✨PROMO SPESIAL 11.11!
Belajar Data Bersertifikat 12 Bulan hanya 170K!
0 Hari 0 Jam 57 Menit 27 Detik

4 Cara Cepat String Split Menggunakan Python

Belajar Data Science di Rumah 16-Desember-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/7ec37a5961b68f7e41b7f2bb50e83abb_x_Thumbnail800.jpeg

Fungsi manipulasi string di Python digunakan untuk memecah string yang lebih besar menjadi beberapa string yang lebih kecil. Fungsi tersebut dikenal dengan fungsi split. Fungsi split mengembalikan string sebagai list. Fungsi ini digunakan setiap kali ada kebutuhan untuk memecah string atau baris yang lebih besar menjadi beberapa string kecil. Selain itu, fungsi split masih berfungsi jika pemisah atau delimiter tidak ditentukan dengan mempertimbangkan white space sebagai pemisah untuk memisahkan string atau garis tertentu.


Secara umum, fungsi split python ditulis dengan split(separator, max) dimana separator mewakili pembatas berdasarkan string atau garis mana yang akan dipisahkan. Max mewakili berapa kali string atau garis yang akan  dipisahkan. Nilai default max adalah -1. Jika parameter max tidak ditentukan, fungsi split akan membagi string atau baris setiap kali tanda pemisah ditemukan. 


Selain fungsi split, kita juga bisa menggunakan fungsi lain untuk memecah string menjadi string yang lebih kecil. Apa saja fungsi tersebut dan bagaimana cara menggunakannya? Yuk kita simak bersama!


1. Fungsi split()

Cara menggunakan fungsi string adalah sebagai berikut:

Python

Pada script code di atas pertama-tama kita mendeklarasikan string bernama mystring sebagai "Python is a popular programming language". Kemudian kita membagi string menggunakan metode split(). Karena kita belum men-define parameter apa pun dalam metode split() , maka secara otomatis sistem akan memisahkan string berdasarkan white space. 


Baca juga : Coba Coding Python Simpel pada Carrier Track DQLab


2. Fungsi rsplit()

Fungsi ini mengembalikan daftar kata dalam string yang dipisahkan oleh pembatas yang diberikan dan dimulai dari sisi kanan. Berikut adalah contoh menggunakan rsplit().

Python

Pada script code di atas kita dapat melihat bahwa ketika rsplit() mulai memisahkan string dari sisi kanan sehingga daftar yang dikembalikan berisi 4 kata terakhir yang dipisahkan oleh white space dari string dan bagian string lainnya.


3. Fungsi partition()

Fungsi ini digunakan untuk memisahkan data tuple. Berikut adalah contoh menggunakan fungsi partition() untuk memisahkan string.

Python

Pada script code di atas pertama-tama kita men-define string bernama mystring sebagai "Python is a popular programming language". Kemudian kita menggunakan fungsi partition() pada string. Dari output kita dapat melihat bahwa tuple yang dikembalikan berisi 'Python is ' (bagian kiri string), 'a' (pemisah) dan 'popular programming language' (bagian kanan string).


4. Fungsi rpartition()

Fungsi ini mengembalikan tuple yang berisi bagian kiri string setelah dipisahkan oleh pemisah yang ditentukan pada kemunculan pertamanya, pemisah yang ditentukan, dan bagian kanan string (dimulai dari sisi kanan). Berikut adalah cara menggunakan fungsi rpartition().

Python

Pada code di atas pertama-tama kita mendefinisikan string bernama mystring sebagai "Python is a popular programming language”. Kemudian kita menggunakan metode partition() pada string. Dari output di atas kita dapat melihat bahwa tuple yang dikembalikan berisi 'Python is a popular programming langu' (bagian kiri dari string), 'a' (pemisah) dan 'ge' (bagian kanan dari string)


Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL


Selain fungsi split yang digunakan untuk memisahkan data string, ada berbagai fungsi lain pada python yang digunakan untuk data manipulation, data cleaning, data visualization, dan analisis data lainnya. Yuk perdalam skill Python kamu bersama DQLab! Pelajari berbagai library dan fungsi Python dengan menulis script codenya secara langsung dengan live code editor dari DQLab. Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses FREE MODULE ‘Introduction to Data Science’ with Python untuk mencoba live code editor dari DQLab yang bisa diakses secara gratis, kapan pun, dan di mana pun.

Penulis: Galuh Nurvinda K


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login