Langsung ke konten utama

Pre-Processing, Membersihkan Dataframe pada Python

Sebagian kita mungkin mengenal python sebagai salah satu bahasa pemrograman yang dapat digunakan untuk mengolah data. Salah satu module yang cukup umum ialah Pandas. Namun, sedikit dari kita menyadari pentingnya membersihkan data sebelum digunakan. 

Sebelum masuk ke Pemrosesan mari kita nikmati sebuah meme dari reddit:

gambar 1.0

Data yang diolah tidak selalu bersih. Pada beberapa kasus terdapat data unknown atau data yang keluar dari batas wajar dan tidak sesuai mengikuti aturan di dunia nyata. Misal juamlah kuantitas belanja yang mencapai puluhan ribu pada sekali check out atau kuantitas yang nilainya lebih kecil dari satu. Oleh karena itu, diperlukan pembersihan dataset dari data yang rusak atau kotor.

Banyak metode yang dapat dilakukan untuk menormalisasi data, di antaranya mengantinya dengan modus, rata-rata, median, atau menghapusnya. Pada kasus ini, penulis menggunakan teknik dropping atau menghapus data yang rusak atau tak sesuai denagn method .drop().

Sebelum membersihkan dataset. Data perlu diverifikasi atau dicek terlebih dahulu bagaimana kondisinya, apakah terdapat data yang unknown atau tidak normal. Verifikasi data dapat dilakukan dengan method .info() dan .describe() pada data.

Method .info() digunakan untuk mendapatkan informasi dari tiap kolom, seperti banyak data yang terdeteksi dan bentuknya. Dengan begitu kita dapat mengetahui ada berapa baris yang mungkin rusak dan kerusakan ada pada kolom mana saja.

Method .describe() digunakan untuk mendapatkan data statistik dasar dari dataset atau dataframe. Dengan metode tersebut bisa didapatkan, simpangan baku, niulai minimal, maksimal, dan persentil. Berdasar hal tersebut kita dapat menyimpulkan kolom mana saja yang perlu dinormalisasi sehingga tidak ada data yang tidak wajar.

Method  .drop() digunakan untuk menghapus data yang dipilih. Dengan begitu data yang rusak tidak perlu lagi diperhitungkan. Sehingga data yang diperoleh kemudian lebih wajar dan lebih mengambarkan kenyataan.

Untuk memulai pembersihan data, hal pertama yang harus dilakukan adalah mengecek kondisi dataframe dengan metode .info() dan describe(). Pada dataset ini, berikut tampilan setelah perintah DataFrame.info() dijalankan



Gambar 1.1

Terlihat pada dataframe terdapat tujuh kolom dengan empat koilom numerik dan tiga kolom kategorik, dengan data waktu pada salah satunya. Pada kolom non-null count  terdapat sedikit keganjalan dengan jumlah null yang berbeda pada kolom ‘Quantity’. Maka dapat disimpulkan bahwa pada kolom ‘Quantity’terdapat lima belas baris yang berisi data  null.

Selain menggunakan metode .info() untuk memastikan keberadaan data null, dapat juga dilakukan perintah .isnull().any(). Dengan metode tersebut python akan menampilkan apakah pada suatu kolom terdapat data null. Jika terdapat null, akan dikeluarkan True. Sebaliknya jika tidak terdapat null, akan dikeluarkan False.


Gambar 1.2

Untuk mengatasi data yanbg tidak diketahui salah satu caranya ialah dengan menghapus data tersebut. Metode yang digunakan ialah metode drop dengan perintah

dataframe.dropna()


Gambar 1.3

Setela mengecek data dengan metode info, data juga perlu dicek degan metode describe(). Dengan begitu dapat ditentukan seberapa jauh persebara dan simpangan data. Dari sana juga dapat ditemukan apakah terdapat dari dataframe terdapat data yang melenceng secara tidak wajar atau tidak. Pada perintah sebelumnya, penulis memberi tambahan kolom ‘total’ sebagai total harga yang dibayarkan, kuantitas dikali harga satuan.


Gambar 1.4

Pada tampilan terlihat terdapat data kuantitas yang tidak wajar yakni nilai negatif , dan pembelian sebesar 62.000. Untuk membersihkan data yang melenceng dan tak normal dapat dilakukan teknik pembersihan data dengan metode outline dan pengecekan manual. Pengecekan manual digunakan untuk nilai disekitar nilai wajar, tetapi tidak masuk akal seperti kuantitas negatif. Sedangkan teknik outlier digunakan untuk membersihkan data tidak wajar berupa simpangan jauh. Seperti pembelian sebanyak 62.000 satuan.


Gambar 1.5

Teknik outlier adalah teknik membuang data yang lebih kecil dari Q1-dH dengan H merupakan nilai Q3-Q1, atau data yang lebih besar dari Q3+dH.


Gambar 1.6

Dua teknik di atas menggunakan command drop() atau penghapusan data untuk membersihkan data sehingga pada dataframe tak terdapat lagi data yang tidak normal. Setelah dilakukan dua metode di atas, didapatkan dataframe yang bersih dan wajar.

Sekian dari saya. Saya menyadari konten yang saya berikan jauh dari kata sempurna. Oleh karena itu, saya sangat mengapresiasi segala masukan, baik kritik, maupun saran yang diberikan teman-teman, Anda bisa kontak saya melalui email. 

Terima kasih sudah membaca.

Label:

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Sebuah Catatan Semester III dan 2021

Grafik pengunjung blog [Mungkin mengandung kata kasar, dan menganggu]  Katanya " Orang yang beruntung adalah yang hari ini lebih baik dari kemarin, orang merugi adalah yang hari ini tak lebih baik dari hari kemarin, sedangkan orang celaka adalah yang hari ini lebih buruk dari hari kemarin". Begitulah gambaran awalnya, mungkin kalo dievaluasi. Muncul pertanyaan besar, kiranya di manakah posisi Risqi sekarang? Jika boleh jujur, menurut penulis, Risqi sekarang ada di titik celaka. Ya, yang hari kemarinnya masih lebih baik dari hari ini. Baik dari spiritual, moral hingga akademik. Sudah banyak teman ia minta saran, tapi rasanya sama saja. Sepertinya beda saja, dulu dua amat rajin membuat artikel machine learning di blog, mencoba hal atau teknologi baru, ikut hackathon dan lomba, tapi sekarang progressnya macet, liburan diisi dengan hal tak bermanfaat. Bukannya tak bersyukur, memang kadang dalam mengevaluasi diri perlu disadari dan diakui bahwa DIRIMU S*MPAH. Orang berkata, banya...
2 komentar
Baca selengkapnya

Seberapa Penting Data Pribadi Kita?

sc: kliklegal.com Di era digital ini, data tidak hanya disimpan dalam bentuk kertas atau hardfile   saja, tetapi mulai beralih ke data digital. Sebut saja e-ktp, menjadi salah satu data pribadi yang diwacanakan menjadi digital. Namun, banyak dari kita masi belum menyadari penting dan berharganya data pribadi yang kita miliki. Belakangan ini, kita banyak mendengar berita tentang pembobolan data pribadi di beberapa e-commerce , bahkan kabarnya data pemilih pada pemilu tahun 2019 pun ikut raib. Namun, sejak kapan si data pribadi mulai dibahasa? Isu tentang perlindungan tentang data pribadi menjadi hangat diperbincangkan pasca kasus Cambridge Analitica yang mengolah data pribadi pengguna Facebook di awal tahun 2018. Padahal isu tentang data pribadi telah didiskusikan 38 tahun sebelumnya, yaitu dalam forum internasional OECD dalam Guidelines Governing the Protection of Privacy and Transborder Flow of Personal Data pada tahun 1980. Sebegitu concer- nya, data pribadi dibahas. Namun ...
Posting Komentar
Baca selengkapnya

Sumber Daya Lahan dan Manusia : Keterbergantungan dan Keberadaan

 Bismillahirahmanirrahimm Assalamulaikum warahtullahi wabarakatuh, Salam sejahtera bagi kita semua. Segala puji bagi Allah, Tuhan Yang Maha Esa, karena berkat rahmatnya tugas ini dapat saya terbiitkan. Selawat dan salam pada Rasulullah SAW.  Pada kesempatan kali ini, saya akan membagikan sedikit pandangan saya mengenai hubungan antara manusia dan sumber daya lahan. Saya melihat makin hari, jumlah lahan menurun sedangkan jumlah manusia di bumi ini terus meningkat. Tak dapat dimungkiri, peningkatan jumlah penduduk Bumi aka membuat kebutuhan akan lahan, baik untuk tempat tinggal, industri, hingga lumbung pangan meningkat. Peningkatan signifikan pada jumlah penduduk Bumi tanpa ada penangganan yang tepat justru akan menyebabkan krisis. baik dari sisi ekonomi, kemasyarakatan, bahkan teknologi. Oleh karena itu, diperlukan sebuah kajian komperehensif mengenai masalah tersebut. Pada kesempatan kali ini saya akan melampirkan sedikit pandangan saya mengenai masalah tersebut menggunakan m...
Posting Komentar
Baca selengkapnya