Di dunia sekarang ini, berurusan dengan data telah menjadi keterampilan penting bagi pengembang dan analis. Salah satu perpustakaan yang kuat yang membantu dalam melakukan analisis data adalah panda, yang dibangun di atas bahasa pemrograman Python. Pada artikel ini, kita akan melihat cara menginstal panda menggunakan Python pergi, pahami cara kerja perpustakaan, dan jelajahi berbagai fungsi yang akan membantu tugas analisis data kami. Jadi, mari kita menyelam langsung ke dalamnya.
Menginstal panda menggunakan Git
Untuk menginstal panda menggunakan Git, pertama-tama Anda harus mengkloning repositori panda dari GitHub ke mesin lokal Anda. Setelah Anda memiliki salinan repositori, Anda dapat mengikuti langkah-langkah yang disebutkan di bawah ini untuk mengatur semuanya dengan benar.
git clone git://github.com/pandas-dev/pandas.git cd pandas python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows use `venvScriptsactivate` pip install -e .
Kode di atas melakukan hal berikut:
- Mengkloning repositori panda.
- Mengubah direktori saat ini ke folder panda.
- Menciptakan lingkungan virtual yang disebut "venv".
- Mengaktifkan lingkungan virtual.
- Instal panda dalam mode yang dapat diedit, yang memungkinkan Anda untuk memodifikasi kode sumber secara langsung.
Sekarang kita telah menginstal panda melalui Git, kita dapat mulai mengerjakannya dengan Python.
Memulai dengan panda
Untuk mulai menggunakan panda, Anda perlu mengimpor pustaka dalam kode Python Anda. Anda dapat melakukannya dengan menggunakan perintah berikut:
import pandas as pd
Dengan panda yang sekarang diimpor, Anda dapat mulai bekerja dengan kumpulan data dalam berbagai format, seperti database CSV, Excel, atau SQL. Panda menggunakan dua struktur data utama untuk manipulasi data: Bingkai Data dan Seri.
DataFrame adalah tabel dua dimensi dengan sumbu berlabel, sedangkan Seri adalah array berlabel satu dimensi. Struktur data ini memungkinkan Anda melakukan berbagai operasi dan analisis pada data Anda.
Pemuatan dan eksplorasi data
Untuk mendemonstrasikan cara menggunakan panda, mari pertimbangkan contoh kumpulan data – file CSV dengan detail tentang berbagai produk, kategorinya, dan harganya. Anda dapat memuat file dan membuat DataFrame seperti ini:
data = pd.read_csv('products.csv')
Untuk melihat konten DataFrame, gunakan perintah berikut:
print(data.head())
Grafik kepala() fungsi mengembalikan lima baris pertama dari DataFrame. Anda juga dapat melakukan operasi lain seperti menghitung statistik, memfilter data, dan memanipulasi kolom menggunakan fungsi panda.
Kesimpulan
Melalui artikel ini, kami belajar caranya instal panda dengan Python menggunakan Git dan menjelajahi konsep dasar perpustakaan, seperti DataFrames dan Seri. Selain itu, kami belajar tentang memuat dan menjelajahi data menggunakan fungsi panda. Dengan konsep dasar ini, Anda kini dibekali dengan pengetahuan yang dibutuhkan untuk melakukan tugas analisis data dalam proyek Anda. Saat Anda terus bekerja dengan panda, pastikan untuk menjelajahi beragam fungsi dan metode yang ditawarkan oleh pustaka canggih ini – selalu ada lebih banyak hal untuk dipelajari di dunia data!
