Pandas adalah pustaka Python yang banyak digunakan untuk manipulasi dan analisis data, dan iloc adalah fungsi penting dalam pustaka yang memungkinkan pengguna memilih dan memanipulasi data dengan pengindeksan berbasis bilangan bulat. Ini bisa sangat berguna saat bekerja dengan kumpulan data besar. Pada artikel ini, kita akan mengeksplorasi penggunaan panda iloc dalam berbagai skenario dan jelaskan cara kerja fungsi langkah demi langkah untuk membantu Anda memahami signifikansi dan aplikasi potensialnya dalam analisis data.
panda iloc: Solusi untuk Masalah Umum
Tantangan umum yang dihadapi oleh analis data adalah bagaimana memilih dan menganalisis bagian tertentu dari kumpulan data mereka secara efisien. Objek DataFrame di panda menawarkan banyak metode luar biasa untuk mengatasi tantangan ini, dan salah satu fungsi yang paling serbaguna dan hebat adalah iloc pengindeks. Ini memungkinkan pengguna untuk mengakses baris dan kolom dari DataFrame berdasarkan pengindeksan berbasis integer.
Mari kita mulai dengan membahas penjelasan langkah demi langkah tentang cara menggunakan iloc dalam skenario analisis data praktis.
Penjelasan Langkah-demi-Langkah Pandas iloc
Menggunakan panda iloc sederhana dan intuitif. Misalkan kita memiliki DataFrame berikut:
import pandas as pd
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David'],
'Age': [25, 29, 21, 35],
'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles', 'Boston']}
df = pd.DataFrame(data)
DataFrame kami memiliki 4 baris dan 3 kolom. Untuk menggunakan iloc, Anda perlu menyediakan indeks untuk baris dan kolom yang ingin Anda akses. Berikut beberapa contohnya:
1. Mengakses baris dan kolom tertentu:
# Access row 2 (index 1) and column 'Name' (index 0) selected_data = df.iloc[1, 0] print(selected_data) # Output: Bob
2. Mengakses berbagai baris dan kolom:
# Access rows 1 to 3 (indexes 0 and 1) and columns 'Name' and 'Age' (indexes 0 and 1) selected_data = df.iloc[0:2, 0:2] print(selected_data) # Output: # Name Age # 0 Alice 25 # 1 Bob 29
3. Mengakses baris dan kolom tertentu:
# Access rows 1 and 4 (indexes 0 and 3) and columns 'Name' and 'City' (indexes 0 and 2) selected_data = df.iloc[[0, 3], [0, 2]] print(selected_data) # Output: # Name City # 0 Alice New York # 3 David Boston
Perpustakaan dan Ketergantungan
Untuk menggunakan panda iloc, Anda harus menginstal pustaka panda, serta pustaka lain yang bergantung pada panda, seperti NumPy. Anda dapat menginstalnya melalui pip atau conda:
pip install pandas numpy
or
conda install pandas numpy
Setelah pustaka terinstal, Anda dapat mulai menggunakan panda dan iloc di lingkungan Python Anda seperti yang ditunjukkan pada contoh di atas.
Fungsi Terkait Lainnya dan Metode Pengindeksan
Selain iloc, panda menyediakan beberapa fungsi dan metode pengindeksan lain yang dapat berguna dalam situasi yang berbeda. Beberapa yang utama adalah:
- lokasi: Pengindeks ini memungkinkan pengguna untuk mengakses baris dan kolom berdasarkan pengindeksan berbasis label, daripada pengindeksan berbasis bilangan bulat seperti iloc.
- di: Ini digunakan untuk mengakses satu nilai berdasarkan pengindeksan berbasis label.
- itu: Mirip dengan 'at', tetapi untuk pengindeksan berbasis bilangan bulat. Ini digunakan untuk mengakses nilai tunggal berdasarkan pengindeksan berbasis integer.
Menjelajahi fungsi-fungsi ini dan memahami bagaimana mereka dapat digunakan dalam kombinasi dengan iloc akan memperkuat kemampuan Anda untuk melakukan manipulasi data yang rumit menggunakan panda.
