Ingin Mendalami Penerapan Python? Yuk, Kenali Library Pandas untuk Memproses dan Mengolah Data!

Python merupakan salah satu bahasa pemrograman yang populer di kalangan praktisi data. Dengan penggunaannya yang mudah dipahami dan diterapkan, menjadikan Python sangat cocok untuk kamu yang baru mulai belajar dan mengenal ilmu Data Science. Selain bahasa pemrogramannya yang sederhana, Python juga mudah untuk diakses. Bahasa pemrograman Python bersifat open source, sehingga siapapun dapat dengan mudah untuk mengaksesnya. 

Selain itu, Python juga memiliki beberapa library untuk membantu dan mengolah berbagai task. Salah satunya adalah library Pandas, dimana Pandas ini merupakan singkatan dari Python Data Analysis Library. Nama ini juga merupakan turunan dari kata Panel Data. Yuk, kita kupas lebih dalam apa itu library Pandas pada Python! 

1. Apa itu Pandas pada Bahasa Pemrograman Python?

Seperti yang sudah dijelaskan secara singkat di atas, Pandas atau panel data ini merupakan sebuah library pada Python yang bertujuan untuk menganalisis struktur data, memanipulasi, serta melakukan pembersihan data. Pandas sendiri merupakan library yang dapat mendukung proses pembacaan dan penulisan data dengan media berupa SQL, CSV, dan excel spreadsheet. 

Sifatnya yang open source ini dapat memudahkan kamu dalam pengolahan data dengan bentuk tabular yang tersimpan ke dalam baris dan kolom. Selain itu, Pandas memiliki struktur data yang kuat guna menganalisis data untuk bahasa pemrograman Python. Penting untuk kamu ingat bahwa Pandas memiliki tugas dalam menyelaraskan data untuk penggabungan serta perbandingan set data, dan penanganan apabila terdapat data yang hilang. 

Baca juga: Belajar Python : Tingkatkan Kemampuan Data Manipulation Kamu dengan Metode Pandas Berikut!

2. Simak Apa Saja Fungsi dan Cara Menginstal Library Pandas

Adapun fungsi dan fitur yang bisa dapatkan dari penerapan library Pandas pada Python, diantaranya dapat memanipulasi data dengan pengindeksan yang terintegrasi, mampu menyelaraskan data menggunakan indeks dan label, memberikan fasilitas dalam mengubah data yang tidak terstruktur menjadi data yang terstruktur atau teratur. Selain itu, Pandas juga mampu untuk memproses data yang disimpan dalam banyak format umum, seperti CSV, Ecvel, HDF5, dan JSON. 

Untuk bisa menggunakan library Pandas kamu perlu untuk menginstalnya terlebih dahulu. Pandas sendiri secara default tidak tersedia pada modul standar ketika pertama kali kamu melakukan instalasi bahasa pemrograman Python. Tenang, dengan proses yang mudah kamu bisa melakukan instalasi library Pandas. Dengan menggunakan pip dan Anaconda Prompt (distribusi pada Python), kamu bisa menginstall package library Pandas untuk menjalankan aplikasi Python secara spesifik.  

3. Kenali Struktur Data Dasar pada Pandas

Library Pandas sendiri memiliki struktur data yang mendasar.  Struktur data ini dinamakan DataFrame. Dimana dataframe sendiri merupakan sebuah kumpulan kolom yang berurutan antara nama dan jenis. Dengan menggunakan sistem dataframe, kamu bisa memuat sebuah file ke dalam tabel seperti spreadsheet yang terdapat pada excel dengan menggunakan library Pandas. 

Sederhananya, dataframe merupakan tabel atau data tabular. Pada bagian kolom dataframe merupakan objek dari series, sedangkan pada baris berisi kumpulan elemen yang terdapat pada series. Baris disini berfungsi untuk menyimpan informasi, sedangkan kolom berguna dalam menyimpan nama dari informasi tersebut.  

Baca juga: Belajar Pandas untuk Tingkatkan Kompetensi Bahasa Pemrograman Pythonmu!

4.  Yuk, Terapkan Ilmunya Sekarang untuk Mengasah Kemampuan Kamu terkait Bahasa Pemrograman Python bersama DQLab!

Terapkan ilmunya sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data. 

Sign up sekarang di DQLab.id dan nikmati module GRATIS "Introduction to Data Science" untuk menikmati pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.

Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:

• Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

• Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

• Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

• Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.
  
  

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2. Akses module Introduction to Data Science

3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

   
   

   Penulis : Frindy Johana

   Editor : Annissa Widya Davita