3.3 TRIPLE THE SALE!
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp130K!

0 Hari 0 Jam 27 Menit 39 Detik

Library Pandas vs Dask Python dalam Data Joining

Belajar Data Science di Rumah 05-Februari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-jumat-01-2024-02-03-111131_x_Thumbnail800.jpg

Dalam dunia analisis data, kamu pasti mengenal ada sederetan tahapan yang perlu dilalui. Salah satunya adalah data joining. Data joining merupakan tahapan penting dalam pengolahan data di mana dua atau lebih set data yang terpisah digabungkan berdasarkan kriteria tertentu. Tujuan utama dari data joining adalah untuk menggabungkan informasi dari berbagai sumber sehingga dapat dianalisis secara holistik. Proses ini memungkinkan para analis data untuk menemukan keterkaitan, pola, dan wawasan yang mungkin tidak terlihat ketika data berada dalam bentuk terpisah.


Data joining melibatkan beberapa langkah, termasuk identifikasi kolom atau variabel yang digunakan sebagai kunci penggabungan, pemilihan jenis penggabungan yang sesuai (misalnya inner join, outer join), dan eksekusi operasi penggabungan itu sendiri. Pemilihan metode penggabungan yang tepat sangat penting, karena dapat mempengaruhi hasil analisis secara keseluruhan. Adapun tools yang menangani data joining terutama dalam bahasa pemrograman Python adalah Pandas dan Dask. 


Kedua library Python ini memiliki peran masing-masing dalam menyederhanakan dan mempercepat proses penggabungan data, namun, perbedaan pendekatan yang mereka miliki menjadi kunci dalam pemilihan sesuai dengan kebutuhan spesifik pengguna. Mari kita telusuri perbedaan masing-masing tools khususnya dalam bahasa pemrograman Python untuk data joining. Simak yuk sahabat DQLab!


1. Apa itu Pandas

Jika kamu baru mengetahui kedua tools ini, kita akan kenalkan pada kalian. Pandas merupakan library Python yang sangat populer untuk manipulasi dan analisis data melalui struktur data DataFrames. Sementara Dask, meskipun kurang dikenal secara luas, memiliki keunggulan dalam menangani dataset berskala besar dan pengolahan paralel.

Python

Sumber Gambar: Geo-Python


Pandas menyediakan beragam fungsi dan metode untuk memanipulasi data, terutama dalam format tabular. Struktur data utama yang digunakan adalah DataFrame, yang mirip dengan tabel database atau spreadsheet. Dengan Pandas, pengguna dapat melakukan operasi seperti filtering, grouping, dan merging dengan mudah. Pandas sangat ideal untuk dataset yang dapat dimuat ke dalam memori dan memberikan kemudahan dalam melakukan analisis eksploratif data.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Apa itu Dask

Dalam ringkasannya, Dask adalah library Python yang membantu mengatasi kendala data yang tidak dapat dimuat sekaligus dalam memori. Melalui Dask, kita dapat menjalankan operasi pada dataset yang sangat besar dengan membaginya menjadi blok-blok yang dapat diolah secara terpisah.


Keunggulan utama Dask terletak pada kemampuannya untuk melaksanakan operasi secara distribusi, memanfaatkan daya komputasi paralel untuk meningkatkan kinerja. Hal ini menjadikan Dask sangat berguna dalam penanganan big data atau ketika analisis data membutuhkan skala yang lebih besar daripada yang mampu ditangani oleh Pandas.

Python

Sumber Gambar: Dask Tutorial


3. Perbedaan Kunci

Lantas apa perbedaan antar keduanya? Mari kita telusuri melalui penjelasan berikut:

Performa pada Data Joining:

Pandas:

Pandas bekerja dengan cara mengimpor seluruh dataset ke dalam memori sebelum menjalankan operasi penggabungan. Ini dapat menjadi kendala pada data yang sangat besar karena dapat menyebabkan kehabisan memori.


Dask:

Dask, di sisi lain, menggunakan pendekatan lazim menangani data yang lebih besar dengan membaginya menjadi bagian-bagian yang dapat dimuat ke dalam memori dan kemudian menjalankan operasi pada bagian-bagian tersebut secara terpisah.


Proses Penggabungan Data:

Pandas:

Pandas menyediakan berbagai metode untuk penggabungan data, termasuk merge, concat, dan join. Metode ini sangat nyaman digunakan untuk dataset yang muat dalam memori.


Dask:

Dask juga menyediakan fungsionalitas penggabungan data yang mirip dengan Pandas, namun, operasinya diterapkan secara distribusi pada sejumlah blok data yang dapat dimuat ke dalam memori.


Skalabilitas:

Pandas:

Pandas bekerja dengan baik pada dataset yang muat dalam memori dan cocok untuk tugas analisis data berukuran sedang.


Dask:

Dask dirancang untuk menangani skala yang lebih besar, dan kemampuannya untuk melakukan operasi secara distribusi membuatnya cocok untuk data yang tidak dapat dimuat ke dalam memori.


Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL


4. Kombinasi Penggunaan

Penting untuk diingat bahwa Pandas dan Dask tidak bersifat saling mengecualikan. Kombinasi penggunaan keduanya dapat memberikan solusi terbaik tergantung pada tahapan analisis dan ukuran dataset yang dihadapi. Misalnya, Dask dapat digunakan untuk pra-pemrosesan data dan penggabungan awal, sementara Pandas dapat digunakan untuk analisis detail ketika dataset sudah lebih kecil.


Dengan memahami kelebihan dan kekurangan masing-masing tools, pengguna dapat membuat keputusan yang tepat sesuai dengan kebutuhan dan skala proyek analisis data yang dihadapi.


Dapat disimpulkan bahwa konteks data joining, baik Pandas maupun Dask memiliki kelebihan dan kelemahan masing-masing. Pandas cocok untuk dataset berukuran sedang yang dapat dimuat ke dalam memori, sementara Dask memberikan solusi untuk dataset yang lebih besar dengan kemampuan distribusi dan pemrosesan paralel. Pemilihan antara keduanya tergantung pada skala dataset dan kebutuhan analisis spesifik pengguna. 


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!


Penulis: Reyvan Maulid



Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :