Appendix C: Cheat Sheet Pandas
Kapan dan Kenapa Memakai Appendix Ini
Appendix ini paling berguna dibuka berdampingan dengan notebook atau editor Python kamu, saat sedang menulis kode Pandas dan lupa nama fungsi atau urutan parameter yang tepat. Setiap baris kode di sini merangkum kembali materi Bagian VI Handbook (Bab 22 sampai 24), dan sengaja disusun sejajar dengan konsep SQL/Spreadsheet yang sudah kamu kuasai lebih dulu, sehingga kamu bisa langsung menghubungkan "operasi ini di Pandas setara dengan apa yang sudah aku pahami di SQL". Gunakan tabel kesetaraan di bawah sebagai jembatan cepat setiap kali transisi antar tools terasa membingungkan.
Setup Awal
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
Membaca Data
| Perintah | Kegunaan |
|---|
| pd.read_csv("file.csv") | Membaca file CSV ke DataFrame |
| df.head() | Melihat lima baris pertama |
Filtering dan Seleksi
| Perintah | Setara Dengan |
|---|
| df[df["kolom"] > 500000] | WHERE kolom > 500000 |
| df[(kondisi1) & (kondisi2)] | WHERE kondisi1 AND kondisi2 |
| df[["kolom1", "kolom2"]] | SELECT kolom1, kolom2 |
Missing Value
| Perintah | Kegunaan |
|---|
| df.isnull().sum() | Menghitung nilai kosong per kolom |
| df.dropna() | Menghapus baris dengan nilai kosong |
| df.fillna(nilai) | Mengisi nilai kosong dengan nilai pengganti |
Groupby (setara GROUP BY / Pivot Table)
df.groupby("kategori")["nilai"].sum()
df.groupby(["kategori", "kota"])["nilai"].mean()
Merge (setara JOIN)
pd.merge(df1, df2, on="id", how="inner")
# how: "inner", "left", "right", "outer"
Visualisasi Seaborn
| Jenis Chart | Fungsi | Kegunaan |
|---|
| Bar | sns.barplot(data=df, x=.., y=..) | Perbandingan antar kategori |
| Line | sns.lineplot(data=df, x=.., y=..) | Tren dari waktu ke waktu |
| Scatter | sns.scatterplot(data=df, x=.., y=..) | Hubungan dua variabel numerik |
| Histogram | sns.histplot(data=df, x=.., bins=30) | Distribusi satu variabel numerik |
Kustomisasi Chart
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(data=df, x="kategori", y="nilai")
plt.title("Judul Actionable di Sini")
plt.xlabel("Label Sumbu X")
plt.ylabel("Label Sumbu Y")
plt.savefig("nama_file.png", dpi=300, bbox_inches="tight")
plt.show()
Fondasi Python
| Konsep | Contoh |
|---|
| Percabangan | if kondisi: ... elif kondisi2: ... else: ... |
| Perulangan | for item in list: ... |
| List | data = ["a", "b", "c"], akses data[0] |
| Dictionary | data = {"kunci": "nilai"}, akses data["kunci"] |
| Fungsi | def nama_fungsi(param): return hasil |
Catatan Penting
- Indeks list dan posisi baris Pandas selalu dimulai dari 0, bukan 1.
- Indentasi pada Python bersifat wajib, bukan sekadar gaya penulisan.
- Setelah
groupby(), gunakan .reset_index() agar hasilnya bisa langsung dipakai Seaborn.
- Selalu validasi hasil kode, terutama jika disusun dengan bantuan AI (lihat Bab 25).