Yuk, Kenalan dengan Pandas Python beserta Struktur Datanya

Bahasa python merupakan bahasa yang populer dan cukup sering digunakan oleh para praktisi data. Bahasa python ini merupakan bahasa pemrograman tingkat tinggi yang dirilis oleh Guido van Rossum. Python dikenal sebagai bahasa pemrograman yang mudah dipahami dan memiliki tingkat keterbacaan kode yang mudah.

Python memiliki beberapa kelebihan, salah satunya adalah tersedianya banyak library yang dapat digunakan. Pandas python merupakan library python yang cukup familiar dan sering digunakan untuk proses analisis data, terutama dalam bagian data manipulation.

Pandas merupakan salah satu library dalam python yang berguna untuk melakukan analisis dan pengolahan data dari menengah sampai besar. Pandas memiliki dua struktur data, yaitu series dan dataframe. Pandas python memiliki beberapa keunggulan seperti dapat digunakan secara bersamaan dengan library lain dalam data science, dapat dijalankan menggunakan berbagai text editor, namun lebih disarankan untuk menggunakan Jupyter Notebook.

Pandas pun memiliki berbagai kegunaan seperti data cleansing, data fill, normalisasi data, penggabungan data, visualisasi data, analisis statistik, inspeksi data, memuat dan menyimpan data.

1. Pengenalan Pandas Python

Pandas merupakan library python yang bersifat open source. Pandas biasanya digunakan untuk kebutuhan data analisis. Pandas membuat python supaya dapat bekerja dengan data yang berbentuk tabular seperti spreadsheet dengan cara pemuatan data yang cepat, manipulasi data, menggabungkan data, serta ada berbagai fungsi yang lain. Sebelum menggunakan pandas, terlebih dahulu kita harus mengimpor di python script yang telah tersedia.

Baca juga: Yuk Belajar Coding Python di Modulnya DQLab

2. Series

Pada pandas, terdapat dua kelas data baru yang digunakan sebagai struktur dari spreadsheet, yaitu series dan dataframe. Pada bagian ini kita akan mengenali apa itu series. Series merupakan suatu kolom bagian dari tabel dataframe yang merupakan 1 dimensional numpy array sebagai basis datanya, terdiri dari 1 tipe data (integer, string, float, dll). Untuk lebih memahami apa itu series dan cara mengetikkan scriptnya, perhatikan contoh berikut ini.

3. Dataframe

Kelas data selanjutnya adalah dataframe. Dataframe merupakan gabungan dari series, berbentuk rectangular data yang merupakan tabel spreadsheet itu sendiri. Karena dibentuk dari banyak series, tiap series biasanya memiliki 1 tipe data, yang artinya 1 dataframe bisa memiliki banyak tipe data. Perhatikan contoh berikut ini untuk mengetahui bentuk dataframe, serta bandingkan dengan kelas data series pada bagian sebelumnya.

4. Atribut Dataframe & Series

dataframe dan series memiliki sangat banyak atribut yang digunakan untuk transformasi data, tetapi ada beberapa atribut yang sering dipakai. Pada bagian in series number_list dan dataframe matrix_list pada bagian sebelumnya digunakan kembali.

Pada bagian ini kita akan mengenali beberapa atribut serta cara penggunaannya seperti 1) method.info(), digunakan untuk mengecek kolom apa yang membentuk dataframe itu, 2) attribute.shape, digunakan untuk mengetahui beberapa baris dan kolom, 3) attribute.dtypes, digunakan untuk mengetahui tipe data di tiap kolom, 4) method.astype, digunakan untuk convert tipe data berdasarkan tipe data seperti float, int, str, numpy.float, numpy.int ataupun numpy.datetime. Untuk lebih memahaminya, perhatikan sintaks dan outputnya di bawah ini.

adapun outputnya sebagai berikut.

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

Belajar python ini merupakan salah satu wawasan ilmu yang cukup mengasyikkan. selain bahasa pemrograman yang cukup mudah digunakan, bahasa python ini juga sangat cocok untuk pemula. Makin penasaran?? Langsung aja ke DQLab, banyak modul yang dapat kamu pelajari!!

DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.

Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab. 

Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita