Media Belajar Bahasa Pemrograman | by APPKEY

PythonTutorial Python 15 : Python Pandas, Manipulasi Data Menggunakan...

Tutorial Python 15 : Python Pandas, Manipulasi Data Menggunakan Pandas Dataframe

-

Halo pembaca setia Codekey! Selamat datang di tutorial ke 15 bahasa pemrograman python yang akan membahas manipulasi data dengan menggunakan python pandas dataframe. Pandas dataframe adalah salah satu alat manipulasi data yang biasa digunakan dalam bahasa pemrograman python. Agar dapat memahami dan mengikuti materi kali ini jangan lewatkan tutorial-tutorial sebelumnya. Jika sudah, yuk simak penjelasan lengkapnya!

Pandas Data Frames pada Bahasa Pemrograman Python

python-pandas

Dalam bahasa pemrograman python Pandas adalah packages pada python yang berfungsi untuk manipulasi data tingkat tinggi, dikembangkan oleh Wes McKinney. python pandas dibangun di atas paket Numpy dan struktur data kuncinya disebut dengan DataFrame. DataFrames memungkinkan Anda untuk menyimpan dan memanipulasi data tabular dalam baris observasi dan kolom variabel.

Ada beberapa cara untuk membuat Pandas DataFrame. Salah satu caranya adalah dengan menggunakan kamus. Contohnya dapat Anda lihat pada contoh di bawah ini:

dict = {"Negara": ["Brazil", "Russia", "India", "China", "South Africa"],
       "Ibukota": ["Brasilia", "Moscow", "New Dehli", "Beijing", "Pretoria"],
       "Luas": [8.516, 17.10, 3.286, 9.597, 1.221],
       "Populasi": [200.4, 143.5, 1252, 1357, 52.98] }

import pandas as pd
daftar = pd.DataFrame(dict)
print(daftar)

Seperti yang Anda lihat pada contoh di atas, dengan daftar Pandas DataFrame baru , Panda telah menetapkan kunci untuk setiap negara sebagai nilai numerik 0 hingga 4. Jika Anda ingin memiliki nilai indeks yang berbeda, misalnya, kode negara dua huruf, Anda juga dapat melakukannya dengan mudah dengan cara seperti sintaks di bawah ini:

# membuat index terbaru didalam index
daftar.index = ["BR", "RU", "IN", "CH", "SA"]

# Mencetak daftar dengan Penambahan index terbaru
print(daftar)

Selain cara di atas, Anda juga dapat membuatnya dengan cara berbeda. Cara lain untuk membuat DataFrame adalah dengan mengimpor file csv menggunakan Pandas. Sekarang, csv cars.csv disimpan dan dapat diimpor menggunakan pd.read_csv seperti sintaks di bawah ini:

# Import pandas as pd
import pandas as pd

# Import the cars.csv data: cars
cars = pd.read_csv('cars.csv')

# Print out cars
print(cars)

Cara Mengindeks Pandas dataFrames

Ada beberapa cara yang dapat Anda lakukan untuk mengindeks Pandas DataFrame. Salah satu cara termudah untuk melakukannya adalah dengan menggunakan notasi kurung siku.

Pada contoh di bawah ini, Anda dapat menggunakan tanda kurung siku untuk memilih satu kolom cars DataFrame. Anda dapat menggunakan braket tunggal atau braket ganda. Braket tunggal akan mengeluarkan Seri Pandas, sedangkan braket ganda akan mengeluarkan Pandas DataFrame. Perhatikan sintaks di bawah ini:

Artikel Terkait  Tutorial Python 28 : Tipe Data Python Tuple dan Cara Menggunakannya!

# import packages pandas dan dokumen dengan nama cars
import pandas as pd
cars = pd.read_csv('cars.csv', index_col = 0)

# mencetak kolom country pada pandas series 
print(cars['cars_per_cap'])

# mencetak kolom country menggunakan pandas dataframe
print(cars[['cars_per_cap']])

# mencetak dataframe country dan kolom drives_right
print(cars[['cars_per_cap', 'country']])

Tanda kurung siku juga dapat digunakan untuk mengakses observasi (baris) dari DataFrame. Sebagai contoh dapat Anda lihat pada sintaks berikut:

# Import data cars
import pandas as pd
cars = pd.read_csv('cars.csv', index_col = 0)

# mencetak 4 observations pertama dalam data
print(cars[0:4])

# mencetal 5 dan 6 observations
print(cars[5:6])

Anda juga dapat menggunakan loc dan iloc untuk melakukan hampir semua operasi pemilihan data. Loc berbasis label, yang berarti Anda harus menentukan baris dan kolom berdasarkan label baris dan kolomnya. Iloc adalah berbasis indeks integer, jadi Anda harus menentukan baris dan kolom dengan indeks integernya seperti yang Anda lakukan pada latihan sebelumnya. Coba Anda perhatikan sintaks di bawah ini:

# mencetak data cars
import pandas as pd
cars = pd.read_csv('cars.csv', index_col = 0)

# mencetak observations pada jepang
print(cars.iloc[2])

# mencetak observations pada Australia dan mesir
print(cars.loc[['AUS', 'EG']]

Nah itulah tutorial bahasa pemrograman python ke 15 khusus untuk Anda. Pada tutorial ini Anda telah mempelajari cara melakukan manipulasi data dengan python pandas dataframe. Tutorial ini akan memudahkan Anda dalam menyimpan dan memanipulasi data, baik tabular maupun baris dan kolom observasi.

Sekian artikel kali tentang python pandas kali ini, terima kasih telah mengikuti hingga akhir. Jangan lupa untuk terus berlatih agar kemampuan dan pemahaman Anda semakin baik. Sampai jumpa di tutorial menarik berikutnya hanya di Codekey, semoga bermanfaat!


Jasa Pembuatan Aplikasi, Website dan Internet Marketing | PT APPKEY
PT APPKEY adalah perusahaan IT yang khusus membuat aplikasi Android, iOS dan mengembangkan sistem website. Kami juga memiliki pengetahuan dan wawasan dalam menjalankan pemasaran online sehingga diharapkan dapat membantu menyelesaikan permasalahan Anda.

Jasa Pembuatan Aplikasi

Jasa Pembuatan Website

Jasa Pembuatan Paket Aplikasi

Jasa Pembuatan Internet Marketing

Tutorial

Subscribe Sekarang

Dapatkan beragam informasi menarik tentang bahasa pemrograman langsung melalui email Anda. Subscribe sekarang dan terus belajar bersama kami!

Blog Post Ranking 10

Tutorial Python 9 : Cara Membuat Looping Python

Pada artikel sebelumnya, Codekey telah menjelaskan tentang Operasi Kondisional Python yang di dalamnya menyinggung tentang percabangan dan perulangan. Belajar...

Tutorial PHP 22 : Cara Membuat Redirect PHP dengan Cepat dan Mudah

Jika Anda melakukan browsing di browser kesayangan Anda, mungkin Anda pernah melihat link yang berisikan “php redirect” atau yang...

Tutorial Python 8 : Langkah Mudah Membuat Operasi Kondisional pada Python

Pada pembahasan sebelumnya, Codekey telah menjelaskan kepada Anda tentang pengoperasian string pada Python mulai dari menggabungkan hingga memanipulasi string...

Tutorial Python 7 : Python String Format dan Cara Mudahnya

Anda ingin belajar Python dan ingin menjadi ahli dalam bahasa pemrograman Python? Mari belajar bersama Codekey! Pada pembahasan kali...

Tutorial PHP 23 : Cara Membuat Messages Alert PHP

Alert box atau alert messages digunakan di situs web untuk menampilkan pesan peringatan kepada pengguna bahwa mereka telah memasukkan...

Tutorial Dart 18 : Ayo Mulai, Pelajari Cara Install Flutter

Pada seri tutorial Dart kali ini, Codekey akan menampilkan hal yang sedikit berbeda, yaitu tentang aplikasi-aplikasi yang mendukung pemrograman...

Tutorial SQL 8 : Constraint SQL, Bagaimana Fungsi dan Penggunaannya?

Pada artikel sebelumnya Anda telah mempelajari tentang wildcard SQL, pada artikel kali ini kami akan menjelaskan tentang constraint SQL. Jika...

Tutorial SQL 20 : Mari Pelajari Cara Menggunakan Fungsi GROUP by SQL

Pada pembahasan seri Tutorial SQL ke- 20 ini, Codekey akan membahas tentang GROUP BY yang merupakan statement di dalam...

Tutorial Javascript 8 : Array Javascript, Panduan Lengkap Cara Membuatnya

Seperti bahasa pemrograman yang berorientasi objek lainnya, dalam JavaScript juga terdapat array. Jika Anda memiliki banyak objek yang ingin...

Tutorial Javascript 21 : Panduan Membuat Number Format Javascript

Ada banyak cara berbeda untuk mencetak integer dengan koma sebagai pemisah ribuan dalam JavaScript. Untuk mencetak integer dalam JavaScript,...

Bisnis

Online Service

Peluang Bisnis

Model Bisnis

Entrepreneurship

Uang

Ketrampilan

Outsourcing

Monetize

Pemasaran

SEO

Internet Marketing

Dasar Pemasaran

Strategi Pemasaran

Situs Web Analitik

Iklan

Teknologi

Teknologi Terbaru

AI

Komputer

Jaringan

Paling Sering dibaca
Mungkin Anda Menyukainya