String Split Python, Fungsi Mamanipulasi Data Teks
Python yang bersifat general purpose programming membuat Python bisa menyelesaikan berbagai jenis pekerjaan karena di dukung oleh banyak library dan fungsi yang terus di upgrade oleh Python. Tidak hanya itu, Python bisa digunakan untuk memproses berbagai jenis data yang ada. Perkembangan teknologi digital yang sangat pesat membuat segala hal menjadi lebih canggih, termasuk jenis data yang digunakan sebagai bahan analisis data.
Data teks adalah jenis data yang kerap kali kita temukan dalam kehidupan sehari-hari, misalnya untuk melihat sentimen masyarakat terhadap suatu kejadian, melihat review customer, mengukur kepuasan terhadap suatu produk, dan masih banyak lagi. Untuk mengatasi data teks, tentu kita harus menggunakan function yang sesuai. Salah satunya adalah yang akan kita bahas dalam artikel ini, yaitu fungsi String Split Python. Yuk, simak pembahasannya!
1. Mengenal String Split
Apa sih fungsi string split itu? Sebenarnya, jika kita melihat dari namanya saja, kita sudah bisa menebak seperti apa fungsi ini. Fungsi ini digunakan untuk membagi data teks atau string menjadi beberapa bagian sesuai dengan kebutuhan. String split terdiri bagi berbagai jenis, dan digunakan sesuai dengan kebutuhannya masing-masing. Misalkan fungsi split() dalam Python akan mengubah string berdasarkan spesifik separator, dan outputnya akan dihasilkan dalam bentuk list. Jika di fungsi split penghitungan karakter akan dimulai dari kiri, maka kita bisa menggunakan fungsi rsplit() jika ingin memisahkan data yang dimulai dari kanan. Sementara jika ingin memisahkan berdasarkan baris, kita bisa menggunakan fungsi splitlines().
2. Kenapa Kita Membutuhkan String Split?
Keberadaan data teks tentu tidak bisa lagi kita hindari, sehingga cara terbaik untuk mengatasinya adalah dengan memanfaatkan data tersebut untuk menghasilkan insigh baru. Di beberapa keadaan kita akan butuh untuk memisahkan bagian dari satu kalimat atau satu paragraf menjadi bagian yang lebih kecil. Dengan begitu, kita bisa melakukan analisis terhadap data string tersebut dengan lebih mudah dan akan lebih cepat mendapatkan kesimpulan yang dibutuhkan.
3. Penerapan Fungsi split () dan rsplit()
Kita akan mulai dengan fungsi split, dimana pemisahan data akan dibagi berdasarkan separator dan maxsplit nya.
Disini, kita akan menggunakan separator berupa spasi, dengan maxsplit nya 2, dimana nantinya dua data awal akan dipisah sementara sisanya tetap digabung. Sehingga hasilnya adalah:
Dari kalimat yang awal nya berbunyo “Python disukai banyak orang”, kemudian ketika dipisahkan dengan maxsplit 2 dan separatornya berupa sepasi, maka akan menjadi 3 data, yaitu “Python”, “disukai”, dan “banyak orang”.
Dengan menggunakan kalimat, separator, serta nilai maxsplit yang sama, sekarang kita akan lihat jika menggunakan fungsi rsplit().
Seperti yang sudah disinggung di awal bahwa rsplit() adalah fungsi yang membagi kalimat dimulai dari sebelah kanan. Dengan menggunakan maxsplit sama dengan 2, maka hasilnya akan menjadi “Python disukai”, “banyak”, dan “orang”.
4. Contoh Penggunaan Splitlines()
Selain memisahkan data yang beradada di dalam satu baris, kita juga bisa memanfaatkan fungsi string split() untuk memisahkan data yang berada di beberapa baris. Kita bisa memanfaatkan fungsi splitlines(). Contohnya kita akan menuliskan kalimat yang ada pada lin 2, 3, dan 4.
Dengan bantuan fungsi splitlines(), data tersebut akan terbagi menjadi 3 bagian sesuai dengan barisnya masing-masing, yaitu “Python” yang ada di bari 2, “disukai banyak” ada di baris 3, serta “orang” ada di baris 4.
Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL
Python memang selalu menarik bagi banyak orang, karena kemampuannya dalam menyelesaikan banyak pekerjaan. Namun tidak semua orang siap untuk mempelajari Python secara otodidak. Bootcamp Data Analyst with Python & SQL dari DQLab menjadi salah satu pilihan yang bisa diambil oleh pemula. Bootcamp ini tentu saja akan memberikan kemudahan dalam proses belajar bagi mereka yang tidak pernah belajar Python dan SQL sama sekali. Setelah menyelesaikan materi-materi di atas, peserta akan diminta untuk membuat portfolio data. Tentunya akan dibimbing penuh secara intensif untuk bisa menghasilkan portfolio data yang menarik.
Dengan terbatasnya peserta yang akan diterima dalam kelas ini, tentu saja kamu tidak boleh melewatkan kesempatan menarik ini. Kapan lagi kamu akan mendapatkan bootcamp selengkap ini dengan hanya membayar 30 ribuan per pertemuan. Tunggu apa lagi? Yuk, buruan daftar dan jangan sampai kehabisan kuota.
Penulis: Gifa Delyani Nursyafitri