Kegunaan Python untuk Data Munging, Apa Saja?

Dalam era teknologi informasi yang masif, data menjadi aset berharga bagi organisasi dan individu. Namun sayangnya, data yang diperoleh sering kali tidak dalam kondisi yang sempurna untuk dianalisis. Dari sini, proses data munging diperlukan agar data yang kamu miliki siap untuk diolah dalam kondisi terbaik. Salah satu bahasa pemrograman yang bisa kamu manfaatkan adalah Python. Python memiliki pustaka (library) yang menunjang seorang praktisi data untuk melakukan data munging. 

Secara konsep, data munging sendiri merupakan serangkaian aktivitas untuk membersihkan, mengubah, dan mempersiapkan data mentah menjadi bentuk yang siap dianalisis. Proses data munging mencakup pembersihan data, transformasi data, pengayaan data, maupun validasi data. Melalui proses-proses tersebut, Python dipilih sebagai bahasa pemrograman yang paling tepat untuk melakukan berbagai operasi data munging mulai dari filtering, agregasi data, maupun penggabungan. Pada artikel kali ini, DQLab akan membahas tentang apa saja kegunaan Python untuk data munging? Simak penjelasannya yuk!

1. Library yang dirancang khusus untuk data munging

Kegunaan pertama adalah Python memiliki sejumlah pustaka yang dirancang khusus untuk data munging. Berikut adalah beberapa library yang biasanya digunakan:

• Pandas: Pustaka ini sangat populer untuk manipulasi data. Dengan Pandas, pengguna dapat melakukan operasi seperti penggabungan, penyortiran, dan agregasi data dengan mudah. Struktur data utama yang digunakan, DataFrame, memungkinkan pengguna untuk menangani data tabular dengan cara yang intuitif dan efisien.

• NumPy: Digunakan untuk operasi numerik dan array. NumPy sangat efisien dalam menangani operasi matematika dan aljabar linier pada data besar.

• Openpyxl dan xlrd: Berguna untuk membaca dan menulis data dari file Excel. Pustaka ini memudahkan interaksi dengan data yang sering disimpan dalam format spreadsheet.

• BeautifulSoup dan Scrapy: Digunakan untuk web scraping, yaitu pengambilan data dari situs web. Dengan pustaka ini, pengguna dapat mengumpulkan data dari internet untuk diolah lebih lanjut.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Pembersihan Data

Proses pembersihan data sering kali melibatkan penghapusan nilai yang hilang (missing values), duplikasi, atau kesalahan dalam data. Berikut adalah contoh menggunakan Pandas untuk membersihkan data:

3. Transformasi Data

Transformasi data melibatkan perubahan format atau struktur data untuk memudahkan analisis. Contohnya termasuk normalisasi data, penggabungan beberapa kolom, atau pembuatan kolom baru berdasarkan perhitungan tertentu. Berikut adalah contoh sintaks untuk melakukan transformasi data

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

4. Penggabungan Data

Penggabungan data dari berbagai sumber adalah bagian penting dari data munging. Pandas menyediakan fungsi seperti merge dan concat untuk menggabungkan DataFrame. Berikut adalah contoh sintaks untuk melakukan penggabungan data

Data munging adalah proses penting dalam siklus analisis data, yang bertujuan untuk mempersiapkan data mentah menjadi format yang siap dianalisis. Python, dengan berbagai pustaka yang kuat seperti Pandas dan NumPy, menjadi pilihan utama untuk tugas ini karena kemudahan penggunaan, fleksibilitas, dan dukungan komunitas yang luas. Dengan Python, para profesional data dapat dengan mudah membersihkan, mengubah, dan memperkaya data mereka, sehingga menghasilkan analisis yang lebih akurat dan bernilai.

Dengan memahami dan memanfaatkan potensi Python untuk data munging, kita dapat lebih siap dalam menghadapi tantangan data dan membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan informasi yang telah diolah dengan baik.

Sekarang kamu jadi tahu kan istilah data munging yang biasanya dipakai pada bahasa pemrograman Python? Kalau kamu penasaran lebih banyak lagi soal Python, kamu nggak perlu khawatir. Kamu tetap bisa mengasah pemahaman mendasar kamu tentang python, kamu bisa bergabung dalam rangkaian modul DQLab yang berjudul “Python for Data Professional Beginner”. Modul ini terdiri dari 3 part yang bisa kamu selesaikan secara bertahap loh. 

Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn. Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago machine learning bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python!

Penulis: Reyvan Maulid