pandas adalah salah satu paket data science Python paling populer dan menjadi alat standar untuk bekerja dengan data tabular di Python. Syukurlah, pemula total dapat belajar dan mulai pemrograman di pandas dalam beberapa minggu. Berikut cara memulainya.
Yang perlu diketahui sebelum memulai
Apa itu pandas?
pandas adalah salah satu paket Python pertama yang sebaiknya Anda pelajari karena mudah digunakan, bersifat open source, dan memungkinkan Anda bekerja dengan data dalam jumlah besar. Paket ini memungkinkan manipulasi data yang cepat dan efisien, agregasi dan pivot data, fungsionalitas deret waktu yang fleksibel, dan banyak lagi.
pandas memiliki banyak fungsionalitas yang sama seperti SQL atau Excel, dan dapat menerima berbagai tipe data—mulai dari file CSV dan teks hingga file Microsoft Excel, basis data SQL, dan lainnya. Keuntungannya, Anda dapat mengonversinya ke objek DataFrame, yang merepresentasikan kolom dan baris yang menyerupai data tabular di Excel—tetapi di Python.
DataFrame pandas saat digunakan
Bagaimana posisi pandas dalam ekosistem PyData?
Saat menganalisis data dengan Python, pandas sering digunakan bersama paket dan alat lainnya. Paket-paket ini mencakup paket machine learning untuk membuat prediksi pada data seperti scikit-learn, paket visualisasi data seperti Matplotlib dan seaborn, serta alat seperti Jupyter Notebooks untuk membuat dan berbagi laporan yang berisi kode, visualisasi, dan teks. Semua alat ini membentuk apa yang biasanya disebut sebagai ekosistem PyData. Namun Anda tidak perlu mempelajari semuanya sekaligus—mulailah dengan fokus pada pandas.
Enam langkah untuk perjalanan belajar pandas Anda
1) Pelajari sintaks dasar Python
pandas adalah paket yang dibuat untuk Python, jadi Anda perlu menguasai sintaks dasar Python sebelum mulai dengan pandas. Sangat mudah terjebak saat mempelajari sintaks, karena kursus pengantar sering menjadikan belajar terasa membosankan dengan berfokus semata pada sintaks Python.
Sebagai patokan, habiskan sesedikit mungkin waktu pada sintaks dan pelajari secukupnya untuk memulai tugas-tugas sederhana dengan pandas. Berikut daftar sumber daya Python murni untuk membantu Anda memulai dasar-dasarnya:
- A Practical Introduction to Python 3
- Halaman tutorial utama Python
- Introduction to Python dari DataCamp
2) Siapkan lingkungan Python Anda
Sebelum bekerja dengan pandas, Anda perlu menyiapkan lingkungan Python di komputer Anda. Ini akan memungkinkan Anda menerapkan keterampilan baru dan bereksperimen dengan pandas pada data Anda sendiri.
Untuk menyiapkan lingkungan Python untuk data science, saya merekomendasikan memasang distribusi Anaconda agar mudah memasang pandas beserta paket dan alat data science terkait seperti Jupyter Notebooks.
Untuk pengantar penyiapan lingkungan Python dengan Anaconda, tonton pelatihan praktik saya untuk tutorial langkah demi langkah. Anda juga dapat mengikuti panduan pemula untuk memasang Anaconda di Windows dan Mac OS X.
3) Belajar dengan praktik
Di DataCamp, kami percaya bahwa belajar dengan praktik adalah cara terbaik untuk mempelajari dan menerapkan keterampilan pemrograman. Menerapkan keterampilan pandas Anda melalui proyek terpandu akan membantu Anda keluar dari zona nyaman, belajar cara melakukan debug dan membaca dokumentasi, serta membangun kepercayaan diri bekerja dengan data nyata.
Menjadi mahir dalam pandas memerlukan kemampuan mengimpor dan mengekspor data berbagai tipe, memanipulasi dan membentuk ulang data, melakukan pivot dan agregasi data, menurunkan wawasan sederhana dari DataFrame, dan banyak lagi. Berikut daftar sumber daya yang membahas topik-topik tersebut dan lainnya, berisi kode pandas yang mudah diterapkan dalam bentuk proyek terpandu:
- Situs pandas menawarkan banyak tutorial untuk memulai dengan paket ini. Yang lebih penting, terdapat banyak tutorial komunitas untuk membantu pengguna baru memulai.
- Pandas Cookbook adalah buku yang sangat baik dengan pendekatan berbasis proyek yang kaya kode untuk bekerja dengan pandas. Buku ini juga memperkenalkan paket lain yang sering digunakan bersama pandas dalam Ekosistem PyData, seperti seaborn untuk visualisasi data.
- DataCamp menawarkan beragam kursus pandas mulai dari tingkat pemula hingga lanjutan. Kursus pandas foundations menunjukkan cara mengimpor DataFrame, melakukan analisis eksploratori dasar, dan menganalisis deret waktu—semuanya dari peramban Anda.
4) Kerjakan proyek dengan data dunia nyata
Melatih keterampilan pandas yang telah Anda pelajari pada data dunia nyata adalah cara yang sangat baik untuk mempertahankan keterampilan dan menerapkannya dengan percaya diri dalam pekerjaan harian Anda.
Ada berbagai cara untuk memulai proyek Anda sendiri. Sebagai permulaan, jika pekerjaan harian Anda mengharuskan bekerja dengan data tabular, mulailah menggunakan pandas alih-alih perangkat lunak spreadsheet seperti Google Sheets dan Microsoft Excel. Meskipun awalnya mungkin memakan waktu lebih lama, ini akan membantu Anda mengasah dan mempertahankan keterampilan pandas, sehingga Anda menjadi lebih cepat dan lebih mahir dalam jangka panjang.
Kaggle berisi berbagai dataset dunia nyata dan kompetisi machine learning. Meskipun saya mendorong Anda mempelajari machine learning, bidang ini lebih cocok untuk pembelajar tingkat lanjut, jadi pastikan awalnya fokus pada proyek yang berfokus pada analisis dan eksplorasi data dengan pandas. Anda bisa melakukannya dengan menulis notebook analisis data di Kaggle atau platform blog seperti Medium.
5) Kuasai seni debugging
Salah satu keterampilan yang sering terlewat namun perlu diasah oleh calon pemrogram adalah debugging. Setiap praktisi Python dan pandas, terlepas dari tingkat kemampuannya, akan menghadapi error dan masalah pada kodenya. Saat Anda menemui error pada kode pandas, sumber daya berikut siap membantu:
- Google adalah tempat pertama yang saya tuju saat menghadapi error pada kode. Hampir selalu, jawaban atas pertanyaan pandas saya ada di sepuluh hasil pencarian pertama.
- Stack Overflow adalah komunitas pengembang terbesar tempat praktisi dapat mencari bantuan untuk debugging kode dengan bertanya dan menjawab pertanyaan pemrograman. Saat ini terdapat sekitar 180.000 pertanyaan tentang pandas. Jika Anda ingin memposting pertanyaan sendiri, pastikan mengikuti praktik terbaik saat merumuskan pertanyaan.
- Dokumentasi akan selalu menjadi teman Anda, dan dokumentasi pandas sangat lengkap. Dokumentasi ini membahas semua fungsionalitas pandas beserta praktik terbaiknya.
6) Terus kembangkan keterampilan pandas Anda
Teruslah membangun dan memperluas keterampilan pandas Anda. Banyak sumber daya membahas topik pandas tingkat lanjut. Misalnya, Mastering pandas karya Ashish Kumar membahas teknik untuk mempercepat dan menyederhanakan alur kerja pandas Anda. Artikel blog Real Python ini membahas kiat dan trik untuk pengguna tingkat lanjut. Anda juga dapat mulai mempelajari bagaimana paket lain dalam Ekosistem PyData memperluas kemampuan pandas Anda, seperti seaborn dan plotly, untuk membuat plot interaktif.
Plot interaktif dibuat dengan Plotly
Cara yang bagus untuk mengembangkan keterampilan pandas adalah dengan meninjau kembali sebagian kode pandas yang Anda tulis di awal perjalanan belajar. Cobalah menemukan peluang untuk menyederhanakan kode, menerapkan praktik terbaik, dan memanfaatkan paket lain dalam ekosistem PyData.
Saya harap Anda merasa terinspirasi oleh artikel blog ini dan sumber daya ini bermanfaat bagi Anda. Menguasai pandas adalah perjalanan belajar seumur hidup—yang masih saya jalani sendiri. Di DataCamp, pandas dibahas di seluruh kurikulum inti kami, dan kami terus menyempurnakan serta menambah konten kami. Terakhir, saya mengundang Anda untuk bergabung dengan ribuan pembelajar di Komunitas Slack DataCamp untuk mendapatkan dukungan dalam perjalanan pandas Anda!
Adel Nehme adalah Data Science Evangelist di DataCamp. Sebelumnya ia adalah Content Developer yang berkolaborasi dengan instruktur pada berbagai kursus Python dan membuat kursus kami Cleaning Data in Python.
