Wrangling Python : Kenali Data Wrangling Sebelum Mengolah Data
Wrangling Python merupakan salah satu skill yang harus dikuasai oleh para praktisi data atau orang-orang yang ingin terjun ke dunia data. Pasalnya pada tahapan ini merupakan tahapan yang cukup krusial sehingga harus berhati-hati dan lebih diperhatikan pengerjaannya. Nah, sebenarnya apa sih wrangling itu? Pada dasarnya, data wrangling merupakan proses cleaning dan unifying kumpulan data (data set) yang komplek dan berantakan untuk memudahkan akses dan analisis.
Semakin berkembangnya teknologi membuat data yang dihasilkan juga semakin beragam. Saat ini, data tidak hanya berupa data tabular yang terdiri baris dan kolom saja. Sehingga untuk mengatasi permasalahan tersebut, proses data wrangling ini menjadi hal yang sangat dibutuhkan. Salah satu bahasa pemrograman yang dapat digunakan untuk data wrangling ini adalah Python. Nah, dalam artikel ini kita akan lebih membahas hal-hal dasar mengenai data wrangling.
1. Library yang Digunakan
Sebelum membahas step-step yang harus dilakukan dalam wrangling data dengan python, sebaiknya kita berkenalan dulu dengan library yang sering digunakan. Pada proses ini merupakan proses untuk memanipulasi data sehingga kita sangat membutuhkan library pandas. Selain itu kita juga akan membutuhkan library numpy, karena hampir setiap data akan diubah menjadi bentuk angka. Selain itu, library numpy juga memuat banyak fungsi matematika yang akan banyak digunakan dalam setiap project data science.
Library lain yang juga dibutuhkan adalah matplotlib dan seaborn. Dalam proses data wrangling, kita akan melakukan data exploration. Agar kita lebih mampu untuk mengeksplorasi data secara mendalam dan dalam waktu yang lebih singkat, maka kita membutuhkan visualisasi. Library matplotlib dan seaborn akan sangat berguna untuk menghasilkan visualisasi data yang menarik dan tanpa menghilangkan maknanya.
Baca juga : Python Array : Memahami Kegunaan Array Dalam Python
2. Data Exploration dan Null Values
Data Exploration merupakan proses untuk mengecek tipe dari data yang dimiliki, mencari nilai-nilai unik, dan juga mendeskripsikan data dengan melihat summary nya. Proses ini juga dikenal dengan nama Exploratory Data Analysis (EDA). Data visualisasi akan sangat membantu proses ini karena akan lebih mudah untuk menjelaskan datanya. Di dalam EDA, kita juga dapat mencari nilai null atau nilai yang kosong. Kemudian kita dapat memutuskan akan diperlakukan seperti apa data tersebut, apakah akan dihapus atau digantikan dengan angka lainnya.
3. Text Processing
Umumnya ketika kita mendapatkan data yang berbentuk teks, maka kita harus melakukan proses tambahan yaitu text processing. Data text terbilang lebih rumit dibandingkan data yang berbentuk tabular, tidak jarang beberapa kata memiliki penulisan yang berbeda namun maknanya sama. Nah, ternyata komputer membaca data tersebut sebagai data yang berbeda. Sehingga text processing sangat dibutuhkan. Adapun proses nya adalah menghilangkan tanda baca, kemudian menyamakan penulisan (dengan huruf kapital atau tidak), serta menghilangkan angka. Setelah hal tersebut dilakukan, barulah data siap untuk diolah.
Baca juga : 3 Metode Numpy Array Python Sebagai Dasar Proses Manipulasi Data
4. Mulai Terapkan Ilmunya dengan Belajar Data Science bersama DQLab!
Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi masa kini! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!
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
4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri
Editor : Annissa Widya