Wrangling Python : Head and Tail ? Yuk Simak Perbedaanya

Jumlah raw data yang tak terhingga membuat semua praktisi data tidak dapat menjangkau satu persatu dan mengetahui secara pasti detail isi setiap baris atau raw. Hal ini disebabkan karena harus adanya penerapan proses wrangling data sehingga setelah seluruh data terformat dengan sangat baik dan rapi maka akan sangat mudah pemrosesan data selanjutnya atau biasa dikenal dengan consume data. 

Wrangling Python adalah langkah paling penting untuk dilakukan setelah melakukan akuisisi data. Tahapan ini akan melakukan pengubahan data mentah menjadi bentuk yang lebih fungsional untuk analisis data, pembuatan model, dan visualisasi data. Misalnya, dalam kumpulan raw data terdapat beberapa field kolom yang sangat rentan akan kekeliruan pengisian yang dilakukan oleh pengguna yang pada akhirnya menyebabkan data sangat kotor.  Tahapan wrangling ini juga akan melibatkan operasi pra-pemrosesan, restrukturisasi, hingga pembersihan data yang kotor. Sehingga akan dihasilkan kumpulan data dalam format yang mudah diakses, siap untuk dianalisis dan divisualisasikan.

Tahukah kamu jika terdapat beberapa cara yang dapat dilakukan untuk menerapkan proses eksploratori data. Nah beberapa cara ini akan dibahas pada artikel ini. 

1. Head Telusuri Top Data Kamu

Setelah melakukan import data ke dalam IDE Python maka dapat dengan mudah kita melakukan pemanggilan data. Misalnya untuk wrangling dan melakukan exploratory data dan ingin mengetahui data paling atas kita dapat menggunakan head (). Restrukturisasi dalam penerapan wrangling python akan menghasilkan data data yang terstruktur mulai dari tipe data, format atau standarisasi kolom baik kolom nama, email, nomor telepon, dan alamat rumah. Sehingga jika terdapat perbaikan data dapat segera diperbaharui oleh praktisi data karena sudah mengetahui detail yang ada pada sampel kolom menggunakan head. 

Contohnya head (2) maka akan tertampil ilustrasi sebagai berikut

Baca juga : Python Array : Memahami Kegunaan Array Dalam Python

2. Tail: Yuk Ketahui Data Kamu Paling Bawah

Jika head akan menampilkan top data pada raw data maka sebaliknya tail() akan menampilkan kolom kolom yang terletak di bagian bawah kolom. Hal ini akan memudahkan tim data dalam menentukan insight yang akan dibuat dan menguntungkan kedua belah pihak. Misalnya jika ingin menentukan pelanggan yang memiliki poin tertinggi maka ketika ada perbedaan email namun ternyata pelanggan tersebut memiliki dua email yang berbeda tetapi hanya salah penulisan pada abjad tertentu maka sales pelanggan tersebut dapat dikumpulkan dan dijadikan satu. 

Contohnya sebagai berikut misalnya kita melakukan ekplorasi dengan tail(2) pada tabel diatas maka akan didapatkan hasil sebagai berikut. 

3. Visualisasi Data Bersih

Setelah menemukan insight data, keuntungan selanjutnya yang didapat adalah visualisasi data dengan menggunakan data yang sudah bersih. Efek restrukturisasi yang sangat membantu dalam hal penggalian insight akan lebih memudahkan dalam pembangunan insight. Sehingga, dalam hal visualisasi data, data yang digunakan adalah data yang siap pakai dan sudah sangat bersih dan tidak menimbulkan redudansi data yang mengacaukan visualisasi. 

Baca juga : 3 Metode Numpy Array Python Sebagai Dasar Proses Manipulasi Data

4. Yuk, Bersama DQLab Belajar Data Lebih Jauh hingga Bangun Portofolio Datamu, Gratis!!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi masa kini! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2. Akses module Introduction to Data Science

3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Tags

pekerjaan data science peluang data science siapakah data scientist teknologi data science data analytics data challenge data cleansing