Format data lebar dan panjang
Mengubah Bentuk Data dengan pandas
Maria Eugenia Inzaugarat
Data Scientist
Anda akan mempelajari
- Format lebar dan panjang
- Transformasi panjang ke lebar
- Transformasi lebar ke panjang
- Stacking dan unstacking kolom
- Bentuk ulang dan tangani data kompleks, seperti kolom string atau data JSON
Mengapa ini penting
- Dataset rapi
- Data belum dalam format yang tepat untuk analisis:
- Mudah dibaca manusia vs. analisis statistik
- Data bersarang dalam DataFrame sulit ditangani
- Dapatkan ringkasan statistik untuk DataFrame berindeks multi-level
Bentuk data
- Cara dataset diatur dalam baris dan kolom
fifa_players = pd.read_csv("fifa_players.csv")
fifa_players
name age nationality club
0 Lionel Messi 32 Argentina Barcelona
1 Cristiano Ronaldo 34 Portugal Juventus
2 Neymar da Silva 27 Brazil Saint-Germain
fifa_players.shape
(3, 4)
Format lebar
fifa_players
name age nationality club
0 Lionel Messi 32 Argentina Barcelona
1 Cristiano Ronaldo 34 Portugal Juventus
2 Neymar da Silva 27 Brazil Saint-Germain
Format lebar
fifa_players
vv
name | age | nationality club
0 Lionel Messi | 32 | Argentina Barcelona
1 Cristiano Ronaldo | 34 | Portugal Juventus
2 Neymar da Silva | 27 | Brazil Saint-Germain
^^
- Tiap fitur ada di kolom terpisah
Format lebar
fifa_players
name age nationality club
0 Lionel Messi 32 Argentina Barcelona <--
1 Cristiano Ronaldo 34 Portugal Juventus <--
2 Neymar da Silva 27 Brazil Saint-Germain <--
- Tiap fitur ada di kolom terpisah
- Tiap baris memuat banyak fitur untuk pemain yang sama
Format lebar
fifa_players
name age nationality club
0 Lionel Messi 32 Argentina Barcelona
--------------------------------------------------------
1 Cristiano Ronaldo NaN <- Portugal Juventus
--------------------------------------------------------
2 Neymar da Silva 27 Brazil Saint-Germain
- Tiap fitur ada di kolom terpisah
- Tiap baris memuat banyak fitur untuk pemain yang sama
- Tidak berulang tapi banyak nilai hilang
- Statistik dan imputasi sederhana
Format panjang
fifa_players_long.head()
name variable value
0 Cristiano Ronaldo nationality Portugal
1 Cristiano Ronaldo club Juventus
2 Lionel Messi age 32
3 Lionel Messi nationality Argentina
4 Lionel Messi club Barcelona
Format panjang
fifa_players_long.head()
name variable value
0 Cristiano Ronaldo nationality Portugal <--
1 Cristiano Ronaldo club Juventus
2 Lionel Messi age 32
3 Lionel Messi nationality Argentina <--
4 Lionel Messi club Barcelona
- Tiap baris mewakili satu fitur
Format panjang
fifa_players_long.head()
name variable value
0 Cristiano Ronaldo nationality Portugal <--
1 Cristiano Ronaldo club Juventus <--
2 Lionel Messi age 32
3 Lionel Messi nationality Argentina
4 Lionel Messi club Barcelona
- Tiap baris mewakili satu fitur
- Beberapa baris per pemain
Format panjang
fifa_players_long.head()
| name | variable value
0 | Cristiano Ronaldo | nationality Portugal
1 | Cristiano Ronaldo | club Juventus
2 | Lionel Messi | age 32
3 | Lionel Messi | nationality Argentina
4 | Lionel Messi | club Barcelona
^^^^^^^^^^^
- Tiap baris mewakili satu fitur
- Beberapa baris per pemain
- Satu kolom (
name) untuk mengidentifikasi pemain yang sama
Format panjang
fifa_players_long.head()
name variable value
0 Cristiano Ronaldo nationality Portugal
1 Cristiano Ronaldo club Juventus
2 Lionel Messi age 32
3 Lionel Messi nationality Argentina
4 Lionel Messi club Barcelona
- Tiap baris mewakili satu fitur
- Beberapa baris per pemain
- Satu kolom (
name) untuk mengidentifikasi pemain yang sama - Data rapi:
- Lebih mudah diringkas
- Pasangan kunci-nilai
- Disukai untuk analisis dan grafik
Membentuk ulang data
- Mengubah struktur DataFrame atau Series agar siap dianalisis
- Transposisi DataFrame
fifa_players.set_index('club')
name age nationality
club
Barcelona Lionel Messi 32 Argentina
Juventus Cristiano Ronaldo NaN Portugal
Saint-Germain Neymar da Silva 27 Brazil
Membentuk ulang data
- Mengubah struktur DataFrame atau Series agar siap dianalisis
- Transposisi DataFrame
fifa_players.set_index('club')[['name', 'nationality']]
name nationality
club
Barcelona Lionel Messi Argentina
Juventus Cristiano Ronaldo Portugal
Saint-Germain Neymar da Silva Brazil
Membentuk ulang data
- Mengubah struktur DataFrame atau Series agar siap dianalisis
- Transposisi DataFrame
fifa_players.set_index('club')[['name', 'nationality']].transpose()
club Barcelona Juventus Saint-Germain
name Lionel Messi Cristiano Ronaldo Neymar da Silva
nationality Argentina Portugal Brazil
Membentuk ulang data
- Mengonversi data dari format lebar ke panjang dan sebaliknya
- Unit analisis:
- Format panjang -> karakteristik pemain
- Format lebar -> tiap pemain
Transformasi lebar ke panjang
Dilakukan dengan fungsi
pandas, seperti:.melt().wide_to_long()
Format panjang ke lebar
Ubah data dengan metode
pandas, misalnya:.pivot().pivot_table()
Ayo berlatih!
Mengubah Bentuk Data dengan pandas
