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

Mengenal & Memahami Fungsi Split dalam Python

Belajar Data Science di Rumah 07-Agustus-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-kamis-01-1-2023-08-07-211417_x_Thumbnail800.jpg

Python menjadi salah satu bahasa pemrograman yang sering digunakan oleh praktisi data. Selain mudah dipahami untuk semua pengguna, baik pemula atau profesional, Python juga dapat membantu berbagai proses pengolahan data. Salah satunya adalah manipulasi data. Terkadang data yang kita dapatkan tidak rapi, memiliki format yang beragam, dan masih banyak lainnya. Ini sering terjadi pada data teks atau dikenal dengan data string.


Fungsi manipulasi string di Python digunakan untuk memecah string yang lebih besar menjadi beberapa string yang lebih kecil. Fungsi tersebut dikenal dengan fungsi split. Fungsi split mengembalikan string sebagai list. Fungsi ini digunakan setiap kali ada kebutuhan untuk memecah string atau baris yang lebih besar menjadi beberapa string kecil.


Kira-kira apa saja parameter yang dipakai dalam melakukan pemisahan pada data string? Kapan fungsi split dipakai dalam data string? Jika kalian penasaran, kali ini DQLab berikan penjelasan mengenai penggunaan fungsi string split dalam bahasa pemrograman Python.


1. Mengetahui Fungsi Split() Python

Sebelum kita membahas tentang cara mengoperasikan fungsi split() ke dalam string, kita akan bahas persamaan umum yaitu sintaks dari Split(). Fungsi split pada Python menyediakan daftar kata di setiap baris atau string. Operasi di dalam string selalu dipisahkan oleh string pembatas. 


Dalam bahasa pemrograman Python, pembatas ini dinamakan delimiter. Setiap string dipisahkan oleh delimiter. Terdapat satu atau lebih string pendukung yang berada di dalam string utamanya.


Sintaks fungsi split() pada Python memiliki dua parameter didalamnya. Ada yang disebut dengan separator dan max dengan nilai pengembalian (return). 


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Beragam Operasi String

String split Python memiliki berbagai macam operasi yang dapat dipilih untuk digunakan. Beberapa diantaranya adalah operasi string dalam bahasa pemrograman Python, operasi string split dengan menggunakan delimiter, operasi string split dengan karakter yang dapat mengidentifikasi karakter yang diaplikasikan di bagian code, operasi string split dengan list yang tujuannya membagi string dalam bentuk list atau daftar serta operasi string split dengan operator max split.


3. Cara Kerja Fungsi Split()

Fungsi split() bekerja dengan memindai string atau baris yang diberikan berdasarkan separator yang nantinya akan dianggap sebagai parameter dalam fungsi split(). Jika separator tidak diteruskan sebagai parameter ke fungsi split(), white space dalam string atau baris yang diberikan dianggap sebagai pemisah oleh fungsi split().


4. Jenis Separator

Seperti yang telah diketahui bahwa separator merupakan komponen yang berfungsi sebagai pemisah. Terdapat beberapa macam separator yang bisa digunakan untuk memisahkan string, yaitu:


  • Separator koma, merupakan jenis yang sering digunakan untuk menjadi separator. Selain itu kita juga bisa menggunakan separator lain seperti tanda petik, hashtag, tanda seru, dan sebagainya.

  • Separator tidak didefinisikan, dalam hal ini maka spasi secara otomatis akan menjadi pemisah atau separator.

  • Separator dan maxsplit didefinisikan, dengan ini kita bisa menentukan berapa banyak potongan kalimat yang kita mau.


Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL


Selain fungsi split yang digunakan untuk memisahkan data string, ada berbagai fungsi lain pada Python yang digunakan untuk data manipulation, data cleaning, data visualization, dan analisis data lainnya.


Gimana sahabat DQ? Terbukti bukan bahasa python termasuk kategori high level language, syntax-syntaxnya juga mudah dipahami khususnya untuk pemula. Kamu juga ngga perlu khawatir jika kamu belum memiliki pengalaman tentang bahasa python sebelumnya, kamu tetap bisa mengasah pemahaman mendasar kamu tentang python, kamu bisa bergabung dalam rangkaian modul DQLab.


DQLab  menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 


DQLab juga merupakan program belajar online pertama yang mengintegrasikan modulnya dengan ChatGPT. Dengan begitu, proses belajar menjadi lebih menyenangkan karena membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajar, membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai, memberi solusi atas problem yang dihadapi pada code serta membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Yuk, segera Sign Up dan kembangkan kemampuan kalian menggunakan Python dengan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login