Getting Started With Pandas

-

 Pengenalan Pandas :

Apa itu Pandas?
Pandas adalah perpustakaan manipulasi dan analisis data open-source yang kuat untuk Python.
Ini menyediakan struktur data untuk menyimpan dataset besar dengan efisien dan alat untuk bekerja dengannya.

Fitur Utama:
  1. DataFrame: Struktur data berlabel 2-dimensi.
  2. Series: Array berlabel 1-dimensi.
  3. Penanganan data yang hilang.
  4. Pengelompokan dan agregasi data.
  5. Penggabungan dan penggabungan dataset.
  6. Fungsionalitas deret waktu.

Pandas read csv

Menggunakan fungsi pd.read_csv('nama_file.csv') untuk membaca data dari file CSV ke dalam DataFrame.


Exploring The DataFrame

  • Melihat beberapa baris pertama data: df.head().
  • Melihat beberapa baris terakhir data: df.tail().
  • Menampilkan informasi tentang DataFrame: df.info().
  • Melihat statistik deskriptif: df.describe().


Series and selecting row

  • Mengakses kolom sebagai Series: df['nama_kolom'].
  • Memilih baris berdasarkan indeks: df.loc[indeks].

Data Types

  • Melihat tipe data kolom: df.dtypes.
  • Mengganti tipe data kolom: df['nama_kolom'] = df['nama_kolom'].astype('tipe_data_baru'.

Selecting multiple rows

  • Memilih beberapa baris berdasarkan indeks: df.loc[indeks_mulai:indeks_akhir].

Selecting Individual Columns

  • Memilih satu kolom: df['nama_kolom'].
  • Memilih beberapa kolom: df[['kolom1', 'kolom2']].


Selecting multiple columns by name

  • Memilih beberapa kolom berdasarkan nama: df.loc[:, ['kolom1', 'kolom2']].


Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Open Source Intelligence (OSINT)

-
Gambar
OSINT  ( Open Source Intelligence ) Adalah pada proses pengumpulan dan analisis informasi yang tersedia untuk umum dari berbagai sumber terbuka untuk tujuan intelijen. Ini termasuk penggunaan informasi yang dapat diakses oleh publik secara legal, seperti situs web, media sosial, laporan publik, basis data, dan publikasi lainnya. OSINT digunakan oleh berbagai pihak, termasuk perusahaan, pemerintah, penegak hukum, dan profesional keamanan siber untuk mengumpulkan informasi yang relevan dan berharga. Sumber-sumber OSINT mencakup media, internet, media sosial, pemerintah, akademik, dan komersial. Proses OSINT melibatkan definisi tujuan, pengumpulan data, pengolahan data, analisis, dan penyajian laporan. Manfaat OSINT meliputi deteksi ancaman dan keamanan, pemantauan media sosial, investigasi dan penegakan hukum, intelijen bisnis, pengumpulan informasi di medan perang, penilaian risiko, dan dukungan untuk keputusan pemerintah. Beberapa alat dan teknik umum yang digunakan dalam OSINT ter...
Baca selengkapnya

Mengenal MongoDB For VSCode

-
Gambar
  Memaksimalkan Pengembangan Database dengan Visual Studio Code MongoDB adalah salah satu database NoSQL yang paling populer di dunia, digunakan oleh ribuan pengembang untuk menyimpan dan mengelola data mereka. MongoDB menawarkan fleksibilitas, skalabilitas, dan kinerja tinggi, menjadikannya pilihan utama untuk banyak aplikasi modern. Dalam upaya untuk memudahkan pengembangan dan administrasi database MongoDB, tim MongoDB merilis ekstensi MongoDB for Visual Studio Code. Visual Studio Code (VSCode) adalah salah satu editor kode sumber terpopuler yang tersedia secara gratis. MongoDB for VSCode adalah ekstensi yang memungkinkan pengembang untuk terhubung ke database MongoDB, menjelajahi data, mengeksekusi query, dan mengelola koleksi data, semuanya tanpa perlu meninggalkan VSCode. Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi bagaimana MongoDB for VSCode dapat memaksimalkan produktivitas Anda dalam pengembangan dan administrasi database MongoDB. Instalasi MongoDB for VSCode Langkah pertama...
Baca selengkapnya

GETTING STARTED WITH MATPLOTLIB & SEABORN

-
Gambar
    Getting Started with Matplotlib and Seaborn 1. Pertama tama silahakan load data train.csv sehingga seperti dibawah ini  2. Coba tampilkan basic info dari data tersebut seperti di bawah ini  Lets Have some questions to asnwer 1. Siapakah para penumpang titanic? (Umur, Jenis kelamin, Kelas dll) - Mari kita visualisasikan!, silahkan coba untuk membuat visualisasi seperti gambar di bawah ini  - Hint untuk membuat seaborn seperti gambar di atas dan di bawah ini
Baca selengkapnya