SCROLL TO CONTINUE WITH CONTENT

Mengeksplorasi Library Pandas 101: Pemrosesan Data yang Efektif

Pandas
0 Komentar

RADARCIREBON.ID – Pandas (pd), yang pertama kali dikembangkan oleh Wes McKinney pada tahun 2008, adalah salah satu library pemrosesan data Python yang paling populer. Ini menawarkan alat yang kuat untuk mengatur dan menganalisis data dengan baik. Seorang data scientist atau data analyst harus memiliki library ini sebagai bagian dari kit mereka. Artikel ini akan membahas pd secara menyeluruh, mulai dari pengenalan dasar hingga fitur-fiturnya yang paling canggih.

Pandas memungkinkan kita mengimpor data dari berbagai sumber, seperti file CSV, Excel, database SQL, atau bahkan data scraping web. Tidak mengherankan bahwa pdmenjadi andalan para ilmuwan data, analis data, dan praktisi pemrosesan data untuk mengatasi kesulitan mengelola dan menganalisis data karena kemampuannya untuk membersihkan, mentransformasi, dan menganalisis data.

Pandas: Apa Itu?

Pandas(pd) adalah library open-source untuk pemrosesan data di Python yang dibangun di atas NumPy (Numerical Python). Salah satu fitur utama Pandas adalah struktur data tabular yang kuat yang disebut DataFrame. DataFrame adalah alat yang sangat baik untuk menyimpan dan mengelola data dalam bentuk tabel dua dimensi yang mirip dengan spreadsheet Excel.

Baca Juga:Exploratory Data Analysis (EDA) 101! Jadilah Jagoan Data!Big Data 101! Besar tapi Jarang Orang tau!

Memahami DataFrame

DataFrames adalah inti Pandas. Mengizinkan impor data dari berbagai sumber, seperti CSV, Excel, SQL database, dan bahkan scraping data dari web, DataFrames adalah struktur data yang memungkinkan kita dengan mudah melakukan manipulasi data seperti filtering, sorting, groupby, dan visualisasi. Kami dapat menjelajahi, membersihkan, dan mengubah data dengan lebih efisien dengan Pandas.

Baca Juga : 10 Ragam Matplotlib dalam data science

Penggunaan Pandas

Banyak industri dan bidang menggunakan Pandas, termasuk data science, analisis data, ekonomi, keuangan, dan ilmu sosial. Beberapa aplikasi umum pd meliputi:

  1. Data Cleaning: Membersihkan data mentah, menghapus data yang hilang atau tidak valid, dan mengisi nilai yang hilang.
  2. Data Exploration: Mengeksplorasi data untuk memahami pola, tren, dan hubungan antara variabel.
  3. Data Transformation: Melakukan transformasi data seperti grouping, aggregating, dan pivoting untuk menghasilkan insight yang lebih dalam.
  4. Data Visualization: Menyiapkan data untuk visualisasi dengan library seperti Matplotlib dan Seaborn.
  5. Data Analysis: Menganalisis data untuk mengidentifikasi pola dan mengambil keputusan berdasarkan temuan.
0 Komentar