Seorang data scientist sangat perlu menguasai berbagai skill untuk menyelesaikan proses analisis data secara efektif dan efisien. Untuk itu, dibutuhkan beragam tools dengan fungsinya masing-masing. Salah satu tools yang mungkin paling sering digunakan oleh data scientist adalah Pandas. Dalam bahasa pemrograman Python, Pandas adalah alat yang sangat berguna sebagai library yang mengatur tata letak data sehingga mudah dicari secara intuitif. Lalu, apa itu sistem library Pandas dan apa gunanya dalam proses data analisis?

Mengenal Pandas dalam Python

Pandas adalah paket Python open source yang paling sering dipakai untuk menganalisis data serta membangun sebuah machine learning. Pandas dibuat berdasarkan satu package lain bernama Numpy, yang mendukung arrays multi dimensi. Sebagai salah satu paket kode Python, Pandas juga dapat digunakan secara optimal denga modul data science yang lain dalam ekosistem Python.

Awalnya, Pandas dikembangkan oleh Wes McKinney pada 2008 saat ia bekerja di AQR Capital Management. McKinney kemudian meyakinkan AQR untuk memperbolehkan Pandas menjadi open source. Library Pandas pun berkembang dengan pesat hingga saat ini. Penggunaan Pandas dalam Python sendiri sering kali muncul pada domain akademis hingga komersial, termasuk keuangan, neurosciences, ekonomi, statistik, periklanan, analisis web, dan lain sebagainya.

Cara kerja Pandas cukup menarik. Data berpa CSV, TSV, atau SQL diubah menjadi obyek Python dengan rows dan column yang disebut sebagai data frame. Objek ini terlihat sangat mirip dengan tabel yang terdapat pada software statistika seperti Excel atau SPSS. Data yang sudah diolah akan sangat mudah dianalisis karena berbentuk daftar library.

Pandas umumnya menyediakan dua struktur data yang berguna untuk memanipulasi data. Struktur tersebut adalah Series dan DataFrame. Pandas Series merupakan array satu dimensi yang dapat memegang data dari berbagai tipe, mulai dari integer, string, hingga Python object. Pandas Series pada dasarnya sangat mirip dengan kolom pada Sheet dalam Excel. Untuk membuat Pandas Series, biasanya pengguna akan memuat datasets dari storage yang sudah dibuat sebelumnya, baik berupa database SQL, CSV, atau bahkan Excel.

Pandas DataFrame sedikit berbeda karena merupakan struktur dua dimensi. Oleh karneanya, data yang diproses akan disusun dalam bentuk tabel dengan rows dan column. Umumnya, DataFrame terdiri atas tiga komponen penting: data, rows, dan column. Untuk membuat DataFrame, biasanya pengguna akan memuat datasets dari storage yang sudah dibuat sebelumnya, baik berupa database SQL, CSV atau bahkan Excel.

Keunggulan Library Pandas

Seperti yang sudah disebut sebelumnya, Pandas menjadi salah satu library yang paling sering dipakai oleh data scientist. Hal ini karena Pandas dapat digunakan bersamaan dengan library lain dalam data science. Karena dibuat menggunakan NumPy, artinya ada banyak struktur library yang digunakan atau direplika di dalam Pandas. Selain itu, data yang diproduksi oleh Pandas sering kali digunakan sebagai input plotting functions untuk Matplotlib, analisis statistik di SciPy, serta algoritma machine learning dalam Scikit-learn.

Program library Pandas sendiri dapat dijalankan menggunakan berbagai text editor, namun sangat disarankan untuk menggunakan Jupyter Notebook. Hal ini disebabkan karena kemampuan Jupyter untuk meng-execute kode dari satu cell tertentu tanpa perlu menjalankan file secara keseluruhan. Selain itu, Jupyter juga menyediakan cara yang mudah untuk memvisualisasikan data frames dan plot yang dibuat oleh Pandas.

Pandas bisa digunakan untuk apa saja?

Ada banyak kegunaan Pandas, terutama dalam bidang data analysis yang membutuhkan task repetitif dan memakan banyak waktu. Fungsi library Pandas antara lain:

• Data cleansing
• Data fill
• Normalisasi data
• Penggabungan dan penyatuan data
• Visualisasi data
• Analisis statistik
• Inspeksi data
• Memuat dan menyimpan data

Selain fungsi-fungsi yang disebutkan di atas, Pandas juga memungkinkan penggunanya untuk membuat DataFrame sekaligus melakukan analisis serta manipulasi dan penyimpanan database. Pandas juga dapat dimanfaatkan untuk membersihkan datasets pada machine learning.

Kesimpulan

Memanfaatkan Pandas untuk meningkatkan efektivitas proses data analysis adalah hal yang sangat disarankan untuk para data scientist. Namun, kemungkinan besar Anda perlu memperkuat basis pemrograman Python sehingga pemanfaatannya lebih baik. Untuk memulainya, Anda bisa mendaftar langsung di Algoritma Data Science School dan pelajari bahasa pemrograman Python mulai dari tingkat pemula hingga advance secara menyeluruh.