Ringkasan awal: describe dan distribusi per kelompok

Analisis data eksploratif (EDA) dimulai dengan pertanyaan sederhana sebelum laporan apa pun dibuat: berapa banyak datanya, berapa rentangnya, di mana kebanyakan nilainya berada, dan apakah kelompok-kelompoknya berbeda. df["kolom"].describe() menjawab sebagian sekaligus: count (banyak nilai terisi), mean, std (simpangan baku), min, 25%, 50% (median), 75%, dan max. Tanpa argumen, describe pada DataFrame hanya meringkas kolom angka; include="all" menambahkan kolom teks dengan count, unique, top, dan freq.

tiket = pd.DataFrame({
    "kanal": ["chat", "email", "chat", "telepon", "chat"],
    "menit": [6, 45, 9, 12, 7],
})
print(tiket["menit"].describe()["50%"])                      # 9.0
print(tiket["kanal"].value_counts(normalize=True)["chat"])   # 0.6
print(tiket.groupby("kanal")["menit"].describe())

value_counts() menghitung banyaknya baris per kategori, terurut dari yang terbanyak; normalize=True mengubahnya menjadi proporsi yang berjumlah 1. groupby("kolom")["angka"].describe() memberi satu baris ringkasan untuk setiap kelompok, sehingga sebaran antarcabang atau antarkanal bisa dibandingkan berdampingan.