Fungsi Python yang Tidak Boleh Disepelekan
Python telah menjadi bahasa pemrograman utama dalam dunia data science dan data analysis karena kemudahan penggunaannya, banyaknya pustaka pendukung, serta kapabilitas yang fleksibel. Bagi praktisi data, memahami dan memanfaatkan berbagai fungsi built-in di Python bisa membuat proses pengolahan dan analisis data lebih efisien.
Berikut ini adalah beberapa fungsi Python yang tidak boleh disepelekan oleh para praktisi data karena kegunaannya yang penting dalam proses analisis data. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!
1. map() untuk transformasi data
Fungsi map() memungkinkan kita menerapkan fungsi tertentu ke setiap elemen dalam iterable (misalnya list atau tuple). Ini sangat bermanfaat saat melakukan transformasi data secara masif tanpa harus menggunakan loop manual, yang cenderung kurang efisien. Agar lebih jelas berikut adalah contoh penggunaannya:
Dalam analisis data, sering kali kita perlu melakukan operasi matematika atau logika pada setiap elemen dataset. Dengan map(), transformasi data semacam ini dapat dilakukan secara elegan. Berikut adalah hasilnya:
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. filter() untuk penyaringan data
Sering kali dalam analisis data, kita perlu menyaring elemen-elemen dari dataset berdasarkan suatu kondisi tertentu. filter() sangat berguna untuk menyaring data yang memenuhi kriteria spesifik. Berikut adalah contoh penggunaannya:
Fungsi ini membantu dalam membersihkan data atau memilih subset dari data yang relevan untuk dianalisis. Inilah hasilnya
3. zip() untuk menggabungkan beberapa dataset
Dalam bekerja dengan data yang tersebar dalam beberapa struktur (misalnya list atau dictionary), zip() memungkinkan kita menggabungkan elemen-elemen dari beberapa iterable secara efisien. Inilah contoh penggunaannya:
Fungsi ini sangat berguna saat kita ingin menggabungkan beberapa kolom dari dataset yang berbeda untuk dianalisis bersama-sama.
4. enumerate() untuk melacak indeks data
Fungsi enumerate() memungkinkan kita mengakses elemen dan indeksnya secara bersamaan dalam suatu loop. Ini bermanfaat saat kita perlu melakukan iterasi melalui dataset dan juga membutuhkan indeks elemen tersebut untuk operasi lebih lanjut.
Berikut adalah contoh penggunaannya:
enumerate() sering digunakan saat melakukan iterasi pada dataset, terutama dalam tugas seperti pengindeksan kolom atau pelacakan posisi elemen dalam analisis data. Maka hasilnya adalah
Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL
5. sorted() untuk mengurutkan data
Pengurutan adalah salah satu tugas dasar dalam analisis data. Dengan sorted(), kita dapat mengurutkan elemen dari iterable berdasarkan kriteria tertentu, seperti nilai atau atribut lainnya.
Berikut adalah contoh penggunaannya:
Fungsi ini memungkinkan kita mengurutkan data dalam berbagai bentuk dan sesuai dengan kebutuhan analisis, seperti pengurutan numerik atau alfabetis. Berikut adalah hasilnya:
Sebagai praktisi data, memahami dan menggunakan fungsi-fungsi Python ini dengan bijak dapat mempercepat alur kerja Anda, membuat proses coding lebih efisien, dan membantu dalam analisis data yang kompleks. Dengan memanfaatkan map(), filter(), zip(), enumerate(), dan sorted(), Kamu akan mampu menangani berbagai kebutuhan dalam data science dengan lebih cepat dan akurat.
Ingin belajar lebih lanjut soal bahasa pemrograman Python? Kamu bisa belajar lebih dalam soal bahasa pemrograman Python lewat Bootcamp Data Analyst with SQL dan Python! Terus apa saja manfaatnya?
Variatif dan komplit. Variatif karena terdiri dari kelas pemula sampai advance. Komplit karena tidak hanya belajar teori tapi juga praktik.
Materi dan rekaman dapat diakses selamanya.
Mendapatkan dukungan dari awal. Live Class memberikan kelas persiapan untuk memastikan kalian siap mengikuti kelas
Dibimbing dengan mentor berpengalaman.
Mendapatkan komunitas baru yang saling mendukung.
Tunggu apalagi? Yuk segera daftarkan diri kalian atau Sign Up dan nikmati semua manfaat di atas, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python!
Penulis: Reyvan Maulid