:

  • Mengakses data
  • Manipulasi data

Tentunya yang ada pada baris tersebut. Secara default, Pandas DataFrame akan menetapkan indeks berdasarkan baris mulai dari 0. Namun, meskipun begitu kamu tetap bisa menetapkan indeks sendiri.

Kolom

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

  • Mengakses data
  • Manipulasi data

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

Nilai 

Struktur terakhir adalah nilai yaitu data yang disimpan pada DataFrame. Nilai ini akan ditempatkan di sel yang dibentuk oleh perpotongan baris atau indeks dan kolom. Nilai dalam DataFrame bisa berupa berbagai jenis data seperti:

  • Angka
  • String 

BACA JUGA: Bocoran Interview dan Data Science Test

Tutorial Install Pandas DataFrame

Tutorial Install Pandas DataFrame
Tutorial Install Pandas DataFrame (Photo by KOBU Agency on Unsplash)

Sebenarnya Pandas secara default tidak tersedia di modul standar saat kamu pertama kali install Python. Oleh karena itu, jika ingin menggunakan Pandas DataFrame kamu harus melakukan instalasi terlebih dahulu. Untuk install Pandas kamu bisa menjalankan perintah dengan menggunakan pip: 

Atau kamu juga bisa install Pandas menggunakan Anaconda seperti ini:

Nantinya jika kamu sudah berhasil instalasi Pandas, kamu akan bisa menggunakannya untuk melakukan manipulasi data dengan cara import modul pada projek yang akan dibuat:

Tutorial Series Pandas DataFrame

Tutorial Series Pandas DataFrame
         Tutorial Series Pandas DataFrame (Photo by Jexo on Unsplash)

Series adalah struktur data besar yang ada pada Pandas. Bisa diibaratkan series adalah array satu dimensi sama dengan numpy array, bedanya series memiliki index yang bisa kamu kontrol dari setiap elemen. Jika kamu ingin membuat series dengan Pandas, kamu bisa membuat perintah dasar seperti: 

Tutorial Mencoba DataFrame

Tutorial Mencoba DataFrame
              Tutorial Mencoba DataFrame (Photo by Jexo on Unsplash)

Jika kamu ingin mencoba DataFrame, kamu bisa gunakan sintaks berikut ini: 

Berikut keterangannya:

  • index = Label untuk baris
  • columns = Label untuk kolom
  • dtype = Tipe data per kolom
  • copy = Menyalin date

Belajar Pandas DataFrame

Belajar Pandas DataFrame
 Belajar Pandas DataFrame (Photo by Jexo on Unsplash)

Seperti yang dijelaskan sebelumnya, Pandas banyak digunakan oleh praktisi data seperti data scientist. Oleh karena itu, jika kamu tertarik untuk belajar lebih banyak sekaligus praktik Pandas DataFrame, kamu bisa belajar bersama di kelas Bootcamp Data Science Digital Skola. Di kelas ini, kamu akan belajar mengenai Pandas dan DataFrame seperti: 

  • Melakukan simple plot dengan menggunakan Pandas
  • Mempelajari dasar-dasar dataframe menggunakan Pandas
  • Melanjutkan pembelajaran terkait dataframe, seperti sorting, filtering, grouping, dsb
  • Mempelajari merging dataframe, melting table, dan lambda functions
  • Melakukan indexing di dataframe

Tak hanya itu, kamu juga akan mengerjakan project yang melibatkan output Excel dengan library Pandas. Penasaran mengenai info kelasnya? Klik button di bawah!

chat