Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

Cara Hapus Elemen pada Python dengan Discard()

Belajar Data Science di Rumah 12-Maret-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-jumat-01-2024-03-15-152525_x_Thumbnail800.jpg

Python punya salah satu teknik yang menarik ketika pengguna ingin menghapus suatu elemen pada set data. Saat bekerja dengan set data tertentu, terkadang mereka perlu menghapus elemen tertentu dari himpunan tersebut. Salah satu metode yang bisa digunakan untuk menghapus elemen Python adalah discard(). Metode ini berguna ketika kamu ingin menghapus elemen tertentu dari sebuah set, tetapi tidak ingin program kamu menghasilkan kesalahan jika elemen yang ingin dihapus tidak ada dalam set.


Pada artikel kali ini, DQLab akan membahas cara menghapus elemen pada Python dengan metode discard(). Penasaran seperti apa? Langsung saja yuk kita bahas dan belajar sama-sama.


1. Pengertian Himpunan (Set) dalam Python

Himpunan (set) dalam Python adalah struktur data yang tidak terurut yang terdiri dari elemen-elemen unik. Ini berarti bahwa setiap elemen dalam set hanya muncul sekali, tidak ada duplikasi. Himpunan dalam Python juga dapat diubah (mutable), artinya kita bisa menambahkan atau menghapus elemen-elemen dari himpunan tersebut.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Metode discard() dalam Python

Metode discard() pada set digunakan untuk menghapus elemen tertentu dari sebuah set. Namun, yang membedakan discard() dengan metode lain seperti remove() adalah bahwa jika elemen yang dihapus tidak ada dalam set, discard() tidak akan menghasilkan kesalahan (error). Ini menjadikan metode discard() sangat berguna dalam skenario di mana kamu ingin memastikan bahwa tidak ada kesalahan yang terjadi ketika mencoba menghapus elemen yang mungkin tidak ada dalam set.


Berikut adalah sintaks umum untuk menggunakan metode discard():

Python

Keterangan:

  • set_name: Nama set tempat elemen akan dihapus.

  • element: Elemen yang ingin dihapus dari set.


3. Contoh 1: Menghapus Elemen dari Himpunan

Agar lebih jelas terkait penggunaan dari metode discard() ini, yuk kita sama-sama belajar melalui contoh berikut.

Disediakan satu set himpunan yang berisi 

my_set = {1,2,3,4,5}

Tugasnya adalah kita diminta untuk menghapus salah satu elemen yang ada pada my_set ini. Kita misalkan untuk menghapus elemen angka 3 ya pada data tersebut. Maka kita bisa menggunakan metode discard() untuk menghapusnya. Berikut adalah sintaksnya:


Python


Dengan menggunakan metode discard(3), kita berhasil menghapus elemen 3 dari himpunan. Hasilnya adalah himpunan yang terdiri dari elemen 1, 2, 4, dan 5.


Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL


4. Contoh 2: Menghapus Elemen yang Tidak Ada dalam Himpunan

Selain menghapus elemen yang ada di dalam set data, metode discard() ini juga bisa menghapus elemen yang tidak ada dalam himpunan. Namun begitu, elemen yang tersedia di dalamnya pun tidak akan mengubah isinya. Mari kita coba praktekkan.


Disediakan satu set himpunan yang berisi 

my_set = {1, 2, 3,}

Tugasnya adalah kita diminta untuk menghapus salah satu elemen yang ada pada my_set ini. Kita misalkan untuk menghapus elemen angka 5 ya pada data tersebut. Maka kita bisa menggunakan metode discard() untuk menghapusnya. Berikut adalah sintaksnya:

Python


Kalau kamu perhatikan dengan jeli, angka 5 sebenarnya tidak ada di dalam set himpunan tersebut. Alhasil dengan menggunakan metode discard() ini tentunya tidak akan mengubah isi dari himpunan tersebut. Sehingga hasilnya tetap sesuai di awal


Hai sahabat DQ, ingin jago dalam bahasa pemrograman Python? Atau bingung buat pilih bootcamp yang cocok dengan kebutuhan, kesibukan, dan ingin belajar lebih lanjut? Kalian bisa belajar melalui program Bootcamp Live Class yang disediakan oleh DQLab. Live Class adalah salah satu metode pembelajaran paling tepat yang ditawarkan DQLab agar Sahabat DQ bisa mulai belajar Python.


Tidak hanya Python, bahkan di sini kalian juga bisa belajar SQL yang juga menunjang pemahaman kalian di bidang Data Science. Apa saja manfaat mengikuti Live Class ini?

  • Variatif dan komplit. Variatif karena terdiri dari kelas pemula sampai advance. Komplit karena tidak hanya belajar teori tapi juga praktik. 

  • Materi dan rekaman dapat diakses selamanya.

  • Mendapatkan dukungan dari awal. Live Class memberikan kelas persiapan untuk memastikan kalian siap mengikuti kelas

  • Dibimbing dengan mentor berpengalaman.

  • Mendapatkan komunitas baru yang saling mendukung.


Tunggu apalagi? Yuk segera daftarkan diri kalian atau Sign Up dan nikmati semua manfaat di atas, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python bersama DQLab LiveClass!


Penulis: Reyvan Maulid

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login