Sering Digunakan, Apa Keunggulan Library Pandas?

Bunga Dea Laraswati -

Dalam menjalankan tugas sebagai data scientist, para profesional ini pasti akan menggunakan berbagai macam aplikasi atau tools untuk menunjang pekerjaan mereka. Jika Anda juga bergelut dalam bidang data science, Anda pasti sudah tak asing lagi dengan beragam tools dan fungsinya masing-masing. Nah, salah satu alat yang mampu membantu Anda bekerja di bidang data science adalah Pandas. Apa itu Pandas dan apa saja keunggulannya? Simak penjelasan lengkapnya di sini!

Mengenal Library Pandas dalam Python

Pandas merupakan sebuah library yang terdapat di Python. Istilah Pandas sendiri merupakan singkatan dari Python Data Analysis Library. Library ini bersifat open source dan paling umum digunakan untuk melakukan analisis data seperti membuat tabel, mengecek data, bahkan mengubah dimensinya. Selain itu, Pandas juga dipakai untuk membuat machine learning.

Pandas pertama kali dikembangan oleh Wes McKinney pada 2008 lalu. Sejak saat itu, library Pandas mengalami perkembangan yang pesat karena bersifat open source. Library Pandas sendiri memiliki dua tipe struktur data yang perlu Anda ketahui, yaitu Series dan Data Frame. Struktur tersebut akan berguna bagi Anda yang ingin melakukan manipulasi data.

Cara kerja Pandas juga tidak sulit dipahami. Data yang ada akan berformat .csv, .tsv, atau SQL. Nantinya, data tersebut akan diubah menjadi objek Python yang disebut data frame. Data frame ini memiliki struktur dua dimensi, di mana data akan disusun menjadi bentuk tabel, lengkap dengan kolom dan barisnya.

Keunggulan Library Pandas

Library Pandas mengalami perkembangan yang pesat dan menjadi tools yang paling sering digunakan. Tentunya hal ini bukan tanpa alasan. Ada beberapa keunggulan Pandas yang membuat tools ini sangat tenar di kalangan data scientist. Adapun beberapa keunggulannya mencakup:

  • Cepat dan efisien untuk melakukan manipulasi dan analisis data.
  • Penanganan data yang hilang dengan mudah dalam data floating point maupun non-floating point.
  • Perubahan ukuran: kolom dapat dimasukkan dan dihapus dari data frame dan objek dimensi yang lebih tinggi.
  • Dapat memuat data dari objek file yang berbeda.
  • Dapat melakukan merging dan penyatuan dataset.
  • Membentuk kembali dan memutar set data secara fleksibel.
  • Menyediakan fungsionalitas deret waktu.
  • Dapat melakukan operasi split-apply-combine pada kumpulan data sehingga data lebih kuat.

Selain itu, library Pandas bisa juga dijalankan dengan menggunakan text editor. Namun, akan lebih baik jika Anda menggunakan Jupyter Notebook karena kemampuannya yang bisa mengeksekusi kode tanpa menjalankan keseluruhan file. Jupyter Notebook juga bisa digunakan untuk melakukan visualisasi data frames dari Pandas dengan lebih mudah.

Pandas Bisa Digunakan untuk Apa Saja?

Library Pandas bisa Anda gunakan untuk berbagai hal, apalagi Pandas akan memudahkan banyak tugas berulang. Melakukan tugas berulang tentu saja akan memakan waktu dan membuat pekerjaan jadi semakin lama diselesaikan. Maka dari itu, Pandas dapat digunakan untuk:

  • Pembersihan data atau data cleansing
  • Isi data
  • Normalisasi data
  • Merge dan joins
  • Visualisasi data
  • Analisis statistik
  • Inspeksi data atau data inspection
  • Memuat dan menyimpan data

Selain itu, seperti yang sudah disinggung sebelumnya, Pandas juga bisa digunakan untuk manipulasi dan analisis data. Bahkan, tools ini menjadi pilihan terbaik untuk melakukan manipulasi data.

Kesimpulan

Library Pandas adalah salah satu tools yang kerap digunakan dalam dunia data science. Pandas dapat mempermudah pekerjaan para data scientist karena proses analisis data menjadi lebih mudah. Selain itu, Pandas juga bisa digunakan untuk melakukan manipulasi data dan masih banyak lagi. Agar kinerjanya semakin baik, Anda perlu menguatkan basis pemrograman Python terlebih dulu.

Tertarik untuk mempelajarinya lebih dalam? Bergabunglah bersama Algoritma Data Science School! Anda bisa mempelajari seluk beluk tentang data science langsung dari mentor terbaik dan berkualitas!

Referensi:

  • GitHub - pandas-dev/pandas: Flexible and powerful data analysis / manipulation library for Python, providing labeled data structures similar to R data.frame objects, statistical functions, and much more (diakses pada 28 Juli 2022)
  • GeeksforGeeks  - Introduction to Pandas in Python  (diakses pada 28 Juli 2022)
  • ActiveState - What Is Pandas in Python? Everything You Need to Know (diakses pada 28 Juli 2022)
  • Towards Data Science - A Quick Introduction to the “Pandas” Python Library (diakses pada 28 Juli 2022)

Get Free Learning Resources

* indicates required
Email Address *
First Name *