Lompat ke konten utama
←

Analisis Data dengan Python

Pelajaran 13 dari 24

Menyaring dan mengurutkan

Merapikan teks, apply, dan baris ganda

Setelah pelajaran ini kamu bisa merapikan kolom teks dengan .str, mengolah setiap nilai dengan apply, dan membuang baris ganda dengan drop_duplicates.

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

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

Materi

Kolom teks dari formulir dan ekspor aplikasi jarang seragam: ada spasi di tepi, huruf besar-kecil yang berbeda, atau kode yang digabung dengan tanda hubung. Method teks Python seperti strip dan lower bekerja pada satu teks. Untuk seluruh kolom, pandas menyediakan pengakses .str, sehingga df["kota"].str.strip().str.title() merapikan semua baris sekaligus dan membiarkan sel kosong tetap NaN.

toko = pd.DataFrame({"kode": ["MKS-01", " mks-02", "PLU-01"], "omzet": [520000, 180000, 940000]})
toko["kota"] = toko["kode"].str.strip().str.upper().str.split("-").str[0]
print(toko["kota"].tolist())   # ['MKS', 'MKS', 'PLU']

def golongan(nilai):
    return "besar" if nilai >= 500000 else "kecil"

toko["golongan"] = toko["omzet"].apply(golongan)

Series.apply(fungsi) memanggil fungsi buatanmu untuk setiap nilai dan mengumpulkan hasilnya menjadi Series baru. Ia dipakai ketika aturannya tidak tersedia sebagai method bawaan, misalnya menggolongkan nilai dengan syarat sendiri. Fungsinya ditulis tanpa tanda kurung, karena yang diserahkan adalah fungsinya, bukan hasil pemanggilannya.

df.drop_duplicates(subset=[...], keep="first") membuang baris yang nilainya sama pada kolom yang disebut dan menyisakan kemunculan pertama; keep="last" menyisakan yang terakhir. Pemeriksaan baris ganda dijalankan setelah teks dirapikan, karena sebelum itu " Rina@Contoh.id" dan "rina@contoh.id" dianggap dua nilai berbeda.

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 3 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).