Python : Fungsi dan Operasi dasar Pandas (Bagian 1)

Pandas (python data analysis liblary)

Pandas adalah salah satu liblary paling populer untuk data science, pandas memudahkan kita untuk mengolah data data berbentuk tabular yang tersimpan dalam baris dan kolom.

Pandas bersifat open source, menyediakan kinerja tinggi, struktur data yang kuat digunakan sebagai alat analisis data untuk bahasa pemrograman Python.

Dengan panda kita dapat dengan mudah merubah data (CSV, excel, JSON atau SQL) menjadi sebuah object data yang terdiri dari baris dan kolom yang disebut dengan DataFrame.

Fitur :

• DataFrame Object untuk manipulasi data dengan pengindeksan terintegrasi.
• Alat untuk membaca dan menulis data antara struktur data dalam memori dan berbagai format file.
• Penyelarasan data dan penanganan terpadu pada kehilangan data.
• Membentuk kembali dan memutar set data.
• Seleksi berbasis label, pengindeksan fantastis, dan melakukan subset kumpulan data besar.
• Penyisipan dan penghapusan kolom struktur data.
• Memungkinkan operasi split-apply-combine pada Data set.
• Menghubugkan dan menggabungkan Data set.
• Pengindeksan hierarki untuk bekerja dengan data dimensi tinggi dalam struktur data dimensi rendah.
• Fungsionalitas seri waktu: Pembuatan rentang tanggal dan konversi frekuensi.
• Menyediakan penyaringan data (sorting dan filtering).

Nama pandas berasal dari istilah "panel data" yang merujuk pada istilah ekonometrik untuk set data multidimensi terstruktur. bukan diambil dari nama hewan asal negeri tirai bambu panda, apalagi dari merk minuman liang teh cap panda.

---

Requirement :

• Anaconda Python Distribution www.anaconda.com

Saya sarankan menggunakan Anaconda Navigator, paket all-in-one dengan sistem antarmuka grafis (GUI) desktop yang mencakup tautan ke semua aplikasi termasuk dalam distribusi ini adalah Python, RStudio, iPython, Jupyter Notebook, JupyterLab, Spyder, Lem, dan Orange. Didalamnya sudah terdapat lebih dari 1400 liblary, termasuk Pandas, Numpy dan Matplotlib.

• Python IDE Spyder : https://www.spyder-ide.org/

Python memiliki IDE bawaan pada paket installasinya yaitu IDLE, akan tetapi untuk lebih memudahkan kita dalam Manipulasi dan analisis data dengan Pandas, saya rekomendasikan anda menggunakan IDE Spyder. IDE yang dirancang khusus untuk seorang engineers dan scientist untuk keperluan analisis.

Spyder disertakan secara default termasuk dalam distribusi Anaconda Python, yang dilengkapi dengan semua yang kita butuhkan untuk memulai menuju Python Data Science.

Oke cukup.. Langsung saja, sebelum kita melakukan analis dan manipulasi data menggunakan pandas, pertama kita perlajari dasar dasar operasi dan fungsi pada pandas.
Enjoy!

---

1. Membuat Series

Series adalah array satu dimensi yang mampu menampung data jenis apa pun (integer, string, float, objek python, dll.). Label axis/label baris secara kolektif disebut indeks.

Membuat series dari sebuah List

import pandas as pd
import numpy as np

nilai = pd.Series([10,20,30,40,np.nan,50])
print(nilai)

Outputnya :

0    10.0
1   20.0
2    30.0
3    40.0
4     NaN
5    50.0
dtype: float64

Secara default, pandas secara otomatis memberi index pada setiap baris dari series