Lompat ke konten utama
←

Analisis Data dengan Python

Pelajaran 6 dari 24

DataFrame pandas

Membuat DataFrame dari dict

Setelah pelajaran ini kamu bisa membuat DataFrame dari dict dan menambahkan kolom hitungan.

  • ±13 menit
  • 3 latihan
  • Diperiksa 28 Sep 2026

Latihan di pelajaran ini butuh akun gratis. Progres, kode, dan catatanmu hanya tersimpan di browser ini. Masuk untuk menyimpannya

Materi

DataFrame adalah tabel: setiap kolom punya nama dan tipe, setiap baris punya label indeks. pd.DataFrame(dict) membuat tabel dari dict yang kuncinya menjadi nama kolom dan nilainya berupa list. Bentuk ini dipakai ketika angkanya datang dari hasil hitungan sendiri atau dari tabel kecil yang disalin tangan, bukan dari berkas.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "cabang": ["Jakarta", "Bandung"],
    "total": [1220000, 670000],
})
print(df.shape)          # (2, 2)
print(df["total"].sum()) # 1890000

df["nama_kolom"] mengambil satu kolom sebagai Series (deretan nilai bersama indeksnya). Menulis df["kolom_baru"] = ... menambahkan kolom hasil hitungan, dan hitungan itu berlaku untuk seluruh baris sekaligus.

df["pajak"] = df["total"] * 0.11

Contoh di luar latihan: rekap lembur tiga staf dibuat dari dict berisi kolom nama dengan Ani, Budi, Citra dan kolom jam dengan 6, 3, 9. Setelah itu kolom upah diisi dari kolom jam dikali 25000, sehingga isinya menjadi 150000, 75000, dan 225000.

Kesalahan umum: memberi list yang panjangnya tidak sama antar kolom. pandas berhenti dengan ValueError: All arrays must be of the same length. Kesalahan kedua: salah eja nama kolom saat mengambilnya, yang dijawab KeyError berisi nama yang diketik.

Latihan

0/3 lulus

Jawaban diperiksa di server. Lulus berarti kamu memahami contohnya, bukan penilaian seluruh pekerjaanmu.

Catatanmu

Memuat catatan…

tersimpan otomatis, ikut tercetak · 0/4.000

Lanjutkan ke

Tampilkan 4 lagi

Sebagian materi kelas ini diadaptasi dari Software Carpentry — Programming with Python (inflammation) (CC-BY-4.0), Software Carpentry — Plotting and Programming in Python (gapminder) (CC-BY-4.0), Data Carpentry — Data Analysis and Visualization in Python for Ecologists (CC-BY-4.0), Kaggle learntools — Pandas (Apache-2.0), Microsoft — Data Science for Beginners (MIT).