PROMO 7.7! DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 177K!

0 Hari 4 Jam 36 Menit 22 Detik

Coding Python Sederhana untuk Belajar Indexing

Belajar Data Science di Rumah 27-Februari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-senin-01-2024-02-27-152049_x_Thumbnail800.jpg

Dalam proses akses data, terkadang kita perlu elemen secara spesifik dan melakukan manipulasi pada data tersebut tanpa harus mengakses semua elemen. Proses ini dikenal dengan istilah indexing. Python bisa kalian manfaatkan untuk melakukannya dengan mudah. Baik pada struktur data list, tuple, atau string. Cari tahu lebih lanjut contoh coding Python sederhana untuk indexing di pembahasan berikut. 


1. Apa itu Index dalam Python?

Dalam Python, index adalah istilah untuk posisi numerik dari sebuah elemen di dalam struktur data berurutan seperti list, tuple, atau string. Index dimulai dari 0, yang berarti elemen pertama dalam struktur data memiliki indeks 0, elemen kedua memiliki indeks 1, dan seterusnya. Index digunakan untuk mengakses atau merujuk ke elemen tertentu dalam struktur data tersebut.


Misalnya, jika kalian memiliki sebuah list dengan tiga elemen [10, 20, 30], maka elemen pertama memiliki index 0, elemen kedua memiliki index 1, dan elemen ketiga memiliki index 2. Penggunaan index ini memungkinkan pengaksesan elemen secara spesifik dan manipulasi data di dalam struktur tersebut.


Selain itu, index juga digunakan dalam berbagai operasi di Python seperti slicing, yaitu pengambilan sejumlah elemen berurutan dari struktur data berdasarkan index. Index juga dapat digunakan untuk memodifikasi nilai elemen tertentu atau melakukan operasi lainnya seperti penghapusan. Namun, perlu diperhatikan kalau kalian mencoba mengakses index di luar rentang valid struktur data, akan dihasilkan kesalahan IndexError.


Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL


2. Manfaat Indexing Python

Indexing dalam Python membantu akses cepat dan efisien pada elemen-elemen di dalam struktur data berurutan seperti list, tuple, atau string. Dengan menggunakan index, program dapat dengan mudah merujuk ke elemen tertentu dalam struktur data tanpa perlu melalui semua elemen sebelumnya. Hal ini mempercepat proses pencarian dan manipulasi data, terutama untuk data yang besar atau kompleks.


Selain itu, indexing juga membantu dalam melakukan operasi seperti slicing, yaitu mengambil sejumlah elemen berurutan dari struktur data berdasarkan index, yang berguna untuk memisahkan atau memanipulasi bagian-bagian tertentu dari data. Dengan demikian, indexing memungkinkan penggunaan lebih efisien dari struktur data dalam pemrograman Python.


3. Coding Python untuk Indexing

Misalkan kita memiliki sebuah list yang berisi nama-nama buah, dan kita ingin mengakses nama buah tertentu dari list tersebut menggunakan indexing. Berikut adalah contoh skenario sederhana menggunakan indexing dalam Python:

Python

Misalkan kita akan mengakses buah pertama dari list menggunakan index. Perhatikan coding Python yang bisa dituliskan.

Python

Maka nanti akan diperoleh output seperti berikut ini.

Python

Kita coba lagi untuk mengakses buah ketiga dari daftar tersebut.

Python

Dari sini akan diperoleh hasil seperti berikut.

Python

Mari coba kebutuhan lainnya yaitu menggunakan slicing untuk mengambil beberapa elemen dari list menggunakan index. Berikut contoh coding Pythonnya.

Python

Dari sini, akan diperoleh hasil seperti berikut.

Python

Dalam contoh di atas, kita menggunakan indexing untuk mengakses elemen-elemen tertentu dari list buah. Kita mengakses buah pertama dengan menggunakan index 0, buah ketiga dengan menggunakan index 2, dan menggunakan slicing untuk mengambil beberapa buah dari index 1 hingga 3.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


4. Tips Ketika Melakukan Indexing Python

Beberapa tips yang berguna untuk melakukan indexing Python adalah:

  • Perhatikan indeks awal: Ingatlah bahwa indeks dalam Python dimulai dari 0. Oleh karena itu, elemen pertama dalam struktur data memiliki indeks 0, bukan 1. Ini penting untuk diingat saat melakukan indexing.

  • Periksa batas index: Selalu pastikan bahwa indeks yang digunakan berada dalam rentang valid dari struktur data. Mengakses indeks di luar rentang valid akan menghasilkan kesalahan IndexError.

  • Gunakan Variabel untuk Indeks: Saat melakukan indexing dalam loop atau dalam konteks yang lebih kompleks, lebih baik menggunakan variabel untuk indeks daripada angka konstan. Ini membuat coding lebih mudah dipahami dan diubah.

  • Periksa tipe data: Pastikan bahwa tipe data yang kalian gunakan mendukung indexing. Misalnya, indexing hanya berlaku untuk struktur data berurutan seperti list, tuple, dan string, sementara tipe data lain seperti set dan dictionary tidak mendukung indexing.


Kalian bisa menggunakan Python untuk beragam kebutuhan di atas bahkan juga untuk membuat model prediksi atau machine learning lainnya. Nah, untuk bisa di level tersebut tentu kalian perlu memahami dasarnya dulu kan? DQLab hadir untuk membantu kalian memahami dasar-dasar machine learning dan ilmu data lainnya!


DQLab adalah platform belajar online yang memiliki metode  HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Menariknya lagi, DQLab juga mengintegrasikan modulnya dengan fitur ChatGPT nih! Fungsinya untuk apa?

  • Membantumu mendapatkan penjelasan dari code yang sedang dipelajari.

  • Membantumu menemukan code yang salah atau tidak sesuai. 

  • Memberikan alternatif solusi dari problem/error yang kalian temukan.


Jadi, tunggu apalagi? Nikmati pengalaman belajar praktis dan menyenangkan di DQLab dengan Sign Up segera di sini atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python!


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login