Apa itu Panda Open source untuk Analisis Data?

Selama bertahun-tahun telah banyak perkembangan teknologi yang berkaitan dengan bidang IT. Orang-orang telah menemukan berbagai cara untuk menyimpan data dengan cara yang jauh lebih efisien dan lebih cepat. Sebagai perusahaan terutama berbasis IT, penting untuk mengelola database dan menyimpannya di tempat yang paling tidak dapat diakses oleh orang luar. Nah, disinilah peran seorang Data Analyst; dia membantu dalam mengelola sejumlah besar data dan menghasilkan kesimpulan yang berarti dari hal yang sama. Menjadi seorang analis data membutuhkan perhatian dan keinginan untuk mengeksplorasi cara-cara baru dalam mengelola database dan inilah bagaimana perpustakaan yang luar biasa ini lahir untuk membantu komunitas penganalisis data. Nama library ini adalah Pandas – Python Data Analysis Library.

Pandas adalah alat analisis data sumber terbuka yang merupakan perpustakaan yang dapat kita instal menggunakan Python di sistem kita. Pustaka Pandas berisi fitur luar biasa yang membantu analis data mengatasi masalah memuat data dan melakukan analisis statistik. Ya, Anda tidak salah dengar, itu Pandas. Jangan pergi dengan namanya karena mungkin terlihat lucu. Kekuatan alat analisis data ini melintasi semua rintangan yang muncul dalam menganalisis database.

Beberapa hal penting yang dapat kita lakukan dengan bantuan alat analisis data sumber terbuka Pandas:

  1. Memuat dataset di lingkungan Python: Dengan bantuan Pandas, kita dapat memuat berbagai jenis data dengan ekstensi yang berbeda seperti.csv,.xlsx,.xls. Database relasional, database non-relasional, dan banyak lagi. Hanya dengan satu baris kode, kita dapat mengimpor semua jenis data ke dalam sistem dan dapat bermain-main dengan hal yang sama
  2. Membaca dari web: Dengan bantuan perpustakaan ini, kita dapat membaca segala jenis data dari web asalkan ada tabel di dalam halaman web. Kita juga bisa membaca tabel HTML dan file JSON dengan library ini.
  3. One Hot Encoding: Dengan bantuan panda, kita juga dapat melakukan rekayasa fitur untuk pembelajaran engine. Kita dapat membuat variabel dummy yang juga disebut variabel enkode one-hot untuk fitur kategorikal kita dan membantu dalam membangun model kereta dan pengujian kita.
  4. Menghapus Kolom dan Baris dari data: Dengan bantuan Pandas, seseorang dapat menghapus kolom dan baris tertentu dari kumpulan data yang menurutnya tidak perlu.
  5. Memasukkan kolom baru di lokasi tertentu: Memasukkan kolom tertentu yang dapat menambah nilai pada data kita dapat dilakukan dengan bantuan Pandas. Sintaksnya sangat sederhana dan mudah dipahami oleh pengembang dan ilmuwan data.
  6. Buat kolom baru dan kemudian pindahkan: Kita dapat membuat kolom baru dengan metadata yang sama sekali berbeda yang terkandung di dalamnya dan dapat menggunakannya untuk manipulasi data dan aktivitas pembelajaran engine.
  7. Memfilter baris berdasarkan kondisi: Memfilter baris dan kolom yang kita inginkan dari data juga dapat dilakukan dengan Pandas. Ini berguna terutama ketika kita ingin melihat fluktuasi satu fitur dengan fitur lainnya dan bagaimana hal itu berdampak pada fitur lain dari kumpulan data.
  8. Menanyakan nilai spesifik dari data: Membuat kueri mirip dengan memfilter sekumpulan fitur dari kumpulan data, satu-satunya perbedaan adalah ada perbedaan dalam sintaksis. Opsi pemfilteran dan kueri adalah bagian penting dari analisis data.
  9. Menggabungkan data yang berbeda: Menggabungkan berarti menggabungkan dua data berbeda yang sama sekali berbeda satu sama lain atau memiliki beberapa jenis hubungan semantik di antara mereka. Dengan bantuan Pandas, menggabungkan dua atau lebih bingkai data juga dapat dilakukan dengan lebih mudah daripada alat lain.
  10. Penggabungan data: Penggabungan adalah konsep serupa seperti menggabungkan perbedaannya adalah penggabungan dapat dilakukan antara bingkai data ketika mereka berisi setidaknya satu kolom serupa di antara mereka.
  11. Membuat kategori terurut: Kita dapat membuat kategori terurut sinkron yang tepat dengan bantuan Pandas dalam hal mengurutkan fitur kategorikal dalam bingkai data.
  12. Menjatuhkan dan mengisi kolom: Menjatuhkan kolom tertentu yang berisi nilai nol atau kurang penting, mengisi kolom dengan nilai berdasarkan analisis statistik, menginterpolasi nilai kolom, membuat format tanggal-waktu untuk kolom deret waktu, dll. Semua dapat dilakukan dengan bantuan dari Panda.
  13. Menghitung statistik: Ketentuan untuk menghitung berbagai hal statistik seperti mean, median, skewness, kurtosis, modus, varians, standar deviasi, dan banyak lagi semuanya dapat dilakukan dengan bantuan perpustakaan ini jika kita berisi kumpulan data.
  14. Membuat data kustom: Jika kita ingin mempraktekkan semua fitur perpustakaan ini maka kita dapat membuat data kustom juga menggunakan panda dan perpustakaan lainnya. Fitur ini membantu pemula untuk menghapus konsep mereka pada data dummy dan kemudian mempraktikkan masalah langsung.

Perintah untuk menginstal Panda :

pip install panda

atau

dengan kondominium

conda install panda

Untuk informasi lebih lanjut dokumentasi resmi.

Banyak fitur lain yang dapat dilakukan pada kumpulan data kita dengan bantuan Pandas dan untuk mendapatkan pengetahuan tentang ini, silakan kunjungi situs web Pandas pandas.pydata.org. Juga, ada perpustakaan alternatif Pandas yang dikenal sebagai Pyspark tetapi keterbatasan yang dimiliki perpustakaan Spark ini adalah kecepatan yang lebih rendah saat mengeksekusi kode dan oleh karena itu menghabiskan banyak waktu untuk menganalisis data.

Baca selengkapnya: 14 Perangkat Lunak Analisis Data Besar Sumber Terbuka Teratas

Kesimpulan

Jika Anda seorang analis data atau ingin menjadi seorang analis data dan jika Anda menggunakan Python sebagai bahasa pemrograman pilihan Anda, maka gunakan alat luar biasa ini untuk analisis data karena ini akan membuat pekerjaan Anda sangat mudah. Bermain-main dengan perpustakaan yang keren dan menakjubkan ini dan dapatkan manfaatnya sesegera mungkin.

Related Posts

© 2022 Tekno Sridianti