Sebagai bahasa pemrograman yang menjadi pilihan banyak analyst, salah satu kekuatan utama Python terletak pada library-nya, sekumpulan alat yang memperluas kemampuan dan mempercepat pemrosesan data.

Dengan menggabungkan kecanggihan teknologi dengan kemudahan penggunaan, library Python telah mengubah wajah pemrograman, memungkinkan inovasi dan eksplorasi tanpa batas di berbagai bidang.

Di artikel ini, kita akan membahas berbagai macam library Python yang populer serta fitur-fiturnya. Apa saja?

Perbedaan Library, Module, dan Package pada Python

Saat menggunakan Python, ada beberapa istilah yang mungkin perbedaannya membingungkan, seperti library, module, dan package. 

Sebagai data analyst, kamu akan sering berhadapan dengan berbagai jenis data dan tantangan analisis. Dengan memahami perbedaan ketiganya, kamu bisa lebih efisien dalam memilih alat yang tepat untuk setiap tugas analisis.

Library

Library adalah kumpulan kode yang menyediakan fungsionalitas tertentu untuk digunakan dalam aplikasi lain. Dalam konteks Python, library biasanya terdiri dari beberapa module dan package yang bekerja bersama untuk menyediakan sekumpulan fungsionalitas.

Library memungkinkan analyst menggunakan kode yang telah ditulis dan diuji sebelumnya, sehingga mereka tidak perlu menulis kode dari awal untuk tugas-tugas umum.

Misalnya, library seperti Pandas memudahkan kamu dalam mengolah data. Sementara Matplotlib dan Seaborn membantu dalam visualisasi data.

Dengan menggunakan library, kamu tidak perlu 'membuat' alat dari awal, tapi cukup 'meminjam' alat yang sudah ada untuk menyelesaikan tugas.

Module

Module adalah file tunggal berisi definisi (function, variable, class, dan sebagainya) yang dapat diimpor serta digunakan dalam program lain. Setiap file Python dengan ekstensi .py dapat dianggap sebagai module.

Module memungkinkan kode untuk diorganisir dan digunakan kembali dengan mudah. Dalam Python, module diimpor ke dalam program lain menggunakan pernyataan import.

Module biasanya merupakan bagian dari library. Jadi, saat kamu menggunakan fungsi tertentu dari library, sebenarnya kamu sedang mengakses module tertentu dari library tersebut.

Package

Package adalah cara untuk mengorganisasi berbagai library dan module agar lebih rapi sekaligus mudah diakses.

Direktori ini harus mengandung file khusus bernama __init__.py (meskipun file ini bisa kosong). File tersebut menandakan bahwa direktori harus diperlakukan sebagai package. Dengan package, kamu dapat memiliki hierarki modul, memungkinkan organisasi kode yang lebih baik dan modularitas.

Macam-macam Library Python untuk Data Analytics

Berikut berbagai macam library Python yang biasanya dipakai dalam analisis data:

#1 Pandas: Manipulasi dan Analisis Data yang Efisien

Pandas adalah library Python yang berfungsi untuk manipulasi dan analisis data, terutama data tabular seperti yang sering ditemui dalam spreadsheet atau relational database.

Pandas memiliki beberapa fitur utama:

• Struktur data: Pandas menyediakan dua struktur data utama, yaitu Series dan DataFrame. Series adalah array satu dimensi yang dapat menyimpan berbagai jenis data. Sementara DataFrame adalah struktur data dua dimensi (mirip dengan tabel di database atau spreadsheet) yang memungkinkan kamu menyimpan dan mengakses data dengan format baris dan kolom.
• Data cleaning: data yang kamu hadapi sering kali tidak sempurna. Mungkin ada data yang hilang, duplikat, atau tidak konsisten. Pandas menyediakan fungsi untuk mengatasi masalah ini, seperti dropna() untuk menghapus data yang hilang, fillna() untuk mengisi data yang hilang, dan drop_duplicates() untuk menghapus data duplikat.
• Transformasi data: Dengan Pandas, kamu dapat dengan mudah mengubah bentuk data, menggabungkan beberapa set data, atau mengelompokkan data berdasarkan kriteria tertentu. Fungsi seperti pivot(), melt(), groupby(), dan merge() memudahkan proses transformasi data sesuai kebutuhan analisis.
• Analisis data: Pandas juga dilengkapi dengan berbagai metode statistik yang memudahkan analisis data. Kamu bisa dengan cepat mendapatkan ringkasan statistik dari data dengan describe(), menghitung korelasi antar kolom dengan corr(), atau bahkan melakukan operasi yang lebih kompleks seperti agregasi dengan agg().
• Kemudahan dalam impor/ekspor data: salah satu kelebihan Pandas adalah kemampuannya untuk bekerja dengan berbagai format data. Kamu bisa dengan mudah mengimpor data dari CSV, Excel, SQL, dan banyak format lainnya menggunakan fungsi seperti read_csv(). Begitu juga saat menyimpan data, Pandas menyediakan metode seperti to_csv() yang memudahkan menyimpan hasil analisis.

#2 Matplotlib: visualisasi data yang kuat

Dalam analisis data, angka-angka mentah biasanya masih sulit untuk dicerna. Inilah mengapa visualisasi data menjadi sangat penting.

Matplotlib adalah library Python untuk menciptakan visualisasi data yang informatif, menarik, dan mudah dimengerti. Dengan Matplotlib, data yang kompleks dapat disajikan dalam bentuk grafik atau diagram, sehingga memudahkan interpretasi dan pengambilan keputusan.

Berikut beberapa kemampuan Matplotlib dalam visualisasi data:

• Membuat line plot: ini adalah jenis visualisasi yang sering digunakan untuk menampilkan tren data sepanjang waktu. Dengan fungsi plot(), kamu bisa dengan mudah membuat grafik garis untuk analisis tren.
• Membuat bar chart: dengan bar() atau barh(), Matplotlib memungkinkan kamu membuat diagram batang vertikal atau horizontal yang cocok untuk membandingkan kuantitas data antar kategori.
• Membuat histogram: cocok untuk memvisualisasikan distribusi data. Histogram memberikan gambaran tentang sebaran data dan frekuensinya.
• Membuat scatter plot: dengan scatter(), kamu dapat memvisualisasikan hubungan antara dua variabel kontinu, sering kali untuk menemukan korelasi atau pola tertentu dalam data.
• Membuat pie chart: pie() memungkinkan kamu memvisualisasikan proporsi kategori dalam keseluruhan data.
• Membuat box plot: dengan boxplot(), Matplotlib menyediakan cara untuk memvisualisasikan ringkasan statistik dari dataset, seperti median, kuartil, dan outlier.
• Integrasi dengan Pandas: Matplotlib dapat dengan mudah diintegrasikan dengan Pandas, memungkinkan kamu memvisualisasikan DataFrame dan Series dengan mudah.
• Personalisasi: kamu dapat mengontrol hampir setiap aspek dari visualisasi, mulai dari warna, label, judul, hingga legenda, sehingga grafik dapat disesuaikan sesuai kebutuhan.

#3 Seaborn: visualisasi statistik dengan estetika tinggi

Seaborn adalah library visualisasi data Python yang berbasis pada Matplotlib. Bedanya, Seaborn hadir dengan estetika dan fungsi yang lebih kaya, khususnya untuk visualisasi statistik.

Dengan Seaborn, visualisasi data tidak hanya informatif, tetapi juga menarik dan elegan. Berikut kelebihan Seaborn yang dapat meningkatkan tampilan visualisasi data:

• Estetika: Seaborn secara otomatis mengatur properti visual seperti warna, ukuran, dan bentuk berdasarkan data, sehingga hasil visualisasi lebih menarik secara visual tanpa perlu banyak penyesuaian manual.
• Visualisasi statistik: Seaborn dirancang khusus untuk visualisasi statistik. Fungsi seperti distplot() untuk menampilkan distribusi, boxplot() untuk menampilkan ringkasan statistik, atau violinplot() untuk kombinasi keduanya, semua dirancang agar memberikan informasi statistik yang mendalam.
• Kemudahan dalam menggabungkan plot: dengan Seaborn, kamu bisa lebih mudah menggabungkan beberapa plot menjadi satu visualisasi untuk memberikan gambaran lebih komprehensif tentang data.
• Adaptabilitas: meskipun Seaborn menyediakan banyak kemudahan, ia tetap memberikan fleksibilitas bagi pengguna yang ingin mengontrol aspek-aspek tertentu dari visualisasi.

Mengapa Seaborn dianggap lebih user-friendly?

• Tema bawaan: Seaborn menyediakan tema bawaan yang telah dioptimalkan untuk keindahan dan kejelasan. Dengan satu baris kode, kamu dapat mengubah seluruh tampilan visualisasi dengan tema-tema seperti "darkgrid", "whitegrid", "dark", "white", dan "ticks".
• Fungsi tingkat tinggi: Seaborn menyediakan fungsi tingkat tinggi yang memudahkan pembuatan visualisasi kompleks. Misalnya, pairplot() memungkinkan kamu menampilkan hubungan pairwise di antara variabel dalam dataset.
• Integrasi dengan Pandas: Seaborn bekerja dengan baik dengan DataFrame Pandas,. Kamu dapat memanfaatkan nama kolom saat mendefinisikan sumbu dan data untuk visualisasi.
• Kontrol warna: Seaborn memiliki kemampuan untuk menggunakan palet warna yang berbeda dan menyesuaikannya dengan data. Hal ini memudahkan dalam memberikan nuansa visual yang sesuai dengan konteks data.

#4 NumPy: komputasi numerik dengan mudah

Numerical Python atau disingkat NumPy adalah library untuk keperluan komputasi numerik dan ilmiah. Dengan NumPy, operasi matematika dan ilmiah pada angka atau array angka menjadi jauh lebih efisien dan mudah.

Berikut fitur-fitur utama NumPy yang menjadikannya penting dalam komputasi numerik dan ilmiah:

• Array multidimensi: salah satu fitur utama NumPy adalah objek ndarray, sebuah array multidimensi yang memungkinkan penyimpanan dan operasi pada data dalam format vektor dan matriks. Berbeda dengan list Python biasa, ndarray dioptimalkan untuk performa tinggi, memungkinkan operasi cepat pada data besar.
• Operasi vektorisasi: NumPy memungkinkan vektorisasi,. Artinya, kamu dapat menerapkan operasi pada seluruh array tanpa perlu loop. Hal ini tidak hanya membuat kode lebih singkat dan mudah dibaca, tetapi juga jauh lebih cepat karena operasi dioptimalkan dan dikompilasi di belakang layar.
• Fungsi matematika terpadu: NumPy dilengkapi dengan sejumlah besar fungsi matematika, seperti operasi aljabar linier, transformasi Fourier, dan fungsi statistik yang semuanya telah dioptimalkan untuk kecepatan.
• Memori yang efisien: NumPy dirancang untuk bekerja dengan efisiensi memori yang tinggi. Hal ini memungkinkan penggunaan array besar dengan overhead memori minimal.
• Alat untuk integrasi dengan bahasa Lain: NumPy menyediakan alat untuk integrasi dengan bahasa pemrograman lain, seperti C dan Fortran, memungkinkan kamu mengintegrasikan kode yang sudah ada dengan Python atau untuk mempercepat bagian-bagian kritis dari kode Python mereka.

{{COMPONENT_IDENTIFIER}}

#5 Math: operasi matematika dasar sampai kompleks

Library math di Python adalah salah satu library bawaan yang menyediakan fungsi matematika untuk operasi numerik dasar dan kompleks. Library ini membantu kamu melakukan berbagai tugas matematika tanpa perlu menulis fungsi dari awal atau mengimpor pustaka eksternal.

Berikut beberapa fitur dan fungsionalitas yang disediakan oleh library math:

• Fungsi aritmatika dasar: fungsi untuk melakukan tugas seperti pow(x, y) untuk perpangkatan, sqrt(x) untuk akar kuadrat, dan fabs(x) untuk nilai absolut.
• Fungsi trigonometri: fungsi yang memungkinkan perhitungan trigonometri, seperti sin(x), cos(x), tan(x). Ada juga fungsi untuk konversi antara derajat dan radian.
• Konstanta: library menyediakan konstanta matematika seperti pi dan e.
• Fungsi logaritma: dengan log(x, [base]), kamu dapat menghitung logaritma natural atau logaritma dengan basis yang ditentukan.
• Fungsi Hiperbolik: dipakai untuk perhitungan dengan fungsi hiperbolik, seperti sinh(x), cosh(x), dan tanh(x).
• Fungsi pembulatan: digunakan untuk pembulatan ke atas atau ke bawah, seperti ceil(x) dan floor(x) .
• Fungsi kombinatorial: dipakai untuk menghitung faktorial dari suatu angka, seperti factorial(x).
• Fungsi Khusus: untuk menghitung faktor persekutuan terbesar dari dua angka, seperti gcd(a, b).

#6 Json: bekerja dalam data format JSON

Library json di Python adalah library bawaan yang berfungsi untuk bekerja dengan data dalam format JSON (JavaScript Object Notation). Tipe file ini sering digunakan untuk menampung data yang mirip dengan struktur dictionary pada Python, memungkinkan penyimpanan dan pertukaran data dalam format yang terstruktur dan mudah dibaca.

JSON adalah format data ringan yang sering digunakan untuk pertukaran data antara server dan web app, serta penyimpanan konfigurasi dan data lainnya.

Berikut beberapa fitur utama library json:

• Serialisasi: mengubah struktur data Python, seperti daftar atau kamus, menjadi string JSON dengan fungsi json.dumps().
• Deserialisasi: mengubah string JSON kembali ke struktur data Python dengan fungsi json.loads().
• Baca/tulis ke file: kamu dapat menulis data JSON ke file dengan json.dump() dan membaca data JSON dari file dengan json.load().
• Kustomisasi serialisasi dan deserialisasi: dengan encoder dan decoder kustom, kamu bisa menentukan bagaimana objek khusus harus diserialkan atau dideserialkan.
• Preservasi urutan: jika menggunakan Python 3.7 atau lebih baru, urutan kunci dalam kamus akan dipertahankan saat serialisasi atau deserialisasi.

#7 Datetime: manipulasi tanggal dan waktu

Library datetime di Python adalah library bawaan yang menyediakan kelas untuk memanipulasi tanggal dan waktu. Dengan library ini, kamu dapat melakukan berbagai operasi terkait waktu, mulai dari ekstraksi informasi tanggal sampai perhitungan durasi.

Fitur utama library datetime:

• Tanggal dan waktu: library ini menyediakan kelas date untuk tanggal (tahun, bulan, hari) dan kelas time untuk waktu (jam, menit, detik, mikrodetik).
• Datetime: kelas datetime menggabungkan tanggal dan waktu, memungkinkan representasi penuh dari tanggal dan waktu dalam satu objek.
• Timedelta: kelas ini dipakai untuk merepresentasikan durasi, yaitu perbedaan antara dua tanggal atau waktu. Hal ini memungkinkan operasi seperti penambahan atau pengurangan durasi dari objek datetime.
• Zona waktu: meskipun datetime dasar tidak menyertakan dukungan zona waktu, ada kelas tzinfo yang dapat digunakan untuk menambahkan informasi zona waktu ke objek datetime.
• Formatting: kamu dapat mengonversi objek datetime ke string dengan format tertentu menggunakan metode strftime(). Sebaliknya, mengonversi string ke datetime juga bisa dilakukan dengan strptime().
• Operasi aritmatika: library ini mendukung operasi aritmatika dasar pada tanggal dan waktu, seperti penambahan, pengurangan, dan perbandingan.
• Ekstraksi informasi: dengan datetime, kamu dapat lebih mudah mengekstrak informasi seperti tahun, bulan, hari, jam, menit, dan detik.

#8 Os: berinteraksi dengan sistem operasi

Library os di Python adalah library bawaan yang menyediakan cara untuk berinteraksi dengan sistem operasi. Dengan library ini, kamu bisa mengakses fitur sistem operasi, menjalankan perintah shell, berinteraksi dengan struktur direktori dan file, dan lainnya.

Fitur utama library os antara lain:

• Interaksi dengan sistem file: fungsi seperti os.mkdir(), os.rmdir(), os.rename(), dan os.remove() memudahkan kamu dalam membuat, menghapus, mengganti nama, serta menghapus direktori atau file.
• Navigasi direktori: dengan os.chdir(), kamu dapat mengubah direktori kerja saat ini. Sementara fungsi os.getcwd() mengembalikan direktori kerja saat ini.
• Variabel environment: Library os menyediakan akses ke variabel environment melalui os.environ. Hal ini berguna untuk mengambil, mengatur, atau memodifikasi variabel environment .
• Jalankan perintah Shell: Dengan os.system(), kamu bisa menjalankan perintah shell langsung dari skrip Python.
• Manipulasi jalur: fungsi seperti os.path.join(), os.path.split(), os.path.isfile(), dan os.path.isdir() berguna untuk manipulasi dan pemeriksaan jalur file serta direktori.
• Daftar isi direktori: os.listdir() mengembalikan daftar dari semua file dan direktori dalam direktori yang diberikan.
• Pengelolaan proses: fungsi seperti os.fork(), os.exec(), dan os.wait() membantu dalam pengelolaan proses di sistem operasi yang mendukungnya.

#9 Plotly: visualisasi interaktif dan dinamis

Plotly adalah library visualisasi Python untuk menciptakan grafik yang tidak hanya informatif, tetapi juga interaktif dan dinamis. Berikut fitur utama dan kelebihan dari Plotly:

• Interaktivitas tinggi: fengan Plotly, grafik bukanlah gambaran statis dari data. Kamu dapat scroll, memperbesar, memperkecil, atau bahkan mengklik elemen tertentu untuk mendapatkan informasi lebih lanjut, sehingga memberikan pengalaman yang mendalam dan interaktif.
• Kemudahan penggunaan: meskipun menawarkan visualisasi yang kompleks, Plotly tetap mudah digunakan. Dengan beberapa baris kode, kamu sudah bisa menghasilkan grafik yang menarik dan interaktif.
• Integrasi dengan Pandas: Plotly bekerja dengan baik dengan DataFrame Pandas, memungkinkan kamu lebih mudah memvisualisasikan data yang sudah ada dalam format Pandas.
• Visualisasi 3D: selain grafik 2D tradisional, Plotly juga mendukung visualisasi 3D, seperti scatter plots, line charts, dan surface plots yang memberikan dimensi tambahan untuk analisis data.
• Dashboard dan aplikasi web: melalui integrasi dengan Dash (sebuah framework aplikasi web), Plotly memungkinkan pembuatan dashboard interaktif dan aplikasi web berbasis visualisasi tanpa perlu pengetahuan mendalam tentang pengembangan web.
• Multi-platform: Plotly mendukung berbagai bahasa pemrograman, termasuk R dan JavaScript. Hal ini meningkatkan fleksibilitas dalam pengembangan dan integrasi dengan berbagai platform atau aplikasi.

FAQ (Frequently Ask Question)

Mengapa saya mendapatkan error "ModuleNotFoundError" saat mencoba mengimpor library?

Error ini biasanya terjadi jika library yang ingin diimpor belum diinstal atau tidak ada dalam path Python. Pastikan library sudah diinstal dengan benar.

Apa itu virtual environment dan mengapa itu penting saat bekerja dengan library?

Virtual environment adalah lingkungan terisolasi di mana kamu dapat menginstal library Python tanpa mengganggu instalasi global atau library lain di sistem. Proses ini memastikan proyek memiliki semua dependensinya tanpa konflik versi.

Apakah ada biaya untuk menggunakan library Python?

Sebagian besar library Python bersifat open-source dan gratis untuk digunakan. Namun, selalu baik untuk memeriksa lisensi sebelum menggunakan library dalam proyek komersial.

Penutup

Library Python adalah kumpulan kode yang telah dioptimalkan, sehingga membantu analyst dalam menghindari penulisan rutin dan fokus pada penciptaan solusi yang lebih inovatif. Dari manipulasi data dengan Pandas, visualisasi dengan Matplotlib dan Plotly, sampai bekerja dengan data format JSON, library Python menawarkan alat untuk mengatasi hampir setiap tantangan teknologi.