PROMO PUNCAK LEBARAN DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 99K!

0 Hari 3 Jam 41 Menit 50 Detik

4 Keadaan yang Butuh String Split() di Python

Belajar Data Science di Rumah 26-Mei-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/d7b0e013a81d53677f3d362560e034c7_x_Thumbnail800.jpeg

Fungsi split() adalah salah satu fungsi string yang disediakan oleh Python. Tidak bisa dipungkiri, data yang akan digunakan oleh praktisi data akan sangat beragam. Seiring dengan perkembangan teknologi digital dan big data, setidaknya data yang ada bisa dikelompokkan menjadi tiga kategori utama, yaitu data terstruktur, data semi terstruktur, dan data tidak terstruktur. Dengan begitu data yang ada tidak lagi hanya berbentuk angka, namun juga bisa berbentuk string, audio, video, ataupun gambar.


Sebagai salah satu jenis data yang sering digunakan, sudah sewajarnya kita tahu cara untuk memperlakukan data string. Fungsi split() yang ada di Python digunakan untuk memisahkan string menjadi potongan-potongan yang lebih kecil berdasarkan suatu pemisah (delimiter) yang ditentukan. Fungsi ini mengembalikan sebuah list yang berisi potongan-potongan string tersebut. Selain delimiter, split juga akan memiliki parameter maxsplit yang digunakan untuk membatasi jumlah pemisahan yang dilakukan.


Dalam artikel ini, kita akan membahas mengenai keadaan-keadaan yang akan membutuhkan string split Python. Yuk, simak pembahasannya!


1. Memisahkan Kata dalam Kalimat

Python 

Data yang berbentuk string bisa berupa kalimat yang sangat panjang. Misalnya saja data review produk atau review aplikasi. Biasanya di review tersebut akan memuat berbagai bahasan. Nah jika kita ingin mengambil kata-kata tertentu saja yang terdapat dalam kalimat tersebut, kita bisa memanfaatkan fungsi split() dengan delimiter nya berupa spasi. Hal ini akan sangat membantu ketika kita perlu menganalisis atau memproses setiap kata dalam kalimat secara terpisah.


Baca juga : Yuk Cari Tahu Perbedaan Python R dan SQL


2. Memisahkan Data Terstruktur

Python

Data terstruktur adalah jenis data yang sangat sering digunakan dalam pekerjaan seorang praktisi data. Ketika bekerja dengan data terstruktur yang menggunakan delimiter tertentu, seperti data CSV atau TSV. Untuk kasus ini, fungsi split() dalam Python dapat digunakan untuk memisahkan nilai-nilai dalam baris data. Dalam hal ini, delimiter yang biasa digunakan adalah karakter seperti koma (',') atau tab (' ').


3. Memisahkan String dengan Format Tertentu

Python 

Fungsi split() Python juga bisa digunakan untuk memisahkan string dengan format tertentu menjadi bagian-bagian yang lebih kecil atau bagian tertentu. Anggap saja kita dihadapkan dengan data string yang berisi tanggal dengan format yang digunakan adalah "dd/mm/yyyy". Kita dapat menggunakan split() dengan delimiter '/' untuk memisahkan hari, bulan, dan tahun menjadi potongan-potongan terpisah.


4. Memisahkan Path File 

Python

Selain data review atau data dengan format tertentu, data string juga bisa meliputi URL atau path file. Saat bekerja dengan path file atau URL, fungsi split() dapat digunakan untuk memisahkan direktori dan nama file. Misalnya, jika kita memiliki path file "folder/subfolder/file.csv", kita bisa memisahkannya dengan menggunakan fungsi split() dengan delimiter '/' untuk memisahkan path menjadi folder dan subfolder terpisah.


Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL


Sahabat DQ bisa mempelajari coding Python yang lebih mendalam dan detail dengan mengakses modul Premium yang tersedia di DQLab. Ada banyak sekali pembahasan yang dituang dalam berbagai modul dengan menggunakan bahasa pemrograman Python. Tidak hanya itu, begitu Sahabat DQ berlangganan modul premium, maka kalian juga bisa menikmati modul pembelajaran dengan menggunakan bahasa pemrograman lainnya, seperti R dan SQL.


DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 


Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst! Atau kamu ingin mempelajari Artificial Intelligence lebih dalam & intensif? Yuk ikuti DQLab LiveClass! Nikmati pembelajaran secara langsung dengan metode simulasi yang akan membantu kamu dalam persiapan karir. Kunjungi halaman https://dqlab.id/live-class untuk informasi lebih lanjut ya!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login