Pandas read csv
Pandas adalah pustaka open-source dalam bahasa pemrograman Python yang menyediakan struktur data dan alat analisis data yang efisien dan mudah digunakan. Salah satu fitur utama Pandas adalah kemampuannya untuk membaca dan memanipulasi data dalam format berbagai jenis, termasuk format CSV (Comma-Separated Values), yang umum digunakan dalam menyimpan data tabel.
Fungsi read_csv() adalah bagian dari Pandas dan digunakan untuk membaca data dari file CSV ke dalam sebuah DataFrame. DataFrame adalah struktur data tabular dua dimensi yang sangat berguna dalam analisis data, dan Pandas memberikan banyak fungsi dan metode untuk memanipulasinya.
Berikut adalah beberapa parameter umum yang dapat digunakan dalam fungsi pd.read_csv()
filepath_or_buffer: Nama file atau objek buffer yang berisi data CSV.
sep (delimiter): Pemisah antara kolom-kolom dalam file CSV. Secara default, ini diatur ke koma (,).
header: Baris nomor berapa yang harus diambil sebagai header. Jika tidak diatur, Pandas akan menggunakan header default (biasanya baris pertama).
index_col: Kolom mana yang harus dijadikan indeks DataFrame.
skiprows: Jumlah baris yang harus dilewati dari awal file sebelum membaca data.
na_values: Daftar nilai yang dianggap sebagai nilai yang hilang.
dtype: Menetapkan tipe data kolom yang spesifik.
parse_dates: Menentukan kolom mana yang harus diubah menjadi tipe data tanggal.
Exploring The DataFrame
"Exploring the DataFrame" merujuk pada serangkaian kegiatan atau tindakan yang dilakukan untuk memahami dan menganalisis struktur dan konten dari Pandas DataFrame, yang merupakan struktur data tabular dua dimensi yang sangat berguna dalam analisis data. Saat Anda bekerja dengan DataFrame, Anda mungkin perlu menjelajahi data untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang informasi yang dikandungnya. Berikut adalah beberapa aspek yang umumnya dieksplorasi:
1. Menampilkan Data Awal dan Akhir
Head dan Tail: Fungsi head() dan tail() dapat digunakan untuk menampilkan beberapa baris pertama atau terakhir dari DataFrame. Ini memberikan gambaran cepat tentang struktur dan konten data.
2. Melihat Informasi Data
Info: Metode info() memberikan informasi tentang tipe data, jumlah nilai non-null, dan penggunaan memori. Ini membantu untuk memahami apakah ada nilai yang hilang atau kolom dengan tipe data yang tidak sesuai.
3. Deskripsi Statistik Deskriptif
Describe: Fungsi describe() memberikan ringkasan statistik deskriptif seperti rata-rata, deviasi standar, nilai minimum, kuartil, dan nilai maksimum untuk setiap kolom numerik dalam DataFrame.
4. Menjelajahi Kolom Spesifik
Selecting Columns: Anda dapat mengakses kolom tertentu dalam DataFrame dengan menggunakan nama kolomnya. Ini memungkinkan Anda melihat distribusi nilai dalam kolom tertentu atau melakukan analisis lebih lanjut.
5. Menjelajahi Baris Spesifik
Selecting Rows: Memilih baris berdasarkan kriteria tertentu untuk melihat atau menganalisis data yang memenuhi syarat tertentu.
6. Menangani Nilai yang Hilang
Handling Missing Values: Menentukan apakah ada nilai yang hilang dalam DataFrame dan bagaimana menangani nilai-nilai tersebut, misalnya, dengan menghapus baris atau mengisi dengan nilai tertentu.
7. Visualisasi Sederhana
Matplotlib atau Seaborn: Menggunakan pustaka visualisasi data seperti Matplotlib atau Seaborn untuk membuat plot sederhana guna memvisualisasikan distribusi atau tren dalam DataFrame.
8. Menjelajahi Korelasi
Correlation Matrix: Membuat matriks korelasi untuk melihat hubungan antara kolom-kolom numerik dalam DataFrame.
9. Melihat Unik dan Frekuensi Data Kategorikal
Unique dan Value Counts: Mengetahui nilai unik dalam kolom kategorikal dan menghitung frekuensinya.
10. Menangani Format Tanggal dan Waktu
Pandas DateTime Functions: Jika data Anda berisi kolom tanggal dan waktu, menjelajahi dan memanipulasi data waktu menggunakan fungsi-fungsi datetime yang disediakan oleh Pandas.
Melalui langkah-langkah eksplorasi ini, Anda dapat memahami dengan lebih baik data yang Anda miliki, mendeteksi pola atau tren, dan membuat keputusan analisis yang lebih informan. Eksplorasi DataFrame adalah langkah awal yang penting sebelum melibatkan diri dalam analisis data yang lebih mendalam atau pengolahan data lebih lanjut.
Series and selecting row
Series in Pandas
Sebuah Series adalah struktur data satu dimensi dalam Pandas yang dapat menyimpan data dari berbagai jenis, termasuk nilai-nilai numerik, string, atau objek lainnya.
Cara Membuat Series: Dapat dibuat dari daftar, array, atau data lainnya menggunakan fungsi pd.Series().
Karakteristik
Memiliki indeks yang unik untuk setiap elemen.
Dapat menyimpan berbagai tipe data.
Operasi mirip dengan array NumPy, tetapi dengan fleksibilitas indeks tambahan.
2. Selecting Rows in Pandas:
Menggunakan Indexing: Anda dapat memilih baris dari DataFrame atau Series menggunakan berbagai metode indeks, termasuk label indeks, indeks numerik, atau kriteria boolean.
Menggunakan Metode .loc[] dan .iloc[]
Metode .loc[] digunakan untuk memilih baris berdasarkan label indeks.
Metode .iloc[] digunakan untuk memilih baris berdasarkan indeks numerik.
Menangani Series dengan Indeks Duplikat
Series dapat memiliki indeks yang duplikat, dan Anda dapat menggunakan indeks tersebut untuk memilih baris.
Data Types
Dalam Pandas, data types (tipe data) mengacu pada jenis nilai atau informasi yang dapat disimpan dalam suatu struktur data seperti DataFrame atau Series. Pandas mendukung berbagai tipe data, dan pemahaman yang baik tentang tipe data ini penting untuk mengelola dan menganalisis data dengan efisien. Berikut adalah beberapa tipe data umum yang digunakan di Pandas:
Deskripsi: Tipe data "Object" digunakan untuk menyimpan nilai-nilai string atau kombinasi tipe data yang lebih kompleks.
Selecting multiple rows
Memilih beberapa baris dari DataFrame adalah kegiatan umum dalam analisis data. Pandas menyediakan beberapa cara untuk melakukan ini, baik menggunakan metode indeks, kriteria boolean, atau fungsi tertentu
metode yang sesuai dengan kebutuhan , dan untuk memahami konsep indeks, label indeks, dan indeks numerik saat memilih baris dari DataFrame.
Selecting Individual Columns
Selecting Individual Columns" atau "Memilih Kolom Secara Individual" merujuk pada tindakan memilih satu atau lebih kolom dari sebuah DataFrame dalam pustaka Pandas di Python
Selecting multiple columns by name
berdasarkan nama adalah tindakan memilih dua atau lebih kolom dari sebuah DataFrame dalam pustaka Pandas di Python dengan menggunakan nama kolomnya
Summarizing and Computing Descriptive Statistics
Summarizing and Computing Descriptive Statistics in Pandas
"Summarizing and Computing Descriptive Statistics" merujuk pada serangkaian proses di mana kita menggunakan berbagai metode untuk merangkum dan menghitung statistik deskriptif dari data dalam suatu DataFrame atau Series menggunakan pustaka Pandas di Python
Komentar
Posting Komentar