FLASH PROMO!! BELAJAR DATA SCIENCE ONLINE 6 BULAN 399K
Diskon 89%, Akses 76 Modul Data Science Premium, Metode Praktek Sandbox, Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 4 Jam 59 Menit 0 Detik 

Pemula Data Wajib Tahu, Kelebihan dari Pandas Python

Belajar Data Science di Rumah 02-September-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/8e02f3eb497c0d1db48112127021320b_x_Thumbnail800.jpg

Pandas Python adalah paket library yang disediakan oleh Python untuk mempermudah dalam mengolah dan melakukan analisis data. Penamaan Pandas Python dipecah menjadi dua kata yaitu Pan yang artinya Panel dan Das yang berarti Data. Tak ayal, jika Pandas Python wajib diketahui baik bagi pemula data maupun professional yang akan merambah ke industri data. 


Muali dari data analyst, data scientist bahkan data engineer pun selalu menggunakan library Pandas Pytthon ini sahabat DQLab. Jika kamu sebelumnya familiar dengan bahasa pemrograman SQL seharusnya tidak akan sulit untuk diikuti. Fungsi-fungsi yang digunakan dalam Pandas mirip dengan konsep data yang ada dalam SQL. 


Pandas menangani pemrosesan dan analisis data dalam lima langkah yaitu memuat, menyiapkan, memanipulasi, melakukan pemodelan dan menganalisis data. Pandas memiliki struktur data dasar yang bernama DataFrame yang memungkinkan kita untuk membaca dan menganalisis dari berbagai format data seperti CSV, JSON, XLSX, HTML, XML dan lain-lain. 


Namun library Pandas juga memiliki kelebihan lainnya yaitu mengolah suatu data dengan menggunakan operasi khusus yaitu join, distinct, group by, agregasi dan teknik lain yang kerapkali kita jumpai dalam SQL. 


1. Melakukan Analisis Data Lebih Mudah 

Seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya bahwa Pandas adalah library favorit di kalangan data science. Apalagi dalam setiap harinya data yang dihasilkan oleh perusahaan semakin bertambah kuantitasnya. Pandas sangat mumpuni dalam hal analisis data.


Kita tahu kalau dalam Excel sendiri punya lebih dari 1.000.000 kolom yang tersedia maka dengan Pandas sendiri hanya dengan satu klik saja sudah bisa mendapatkan hasil ringkasannya. Apalagi Pandas juga tidak memiliki batasan soal banyaknya data yang harus dianalisis. 


python


Batasan ini hanya berlaku oleh daya komputasi dan memori komputer yang dimilikinya. Terlebih Python adalah bahasa pemrograman yang open source maka library yang dibuat juga sudah disesuaikan kemampuannya untuk melakukan analisis data dan meringankan pekerjaan mereka.


Baca juga: Pemula Wajib Catat, Kenali Perbedaan Python Array vs String!


2. Dibangun oleh Python dan Dari Python

Ibarat kata, Pandas Python sendiri dibangun oleh Python, dari Python, oleh Python dan untuk Python. Python menjadi salah satu bahasa pemrograman terpopuler digunakan di belahan dunia. Hal ini sudah mengindikasikan bahwa Python sudah punya kelebihan lagi yang mungkin tidak dimiliki oleh bahasa pemrograman lainnya.


Apa itu kelebihannya? Setiap library yang dihasilkan saling berkaitan dan mendukung satu sama lainnya. Mulai dari library Numpy. 

python


Scipy maupun Matplotlib yang sangat mendukung eksplorasi data dan analisis data menggunakan Pandas Python. Keempat library ini sangatlah populer dan dipakai sesuai dengan kebutuhan.


Misalnya Numpy dipakai untuk analisis data numerik dan statistik, Pandas untuk impor dan melakukan pembacaan data, Matplotlib untuk keperluan visualisasi data dan lain sebagainya.


3. Tidak Memakan Banyak Tempat

Yang unik dari library Pandas Python adalah kita tidak perlu capek-capek untuk mengetikkan banyak kode ataupun sintaks. Kenapa demikian? Sebab dengan menggunakan Pandas Python kamu hanya perlu 1-2 baris saja sudah bisa menyelesaikan tugas pengolahan data kamu.


Sedangkan kalau kita menggunakan bahasa pemrograman lainnya maka bisa membutuhkan 10-15 baris kode. Dari sini kita sudah bisa menyimpulkan bahwa library Pandas menawarkan efisiensi dan efektivitas kerja data scientist untuk melakukan pengolahan data. 


python


Apalagi bagi kalian pemula data yang belum pernah ada pengalaman sebelumnya, menguasai bahasa pemrograman Python adalah salah satu ide yang tepat. Pekerjaan menjadi lebih ringkas dan mengurangi beban coding yang sangat banyak.


4. Fleksibilitas Tinggi

Pandas Python sangat fleksibel untuk diaplikasikan. Hal ini disebabkan apabila pengguna ingin melakukan pembacaan file dengan format data yang berbeda maka kamu bisa melakukan update secara langsung.


Terlebih lagi, sifat bahasa pemrograman Python yang open source memungkinkan pengguna lain bisa mengakses informasi yang ada. 

python


Maka dari itu, fleksibilitas ini sangat menjamin para penggunanya untuk melakukan serangkaian aktivitas pengolahan data. Mulai dari editing, formatting, pivoting dan persiapan untuk melakukan analisis data. Dengan pengolahan data yang baik harapannya akan terjalin proses analisis data yang baik juga. 


Baca juga: Belajar Python: Mengenal Array pada Bahasa Pemrograman Python


5. Tidak Perlu Melakukan Aplikasi Tambahan

Ibaratnya begini, kalau misalnya kita ingin merubah format file dari jpg ke pdf maka kamu perlu melakukan konversi file (convert file). Sebaliknya pun juga seperti itu teman-teman. Kalau dipikir-pikir seorang data analyst pastinya akan berkutat dengan banyak sekali format data dalam sekali kerja. Ada format HTML, SQL, XML dan lain-lain. 


Tidak mungkin dong kamu melakukan hal ini dengan memindai satu persatu terus konversi filenya juga satu-satu. Nah, pastinya waktu yang dibutuhkan juga bertambah. Untuk mengatasi permasalahan ini, solusinya gampang sahabat DQLab.


Hanya dengan menggunakan Pandas Python, kamu tidak perlu khawatir untuk melakukan kegiatan tambahan yaitu konversi file. Cukup dengan menggunakan pd.read (format file yang ingin kamu pindahkan) maka format bisa dengan mudah beralih. Pandas setidaknya menangani lebih dari 15 format file yang berbeda dalam sekali baca.


python


Selain yang telah disebutkan diatas, ternyata Pandas juga memungkinkan penggunanya untuk membuat DataFrame sekaligus melakukan analisis serta manipulasi dan penyimpanan database. Pandas juga dapat dimanfaatkan untuk membersihkan datasets pada machine learning.


Jadi dalam artikel ini, kita ingin coba sedikit memberikan refreshment terkait kelebihan dari library Pandas dalam bahasa pemrograman Python.


Yuk, belajar terstruktur dan lebih interaktif caranya dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab:

  • Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id atau isi form dibawah ini ya!

  • Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

  • Subscribe DQLab untuk Akses Semua Module Premium! Nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!


Penulis: Reyvan Maulid




Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu 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 :