Penggabungan Data dalam Python
Menggabungkan beberapa kumpulan data
Penggabungan Data dalam Python adalah pelajaran Python Academy gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 4 dari 5. 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 Python Academy, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus Python Academy mencakup 5 pelajaran total.
Penggabungan Data di Python
Penggabungan Data di Python
Dalam analisis data, menggabungkan kumpulan data merupakan tugas yang umum. Python menyediakan alat canggih dalam Pandas untuk melakukan penggabungan, penyatuan, dan konkatenasi kumpulan data secara efisien. Pelajaran ini membahas teknik-teknik utama untuk menggabungkan data di Python.
Konkatenasi
Konkatenasi
Konkatenasi menggabungkan kumpulan data dengan menumpuknya berdasarkan baris atau kolom. Gunakan fungsi pd.concat() untuk melakukannya.
Contoh:
import pandas as pd
data1 = {'Name': ['Alice'], 'Age': [25]}
data2 = {'Name': ['Bob'], 'Age': [30]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)
df = pd.concat([df1, df2])Menggabungkan DataFrames
Menggabungkan DataFrames
Penggabungan menggabungkan kumpulan data berdasarkan kolom atau indeks yang sama. Gunakan pd.merge() untuk menggabungkan DataFrames.
Contoh:
data1 = {'ID': [1, 2], 'Name': ['Alice', 'Bob']}
data2 = {'ID': [1, 2], 'Age': [25, 30]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)
df = pd.merge(df1, df2, on='ID')Jenis-Jenis Penggabungan
Jenis-Jenis Penggabungan
Fungsi merge() mendukung berbagai jenis penggabungan:
- Penggabungan Dalam: Mengembalikan baris dengan kunci yang cocok pada kedua DataFrames.
- Penggabungan Luar: Mengembalikan semua baris dan mengisi nilai yang hilang dengan NaN.
- Penggabungan Kiri: Mempertahankan semua baris dari DataFrame kiri.
- Penggabungan Kanan: Mempertahankan semua baris dari DataFrame kanan.
Menggabungkan Berdasarkan Beberapa Kunci
Menggabungkan Berdasarkan Beberapa Kunci
Anda dapat menggabungkan DataFrames menggunakan beberapa kunci dengan meneruskan daftar nama kolom ke parameter on.
Contoh:
pd.merge(df1, df2, on=['Key1', 'Key2'])Melakukan Konkatenasi Berdasarkan Kolom
Melakukan Konkatenasi Berdasarkan Kolom
Anda dapat mengonkatenasi DataFrames secara berdampingan (berdasarkan kolom) menggunakan axis=1.
Contoh:
df = pd.concat([df1, df2], axis=1)Menggabungkan Data yang Tumpang Tindih
Menggabungkan Data yang Tumpang Tindih
Metode combine_first() menggabungkan data yang tumpang tindih dengan mengisi nilai yang hilang dari DataFrame lain.
Contoh:
df1.combine_first(df2)Ringkasan
Ringkasan
Dalam pelajaran ini, Anda telah mempelajari:
- Konkatenasi: Menumpuk DataFrames menggunakan
pd.concat(). - Penggabungan: Menggabungkan DataFrames berdasarkan kunci yang sama menggunakan
pd.merge(). - Jenis Penggabungan: Penggabungan dalam, luar, kiri, dan kanan.
- Menggabungkan Data yang Tumpang Tindih: Menggunakan
combine_first().
Selamat!
Selamat!
Anda telah menyelesaikan pelajaran tentang Penggabungan Data di Python. Lanjutkan ke pelajaran berikutnya untuk mempelajari Ekstraksi Fitur dari Data.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah pelajaran “Penggabungan Data dalam Python” gratis?
Ya — teks lengkap “Penggabungan Data dalam Python” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus Python Academy, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus Python Academy mencakup 5 pelajaran total.
Apa yang akan aku pelajari di “Penggabungan Data dalam Python”?
Menggabungkan beberapa kumpulan data Kamu berlatih Python 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 Python Academy?
Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. Python 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 5.
Berapa lama pelajaran “Penggabungan Data dalam Python” 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 Python Academy ini?
Ya. Setiap pelajaran Python 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
- Jenis-Jenis Data
- Menangani Data yang Hilang
- Normalisasi Data
- Penggabungan Data dalam Python
- Ekstraksi Fitur dari Data