Library Pandas: Definisi, Manfaat, Cara Kerja, & Contoh
Farijihan Putri
•
25 September 2024
•
151
Pernah nggak sih, Warga Bimbingan berhadapan sama data yang berantakan dan bingung harus ngolahnya gimana? Tenang, Warga Bimbingan, di sinilah library Pandas hadir jadi penyelamat.
Pandas ibarat toolbox canggih yang bikin kamu bisa ngerapiin, menganalisis, dan memanipulasi data dengan mudah di Python.
Kalau kamu udah bosen kelamaan ngatur data manual, MinDi mau bahas apa itu Pandas, manfaatnya, cara kerjanya, dan gimana contoh penggunaannya buat bikin hidup kamu lebih efisien! Siap-siap, ya!
Apa Itu Pandas?
Pandas itu ibarat sahabat terbaik buat kamu yang sering ngolah data di Python. Dengan library ini, kamu bisa mengatur data dalam bentuk tabel (kayak spreadsheet) dengan super mudah.
Pandas bikin kamu bisa baca, ngerapiin, dan menganalisis data dengan cepat. Mulai dari hitung rata-rata sampai filter data sesuai kebutuhan.
Jadi nih, kalo kamu sering pusing ngatur data manual, Pandas hadir buat bikin hidup kamu lebih praktis dan efisien!
13 Manfaat Pandas
Kalau Warga Bimbingan udah kenal sama library Pandas, sekarang saatnya kita bahas kenapa banyak orang cinta banget sama tools ini!
Pandas bukan cuma bikin ngolah data jadi lebih gampang, tapi juga punya segudang manfaat yang bisa bantu kamu jadi lebih efisien dalam analisis data. Yuk, bahas 13 manfaat Pandas yang bikin hidup kamu lebih mudah!
1. Membaca Data dari Berbagai Format
Pandas bikin kamu bisa baca data dari banyak format seperti CSV, Excel, JSON, bahkan SQL. Jadi, mau data kamu berasal dari mana pun, Pandas siap membantu!
2. Mengelola Data dalam Bentuk Tabel
Dengan Pandas, kamu bisa menyimpan dan mengelola data dalam bentuk DataFrame. Bentuknya, struktur tabel yang bikin data lebih rapi dan mudah diolah, mirip kayak spreadsheet.
3. Filter Data dengan Mudah
Mau cari data spesifik? Pandas punya fitur filter yang super simpel, sehingga kamu bisa nemuin data yang kamu butuhin tanpa ribet.
4. Menggabungkan Data dari Sumber Berbeda
Pandas memungkinkan kamu buat merge atau join data dari berbagai sumber dengan mudah. Cocok buat kamu yang sering kerja dengan dataset besar dari berbagai tempat.
5. Mengisi Nilai Kosong (Missing Values)
Kalau ada data yang hilang atau kosong, Pandas bisa bantu kamu mengisi nilai-nilai yang hilang dengan metode yang tepat tanpa bikin data berantakan.
6. Transformasi Data yang Mudah
Butuh mengubah data dari satu bentuk ke bentuk lain? Pandas punya banyak fungsi buat transformasi data, dari mengganti nilai sampai mengubah format.
7. Mempermudah Agregasi Data
Pandas bikin kamu bisa melakukan agregasi data seperti menghitung rata-rata, total, maksimum, atau minimum dengan cepat dan efisien.
8. Visualisasi Data dengan Mudah
Walaupun Pandas bukan khusus buat visualisasi, tapi integrasinya dengan Matplotlib memungkinkan kamu buat bikin grafik yang simpel dan informatif langsung dari data yang kamu kelola.
9. Pengelompokan Data (Grouping)
Fitur group by di Pandas memudahkan kamu mengelompokkan data berdasarkan kategori tertentu dan melakukan operasi tertentu untuk tiap grup.
10. Mudah Menangani Data Besar
Kalau kamu sering kerja dengan dataset yang besar, Pandas bisa bantu kamu mengelolanya dengan lebih efisien dibanding ngolah data manual di spreadsheet biasa.
11. Sorting Data Sesuai Kebutuhan
Kamu bisa mengurutkan data di DataFrame berdasarkan kolom tertentu dengan mudah, entah itu dari nilai terkecil sampai terbesar atau sebaliknya.
12. Melakukan Kalkulasi Antar Kolom
Pandas memungkinkan kamu melakukan operasi matematika antar kolom dengan mudah, seperti menghitung selisih atau persentase perubahan.
13. Dokumentasi yang Lengkap dan Komunitas Aktif
Selain punya dokumentasi yang lengkap, Pandas juga didukung oleh komunitas pengguna yang aktif. Jadi, kalau kamu mentok, selalu ada panduan atau solusi dari komunitas.
Baca Juga: Panduan Analisis Data dengan Python Pandas untuk Pemula
Cara Kerja Pandas
Sumber: Freepik
Setelah tahu segudang manfaatnya, pasti kamu penasaran gimana sih sebenarnya cara kerja Pandas?
Tenang, cara kerjanya nggak sesulit yang kamu bayangkan, kok. Pandas bekerja dengan cara mengolah data dalam bentuk struktur yang disebut DataFrame, yang bikin data kamu lebih rapi dan mudah diakses.
Yuk, bahas step by step bagaimana Pandas membantu Warga Bimbingan dalam mengelola data!
1. Membaca Data dari Sumber Berbagai Format
Pandas bisa membaca data dari berbagai format seperti CSV, Excel, JSON, atau database. Cukup dengan satu baris kode, kamu bisa langsung mengimpor data ke dalam Python.
2. Menyimpan Data dalam DataFrame
Setelah data terbaca, Pandas menyimpannya dalam struktur bernama DataFrame. DataFrame ini mirip seperti tabel di spreadsheet, lengkap dengan baris dan kolom, jadi datanya lebih rapi dan mudah diolah.
3. Manipulasi dan Pengeditan Data
Kamu bisa dengan mudah mengedit data di DataFrame, seperti menambah kolom baru, menghapus kolom yang nggak perlu, atau mengganti nilai di baris tertentu.
4. Memfilter dan Mengelompokkan Data
Pandas memungkinkan kamu memfilter data untuk menampilkan bagian yang kamu butuhkan saja.
Selain itu, kamu bisa menggunakan fitur group by untuk mengelompokkan data berdasarkan kategori tertentu.
5. Agregasi Data (Penghitungan Statistik)
Kalau kamu butuh menghitung statistik seperti rata-rata, total, atau nilai maksimum, Pandas memudahkan proses ini. Kamu bisa melakukan agregasi data dengan cepat hanya dalam beberapa baris kode.
6. Menggabungkan Data dari Sumber Berbeda
Pandas juga bisa menggabungkan dua atau lebih DataFrame dari sumber data berbeda dengan fungsi merge atau join, bikin pengelolaan data jadi lebih fleksibel.
7. Transformasi Data
Kamu bisa melakukan transformasi pada data, seperti mengubah format tanggal, mengisi nilai yang hilang (missing values), atau membuat kolom baru berdasarkan kalkulasi antar kolom.
8. Visualisasi Data
Meskipun Pandas lebih fokus pada pengelolaan data, integrasinya dengan Matplotlib memungkinkan kamu membuat grafik dan diagram langsung dari DataFrame untuk memvisualisasikan data.
Contoh Penggunaan Pandas
Warga Bimbingan pasti penasaran dong gimana contoh penggunaan Pandas? Nah, MinDi udah nyiapin nih contoh penggunaan Pandas yang gampang banget dipahami. Yuk, simak sekarang juga!
1. Membaca Data dari File CSV
Misalnya, kamu punya file CSV berisi data penjualan. Dengan Pandas, kamu bisa membaca data tersebut dengan satu baris kode:
Dengan ini, data akan langsung muncul dalam bentuk tabel (DataFrame) yang siap diolah.
2. Melihat Data Secara Cepat
Setelah data diimpor, kamu bisa melihat lima baris pertama data dengan:
Nah, ini berguna untuk memastikan apakah data sudah terbaca dengan benar.
3. Menghitung Rata-Rata Penjualan
Kalau kamu ingin tahu rata-rata penjualan di dataset tersebut, cukup gunakan:
4. Memfilter Data Berdasarkan Kondisi
Misalnya, kamu mau lihat data penjualan yang di atas 500 unit. Gunakan filter seperti ini:
5. Menggabungkan Dua Dataset
Misalkan kamu punya data pelanggan terpisah, kamu bisa menggabungkannya dengan data penjualan menggunakan:
6. Mengisi Nilai Kosong (Missing Values)
Jika ada nilai yang hilang di dataset, Pandas bisa membantumu mengisi nilai tersebut:
7. Menyimpan Data Kembali ke CSV
Setelah data selesai kamu olah, Pandas memungkinkan kamu menyimpannya kembali ke file CSV dengan:
Baca Juga: Langkah-Langkah Belajar Data Science Pemula 2025, Lengkap!
Mau Belajar Library Pandas dalam Python?
Tertarik untuk lebih dalam mempelajari Pandas dan semua potensi luar biasanya?
Kalau Warga Bimbingan mau menguasai library Pandas dan skill lainnya di bidang data science, Bootcamp Data Science dibimbing.id adalah pilihan terbaik!
Dengan mentor-mentor berpengalaman, 90% alumni berhasil mendapatkan pekerjaan, dan ada penyaluran kerja dengan 700+ Hiring Partner.
Kamu juga bisa gratis mengulang kelas sampai benar-benar paham semua materinya.
Kalo ada pertanyaan kayak, "Gimana sih cara mulai belajar Pandas?" atau "Skill apa lagi yang perlu dikuasai buat jadi data scientist?", konsultasi gratis aja di sini!
Dibimbing.id siap bantu kamu #BimbingSampeJadi data scientist handal!
Referensi
Tags