Data Science Academy · Pelajaran

Memperbaiki dtypes dan Baris Duplikat

Mengonversi tipe data dan menghapus pengulangan

Pelajaran 4 dari 413 langkah

Memperbaiki dtypes dan Baris Duplikat adalah pelajaran Data Science Academy gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 4 dari 4. Kamu bisa membaca pelajaran lengkapnya di bawah secara gratis — lalu praktikkan langsung di browser dengan editor kode bawaan dan tutor AI 24/7. Ini adalah bagian dari jalur belajar Data Science Academy, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus Data Science Academy mencakup 4 pelajaran total.

Data Bersih Lebih dari Sekadar Tanpa Nilai Hilang

Mengisi nilai yang hilang hanyalah separuh pekerjaan. Data bersih juga memerlukan dtypes yang benar dan tidak memiliki baris duplikat yang tidak sengaja sehingga mengacaukan perhitungan. 🧹

Apa Itu dtype

Setiap kolom memiliki dtype, yaitu tipe datanya, seperti int, float, object, atau datetime. dtype menentukan operasi apa saja yang dapat dilakukan pada kolom tersebut.

df.dtypes

Angka yang Tersimpan sebagai Teks

Masalah yang sering terjadi: angka dimuat sebagai string object karena satu simbol asing ikut masuk. Anda tidak dapat melakukan perhitungan terhadapnya sampai tipenya diperbaiki.

Mengonversi dengan to_numeric

Konversikan kolom teks menjadi angka dengan to_numeric. Berikan errors='coerce' untuk mengubah apa pun yang tidak dapat diuraikan menjadi NaN, alih-alih menyebabkan program gagal.

df['price'] = pd.to_numeric(df['price'], errors='coerce')

Mengubah Tipe dengan astype

Jika kolom sudah bersih, astype mengubah tipenya secara langsung, misalnya mengubah float bilangan bulat kembali menjadi integer yang lebih ringkas.

df['count'] = df['count'].astype(int)

Memperbaiki Kolom Tanggal

Tanggal sering kali dimuat sebagai teks. Konversikan dengan to_datetime agar Anda dapat mengurutkan, menyaring berdasarkan rentang, dan mengekstrak bagian seperti bulan nanti.

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

Kategori untuk Menghemat Memori

Kolom dengan sedikit nilai teks yang berulang dapat menyusut secara drastis jika menggunakan dtype category, yang menyimpan setiap label sekali lalu merujuk kepadanya.

df['city'] = df['city'].astype('category')

Menemukan Baris Duplikat

Catatan yang berulang memperbesar total dan rata-rata. Temukan baris tersebut dengan duplicated(), yang menandai setiap baris yang pernah muncul sebelumnya sebagai True.

df.duplicated().sum()

Menghapus Duplikat

Hapus pengulangan dengan drop_duplicates(). Secara default, metode ini mempertahankan kemunculan pertama setiap baris dan membuang sisanya.

df = df.drop_duplicates()

Duplikat Berdasarkan Kolom Kunci

Terkadang hanya kolom tertentu yang menentukan duplikat. Berikan subset untuk mendeteksi pengulangan berdasarkan kunci seperti id, tanpa memperhatikan kolom lainnya.

df.drop_duplicates(subset=['user_id'])

Verifikasi Sebelum Melanjutkan

Setelah memperbaiki tipe dan pengulangan, jalankan info() sekali lagi. Memastikan dtypes dan jumlah baris melindungi Anda dari kesalahan pembersihan yang lolos ke proses berikutnya.

df.info()

Pemeriksaan Cepat

Sebuah kolom harga dimuat sebagai teks object. Pemanggilan mana yang dengan aman mengubah entri yang buruk menjadi NaN?

Ringkasan: Tipe dan Duplikat Berhasil Ditangani

Sekarang Anda memperbaiki dtypes dengan to_numeric, astype, dan to_datetime, serta menghapus pengulangan dengan drop_duplicates. Tabel Anda akhirnya siap dianalisis.

Gratis untuk memulai

Belajar Python dengan tutor AI — gratis

Tulis dan jalankan kode asli di browser kamu, dapatkan bantuan instan dari tutor AI 24/7, dan lanjutkan di mana kamu tinggalkan di web atau aplikasi.

Kursus
30
Pelajaran
120

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apakah pelajaran “Memperbaiki dtypes dan Baris Duplikat” gratis?

Ya — teks lengkap “Memperbaiki dtypes dan Baris Duplikat” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus Data Science Academy, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus Data Science Academy mencakup 4 pelajaran total.

Apa yang akan aku pelajari di “Memperbaiki dtypes dan Baris Duplikat”?

Mengonversi tipe data dan menghapus pengulangan Kamu berlatih Data Science Academy dengan kode praktik yang langsung kamu jalankan di browser, dan tutor AI 24/7 menjawab pertanyaanmu saat kamu mengerjakan pelajaran ini.

Apakah aku perlu pengalaman untuk memulai Data Science Academy?

Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. Data Science Academy di CoddyKit dirancang untuk pemula hingga pelajar tingkat lanjut, jadi kamu bisa memulai di sini atau dari awal dan belajar sesuai kecepatan kamu sendiri. Ini adalah pelajaran 4 dari 4.

Berapa lama pelajaran “Memperbaiki dtypes dan Baris Duplikat” memakan waktu?

Sebagian besar pelajaran CoddyKit memakan waktu sekitar 5–10 menit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi kamu membuat kemajuan stabil dan melanjutkan dari tempat kamu tinggalkan di web dan aplikasi.

Bisakah aku menulis dan menjalankan kode dalam pelajaran Data Science Academy ini?

Ya. Setiap pelajaran Data Science Academy menyertakan editor kode bawaan, jadi kamu menulis dan menjalankan kode nyata langsung di browser dan mendapatkan umpan balik AI instan — tidak diperlukan penyiapan lokal.

Semua pelajaran dalam kursus ini

  1. Menemukan NaNs yang Tersembunyi di Tabel Anda
  2. Menghapus atau Mengisi: Memilih dengan Bijak
  3. Melakukan Imputasi dengan Mean, Median, atau Modus
  4. Memperbaiki dtypes dan Baris Duplikat
← Kembali ke Data Science Academy