Tutorial Hapus Elemen Python dengan Metode Alternatif Filter

Python sebagai bahasa pemrograman yang sangat favorit bagi banyak data enthusiast, dikenal dengan kekayaannya dalam hal fungsi dan pustaka, terutama untuk mengolah data. Salah satu teknik dasar namun powerful adalah filtering, atau menyaring data. Python punya fungsi bawaan filter() yang simpel tapi ampuh, dan selain itu juga ada metode-metode lain yang bisa lebih pas untuk situasi tertentu.

Kenapa harus repot-repot memfilter data? Bayangkan, data itu seperti kumpulan obrolan di sebuah pesta ramai ada yang penting dan ada yang hanya "kebisingan". Dengan filter, kita bisa fokus pada "obrolan" yang benar-benar menarik atau penting bagi kita.

1. Mengapa Menghapus Elemen dengan Filter Penting?

Dalam berbagai pekerjaan, kita sering kali berurusan dengan data mentah yang berisi informasi tidak relevan. Pemfilteran menjadi langkah krusial agar kita tidak "kebanjiran" data yang tidak berguna. Contohnya, dalam analisis bisnis, mungkin kita hanya ingin melihat data pelanggan dalam kelompok usia tertentu, sementara dalam penelitian, kita hanya ingin melihat data eksperimen dalam rentang tertentu.

Proses pemfilteran tidak hanya mempercepat analisis, tetapi juga menghemat ruang penyimpanan, terutama jika kita bekerja dengan dataset besar. Dengan memanfaatkan teknik filter di Python, kita bisa membuat analisis yang lebih terfokus dan menghemat waktu serta energi.

2. Mengenal filter() dalam Python

Python memiliki fungsi bawaan filter() yang memungkinkan kita menyaring elemen-elemen dari suatu list atau iterable berdasarkan kondisi tertentu. filter()mengambil dua parameter: sebuah fungsi yang menentukan kondisi filter dan iterable yang ingin difilter. Hasilnya adalah daftar baru yang hanya berisi elemen-elemen yang memenuhi kondisi tersebut. Berikut sintaks filter()

Sebagai contoh, mari kita gunakan filter() untuk menghapus angka ganjil dari sebuah list sehingga hanya angka genap yang tersisa:

Output:

Pada contoh di atas, filter() bekerja dengan fungsi lambda untuk menyaring elemen yang memenuhi kondisi x % 2 == 0, yang hanya memilih angka genap dari list tersebut. Fungsi filter() membuat kode lebih ringkas dan mudah dibaca.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

3. Alternatif dari filter()untuk Menghapus Elemen

Selain filter(), Python menyediakan beberapa metode lain untuk memfilter atau menghapus elemen dari daftar atau iterable. Setiap metode memiliki kelebihannya masing-masing.

• List Comprehension

  List comprehension adalah teknik pemrograman yang populer dan efektif dalam Python untuk membuat daftar baru berdasarkan kondisi tertentu. Teknik ini lebih ringkas daripada filter() dan memungkinkan kita untuk menambahkan kondisi khusus yang mudah dibaca. Contoh berikut menggunakan list comprehension untuk membuat daftar baru yang hanya berisi angka genap:

  

  Output:

  

  List comprehension lebih fleksibel dan sering kali lebih cepat daripada filter(), terutama ketika kita ingin membuat daftar baru sambil menerapkan beberapa kondisi sekaligus.

• Loop dan Kondisional

  Metode lain yang sering digunakan adalah menggunakan for loop dengan kondisi if. Teknik ini sangat berguna jika kita perlu memfilter elemen berdasarkan beberapa kondisi atau memanipulasi elemen-elemen saat proses pemfilteran berlangsung. Berikut adalah contoh penggunaan for loop dengan kondisi untuk memfilter hanya angka genap dari daftar:

  

  Output:

  

  Meskipun kode ini lebih panjang, metode ini memberi kita fleksibilitas ekstra, seperti melakukan operasi tambahan pada elemen yang memenuhi syarat tertentu.

• Method remove() dan del

  Jika kamu hanya ingin menghapus elemen tertentu secara langsung dari list, Python juga menyediakan metode remove() dan keyword del. Metode ini efektif untuk menghapus satu atau beberapa elemen tertentu, meskipun tidak digunakan untuk pemfilteran skala besar. Contoh menggunakan remove():

  

  Output:

  

  Contoh menggunakan del:

  

  Output:

  

  Metode remove() dan del paling cocok digunakan ketika kita ingin menghapus elemen tertentu tanpa memfilter secara keseluruhan.

• Library Pandas sebagai Alternatif Modern

  Bagi mereka yang sering bekerja dengan data besar, library Pandas adalah pilihan yang tepat. Pandas mempermudah pemfilteran data dalam skala besar dan memungkinkan kita untuk menerapkan filter berdasarkan kondisi kompleks dengan cepat.

  Library ini ideal untuk bekerja dengan data frame, yang sering digunakan dalam data science. Contoh berikut menggunakan Pandas untuk memfilter data frame berdasarkan kondisi tertentu:

  

  Output:

  

  Dengan Pandas, kita bisa menerapkan berbagai filter pada kolom-kolom tertentu dengan mudah dan cepat. Library ini sangat cocok bagi yang bekerja dengan dataset besar atau bagi mereka yang membutuhkan filter kompleks.

  
  

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Tips Memilih Metode yang Tepat

Dengan banyaknya metode untuk melakukan pemfilteran, memilih metode yang tepat tergantung pada beberapa faktor. Biasanya, ukuran data, kompleksitas kondisi filter, dan kebutuhan efisiensi menjadi pertimbangan utama. Jika dataset kecil dan kondisi filter sederhana, maka filter() atau list comprehension adalah pilihan yang tepat. Namun, jika data besar atau membutuhkan kondisi kompleks, menggunakan Pandas atau for loop dengan kondisi bisa lebih efisien. Cobalah berbagai metode ini untuk memahami kelebihan dan kekurangannya masing-masing, sehingga kamu dapat memilih metode terbaik sesuai kebutuhan.

Gimana? Kamu tertarik untuk berkarir di bidang data dan menguasai Python? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

DQLab juga menyediakan modul berkualitas yang disusun oleh para ahli dengan studi kasus yang bisa membantu kamu memahami cara memecahkan masalah nyata dari berbagai industri. Tak hanya itu, metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang diterapkan, ramah untuk pemula dan telah terbukti mencetak talenta-talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data.

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari