Library Python: Numpy dan Pandas

00:12:23
https://www.youtube.com/watch?v=va93mMb79Hg

概要

TLDRVideo ini menjelaskan penggunaan dua pustaka Python, NumPy dan Pandas, untuk analisis data. Nomor pertama membahas NumPy, termasuk cara instalasi, pengimporan, serta pengelolaan array multidimensi. Konsep seperti urutan, indeks, dan pemotongan array dijelaskan dengan contoh. Setelah itu, fokus berpindah ke Pandas, yang digunakan untuk manipulasi data dalam bentuk data frame. Proses pembuatan data frame, penambahan atau penghapusan kolom, serta pengolahan file data juga dijelaskan. Secara keseluruhan, video ini memberikan panduan praktis mengenai penggunaan dasar kedua pustaka ini untuk analisis data.

収穫

  • 📚 Pengenalan kepada NumPy dan Pandas
  • 🔧 Cara menginstal NumPy dan Pandas
  • 💡 Menggunakan np.dot untuk produk dot
  • 📊 Membuat dan mengelola data frame di Pandas
  • ✂️ Menggunakan slicing untuk memotong array
  • ➕ Menambahkan kolom baru dalam data frame
  • ❌ Menghapus kolom menggunakan pop atau drop
  • 🗂️ Mengimpor data dari file CSV
  • 🎯 Menyeleksi kolom dan baris dalam data frame
  • 🔍 Memanfaatkan fungsi dasar dalam Pandas

タイムライン

  • 00:00:00 - 00:05:00

    Pengenalan kepada penggunaan TVRI di Paiton dilakukan dengan memperkenalkan penggunaan Perpustakaan Numpy dan Pandas. Perpustakaan Numpy berfungsi untuk pengiraan matematik serta pemanipulasian array n-dimensional yang terdiri daripada pelbagai elemen. Penjelasan tentang cara untuk memasang Numpy dan memanggil elemen melalui indeks juga diberikan, termasuk cara untuk melakukan pemotongan elemen pada array. Kemudian, Pustaka Pandas diperkenalkan sebagai alat untuk pengolahan data, dengan penekanan terhadap data frame dan cara mengendalikan data, seperti menambah, menghapus, dan memilih kolom atau baris.

  • 00:05:00 - 00:12:23

    Dalam bahagian seterusnya, penonton dibawa untuk memahami proses pengiraan yang menggunakan Numpy dengan memberi contoh pengiraan bobot dan IPK. Penjelasan lanjut mengenai fungsi-fungsi asas dalam pemotongan dan penggabungan array menggunakan Numpy juga dijelaskan. Seterusnya, pengguna diberi petunjuk tentang bagaimana untuk membaca fail menggunakan Pandas dan pemilihan kolom dan baris dalam data frame. Ini termasuk penggunaan fungsi untuk melihat autofill bagi penyederhanaan proses pembacaan data serta penjelasan tentang cara memanggil kolom dan baris dengan menggunakan index yang sesuai.

マインドマップ

ビデオQ&A

  • Apa itu NumPy?

    NumPy adalah pustaka Python untuk bekerja dengan array multidimensi dan menyediakan fungsi untuk operasi matematis.

  • Bagaimana cara menginstal NumPy?

    Anda dapat menginstal NumPy melalui Anaconda atau menggunakan command prompt dengan perintah pip install numpy.

  • Apa itu Pandas?

    Pandas adalah pustaka Python yang digunakan untuk manipulasi data data frame.

  • Bagaimana cara membuat data frame di Pandas?

    Gunakan pd.DataFrame() dengan argumen yang sesuai untuk membuat data frame.

  • Bagaimana cara memotong array menggunakan NumPy?

    Gunakan notasi slicing seperti array[start:end] untuk memotong.

  • Apa itu data frame?

    Data frame adalah struktur data tabular dalam Pandas yang mirip dengan tabel di database.

  • Bagaimana cara membaca file menggunakan Pandas?

    Gunakan pd.read_csv('file.csv') untuk membaca file CSV.

  • Bagaimana cara menambah kolom di data frame?

    Gunakan df['kolom_baru'] = nilai untuk menambahkan kolom.

  • Apa fungsi dari np.dot?

    np.dot digunakan untuk menghitung produk dot dari dua array.

  • Bagaimana cara memilih beberapa kolom di data frame?

    Gunakan df[['kolom1', 'kolom2']] untuk memilih beberapa kolom.

ビデオをもっと見る

AIを活用したYouTubeの無料動画要約に即アクセス!
字幕
id
オートスクロール:
  • 00:00:00
    Hai kali ini kita akan belajar tentang
  • 00:00:02
    bagaimana menggunakan TVRI dasar di
  • 00:00:05
    Paiton Assalamualaikum warahmatullahi
  • 00:00:23
    wabarakatuh Hai dan Rusia serum nanti
  • 00:00:26
    pergi statistika Universitas Islam
  • 00:00:28
    Indonesia
  • 00:00:30
    Ayo kita awali dengan giberelin Umay
  • 00:00:33
    nampaknya tentu medical paytren adalah
  • 00:00:35
    vibra defeated yang kita gunakan ketika
  • 00:00:38
    bekerja dengan reg library ini memiliki
  • 00:00:41
    fungsi untuk bekerja di dalam aja
  • 00:00:44
    barrier transformasi foye dan juga
  • 00:00:46
    matriks nampak dibuat pada tahun 2005
  • 00:00:50
    oleh Travis or even yang merupakan
  • 00:00:52
    Project open source sehingga Anda dapat
  • 00:00:55
    menggunakannya secara bebas apabila
  • 00:00:58
    kalian meng-install Anaconda
  • 00:00:59
    distribution dia telah membantu kita
  • 00:01:02
    adalah melakukan instalasi beberapa ahli
  • 00:01:04
    berani dasar seperti nampang dan juga
  • 00:01:06
    Panda's apabila kalian meng-install
  • 00:01:10
    Fighter secara terpisah maka kalian
  • 00:01:12
    perlu menginstall beberapa Adri
  • 00:01:14
    contohnya sampai atau Panda's dengan
  • 00:01:17
    menggunakan command prompt atau terminal
  • 00:01:20
    ketika sampai telah terinstal kita
  • 00:01:23
    lakukan informasi paint dengan
  • 00:01:25
    menggunakan impor nambai atau impor
  • 00:01:28
    sampai SNP singkatan
  • 00:01:30
    ini merupakan singkatan yang wajib
  • 00:01:33
    digunakan ketika kita bekerja dengan
  • 00:01:34
    sampai artinya ketika kita nanti
  • 00:01:37
    menggunakan fungsi-fungsi yang berada di
  • 00:01:39
    dalam hidup dari Nampaknya kita akan
  • 00:01:41
    mengetikkan np.dot fungsi tersebut
  • 00:01:44
    sampai bekerja dengan are yang disebut
  • 00:01:47
    dengan ndry atau m dimensional array hal
  • 00:01:52
    yang kita perlu ingat ketika bekerja
  • 00:01:53
    dengan tray adalah urutan dan indeks
  • 00:01:56
    contohnya kita memiliki raypal sama
  • 00:02:00
    dengan nama Paido serai kita isikan 100
  • 00:02:04
    200 201 dan seterusnya hingga elemen
  • 00:02:06
    ke-11 yaitu 267 urutan kita mengikuti
  • 00:02:11
    urutan pertama kedua ketiga dan
  • 00:02:14
    seterusnya hingga urutan ke-11 namun
  • 00:02:17
    pakai memberikan indeks untuk urutan
  • 00:02:19
    pertama yaitu nol kemudian 12 sehingga
  • 00:02:23
    elemen yang terakhir diindeks 10 indeks
  • 00:02:28
    digunakan ketika kita ingin memanggil
  • 00:02:30
    satu elemen atau
  • 00:02:30
    cara memotong Rey misalkan kita memiliki
  • 00:02:34
    Rey sama dengan lantai The Three
  • 00:02:37
    kemudian diisikan elemen 100-200 dan
  • 00:02:40
    seterusnya hingga elemen ke-11 267
  • 00:02:44
    kemudian kita ingin melakukan pemotongan
  • 00:02:46
    dari elemen kedua hingga kelima yaitu
  • 00:02:50
    mulai dari 200 201-203 dan 343 untuk
  • 00:02:56
    melakukan pemotongan kita Panggil
  • 00:02:59
    a-kembar Dian kursiku mulai titik dua
  • 00:03:02
    akhir mulai diisikan indeks elemen
  • 00:03:06
    dimulainya pemotongan sedangkan akhir
  • 00:03:09
    diisikan indeks akhir pemotongan
  • 00:03:11
    ditambah dengan satu artinya Paiton
  • 00:03:15
    melakukan pemotongan tepat sebelum
  • 00:03:18
    indeks yang terakhir Apabila kita ingin
  • 00:03:21
    melakukan pemotongan elemen kedua hingga
  • 00:03:24
    kelima maka diisikan a mulai itu
  • 00:03:27
    diisikan dengan 1.2 paket desain dengan
  • 00:03:30
    25 library selanjutnya adalah library
  • 00:03:34
    Panda's mudahnya pantas digunakan untuk
  • 00:03:38
    pengolahan data yang berkaitan dengan
  • 00:03:39
    data frame baik Tuh membuat data tabular
  • 00:03:43
    membaca data maupun memanipulasi data
  • 00:03:46
    dengan indexing selesai mercing grup dan
  • 00:03:49
    lainnya panas dikembangkan pada tahun
  • 00:03:52
    2008 di Kyle Capital management yang
  • 00:03:55
    merupakan perusahaan manajemen investasi
  • 00:03:58
    kemudian ditahun 2009 diberi ini menjadi
  • 00:04:02
    suatu open-source manipulasi data frame
  • 00:04:05
    yang dimaksud meliputi Bagaimana cara
  • 00:04:08
    kita untuk menambahkan mengurangi
  • 00:04:10
    menghapus dan menyeleksi baik itu kolom
  • 00:04:14
    maupun baris Happy practising please
  • 00:04:23
    buka Jupiter notebook material library
  • 00:04:26
    nambai
  • 00:04:27
    hai kenapa sih kita memerlukan detail
  • 00:04:29
    inapay ketika bekerja dengan arey contoh
  • 00:04:33
    kasus sederhananya sebagai berikut
  • 00:04:35
    diketahui list IPK dan Kya itu indeks
  • 00:04:38
    prestasi kumulatif dan jumlah SKS
  • 00:04:41
    kemudian terdapat mata kuliah baru yang
  • 00:04:44
    bobot nilainya diketahui bobot = 33
  • 00:04:49
    setengah empat dan seterusnya
  • 00:04:52
    Hai jika diketahui mata kuliah tersebut
  • 00:04:54
    memiliki tidak SKS maka hitung total
  • 00:04:57
    bobot yaitu mengalihkan bobot dengan
  • 00:05:02
    Hai seharusnya kita akan mendapatkan
  • 00:05:04
    hasil 9 untuk perkalian 3 kali 3 10
  • 00:05:09
    setengah untuk perkalian tiga kali tiga
  • 00:05:12
    setengah 12 untuk perkalian tiga kali
  • 00:05:15
    empat dan seterusnya Namun ternyata
  • 00:05:19
    setelah dikalikan kita mendapatkan
  • 00:05:22
    please stop underscore sebobot adalah
  • 00:05:25
    replikasi bobot sebanyak tiga kali Nah
  • 00:05:30
    karena alasan ini kita harus menggunakan
  • 00:05:32
    lampai untuk membantu kita melakukan
  • 00:05:35
    operasi re1 membuat n dimensional Rey
  • 00:05:41
    kalian berlatih membuat Rey berdimensi
  • 00:05:45
    012 hingga
  • 00:05:49
    Hai kemudian cek dimensi array yang
  • 00:05:52
    telah kalian buat
  • 00:05:54
    Hai indeks array digunakan untuk
  • 00:05:58
    memanggil elemen dalam Rey perhatikan
  • 00:06:01
    terdapat perbedaan pemanggilan pada
  • 00:06:03
    array berdimensi satu dua dan seterusnya
  • 00:06:09
    ketika memotong Rey atau schlesinger Rey
  • 00:06:12
    Yaitu mengambil elemen dari satu indeks
  • 00:06:16
    hingga indeks lainnya sintaknya adalah
  • 00:06:19
    nama Rei kurung siku mulai titik dua
  • 00:06:23
    akhir atau nama Rei kurung siku mulai
  • 00:06:29
    titik dua akhir titik dua langkah
  • 00:06:33
    ke-4 menggabungkan atau join untuk
  • 00:06:36
    menggabungkan digunakan fungsi mp.com
  • 00:06:39
    Knight apabila dimiliki dua orey R1 dan
  • 00:06:43
    R2 kemudian kita gabungkan Maka hasilnya
  • 00:06:48
    akan menggabungkan ar-1 Danar dua
  • 00:06:50
    menjadi satu dalam satu there contoh
  • 00:06:55
    lain perhatikan perbedaan dua operasi
  • 00:06:57
    berikut pertama menggunakan Axis sama
  • 00:07:01
    dengan nol kedua mengenakan Axis sama
  • 00:07:04
    dengan satu untuk fungsi np.dot konkrit
  • 00:07:08
    cara menggabungkan dengan stek misalkan
  • 00:07:11
    kita gabungkan R1 dan R2 menggunakan
  • 00:07:14
    stek Axis sama dengan nol disisi lain
  • 00:07:18
    kita dapat menggabungkan A1 dan A2
  • 00:07:21
    menggunakan Kong Knight dengan Axis sama
  • 00:07:25
    dengan nol juga
  • 00:07:27
    Hai perhatikan perbedaannya
  • 00:07:30
    Hai stek membuatkan Paris baru ketika
  • 00:07:33
    melakukan penggabungan sedangkan konkret
  • 00:07:36
    tidak dia hanya menggabungkan elemen
  • 00:07:40
    dari R1 dan R2 5 rendem untuk meredam
  • 00:07:46
    bilangan kita impor terlebih dahulu
  • 00:07:48
    modul dari enam by from sampai impor
  • 00:07:54
    rendem nama modulnya adalah rendem buka
  • 00:08:07
    Jupiter notebook Panda's kemudian impor
  • 00:08:09
    Panda's S.Pd
  • 00:08:11
    Hai singkatan PD adalah singkatan yang
  • 00:08:13
    sering digunakan untuk Panda's walaupun
  • 00:08:16
    Sebenarnya kalian bisa mengubahnya
  • 00:08:18
    sesuai keinginan
  • 00:08:20
    21 membuat data frame contohnya kita
  • 00:08:23
    akan membuat data frame yang memiliki
  • 00:08:26
    Yo what's terlebih dahulu objek tanggal
  • 00:08:28
    dari Januari 2020 memiliki frekuensi
  • 00:08:32
    bulanan dengan panjang periode 9
  • 00:08:35
    kemudian buah dataprint contoh
  • 00:08:38
    Hai nama Kolom pada data frame tersebut
  • 00:08:41
    yaitu ABC hingga e kemudian nama baris
  • 00:08:46
    pada data primer disebut juga dengan
  • 00:08:47
    indeks yaitu berupa
  • 00:08:52
    Hai kemudian kita buat dataframe' contoh
  • 00:08:58
    G2 menambah menghapus dan menyeleksi
  • 00:09:01
    Kolom pada data frame menambahkan kolom
  • 00:09:04
    dari operasi kolom
  • 00:09:07
    Hai atau menambahkan kolom baru dengan
  • 00:09:10
    menyesuaikan indexnya dari
  • 00:09:13
    [Musik]
  • 00:09:14
    Hai untuk menghapus kolom menggunakan
  • 00:09:16
    pop dan atau drop
  • 00:09:19
    Hai sementara untuk menyeleksi kolom
  • 00:09:22
    adalah dengan melakukan pemanggilan pada
  • 00:09:25
    kolom tersebut
  • 00:09:26
    [Musik]
  • 00:09:30
    MP3 menambah mengurangi dan menyeleksi
  • 00:09:33
    baris pada data frame kita dapat
  • 00:09:35
    menggunakan blog Danilo untuk menyeleksi
  • 00:09:38
    baris lock mencantumkan indeks atau
  • 00:09:42
    bilangan bulat garis yang diseleksi
  • 00:09:44
    sedangkan ilok mencantumkan bilangan
  • 00:09:47
    bulat baris yang diseleksi perhatikan
  • 00:09:49
    contoh berikut ini
  • 00:09:51
    [Musik]
  • 00:09:52
    ke-4 menyeleksi atau mengiris dataframe'
  • 00:09:55
    berdasarkan baris dan kolom gunakan ilok
  • 00:09:59
    Jika menginginkan seleksi Paris
  • 00:10:01
    berbarengan dengan kolom contohnya ilok
  • 00:10:05
    kurung siku 1.23 menyeleksi baris dengan
  • 00:10:10
    indeks satu dan dua koma 2.25 menyeleksi
  • 00:10:16
    kolom dengan indeks 2 3 dan 4
  • 00:10:22
    Hai ada beberapa fungsi dasar dalam
  • 00:10:25
    series seperti berikut ini
  • 00:10:30
    25 mengimpor atau membaca file JSP atau
  • 00:10:34
    xls
  • 00:10:37
    Hai apabila tidak ingin direpotkan
  • 00:10:38
    dengan alamat Penyimpanan file maka
  • 00:10:41
    simpan file dan jupiter notebook pada
  • 00:10:43
    satu folder yang sama sehingga ketika
  • 00:10:46
    membaca file kita hanya perlu memanggil
  • 00:10:49
    nama filenya
  • 00:10:51
    Hai pada kasus ini superstore dan
  • 00:10:55
    notebook diberi Panda's disimpan pada
  • 00:10:58
    folder yang sama
  • 00:11:00
    Hai kalian dapat menggunakan tab untuk
  • 00:11:03
    melihat saja sauto feel
  • 00:11:09
    Hai contohnya roda sama dengan Superstar
  • 00:11:15
    kurung siku kemudian Tab
  • 00:11:19
    Hai pada dataprint nama dataframe' di
  • 00:11:27
    putih fungsi ku hanya digunakan untuk
  • 00:11:29
    memanggil satu kolom Jika menginginkan
  • 00:11:33
    memanggil lebih dari satu kolom maka
  • 00:11:36
    gunakan kurung siku kemudian kurung siku
  • 00:11:39
    di putih dengan daftar nama kolomnya hal
  • 00:11:43
    demikian kita menjadikan nama kolom
  • 00:11:46
    tersebut sebagai klise
  • 00:11:49
    e-learning
  • 00:11:51
    Hai jika ingin mengambil beberapa baris
  • 00:11:54
    dan beberapa kolom mudahnya gunakan
  • 00:11:56
    iloop karena fungsi ini dapat digunakan
  • 00:11:59
    untuk mengambil Paris sekaligus kolom
  • 00:12:05
    Hai untuk melihat autofill gunakan Tab
  • 00:12:10
    hai hai
  • 00:12:14
    hai hai hai
タグ
  • NumPy
  • Pandas
  • Data Frame
  • Python
  • Analisis Data
  • Array
  • Slicing
  • Statistik
  • Data Manipulation