Dalam ekosistem Python yang luas, metode agg pada library Pandas merupakan alat yang esensial bagi data analyst.

Ini bukan sekadar fungsi; agg adalah “jembatan” yang menghubungkan data mentah dengan informasi berharga, memungkinkan kamu untuk merangkum dan menganalisis kumpulan data besar secara efisien.

Dengan kemampuan untuk menerapkan berbagai operasi agregasi secara fleksibel, metode agg memperkaya proses analisis data, memberikan kemudahan dalam menggali informasi penting.

Artikel ini akan mengajak kamu mengeksplorasi kekuatan metode agg, dari penggunaan dasarnya sampai aplikasi yang lebih kompleks. Yuk, simak!

Mengapa Menggunakan Agg Method?

Berikut beberapa alasan mengapa metode agg menjadi pilihan tepat untuk menerapkan operasi pada kumpulan data secara keseluruhan atau per kelompok:

• Operasi agregasi kelompok: dengan menggunakan metode groupby bersama dengan agg, kamu dapat lebih mudah menerapkan operasi agregasi ke subset data berdasarkan nilai kunci tertentu. Hal ini memungkinkan analisis yang lebih mendalam pada segmen data tertentu, seperti menghitung rata-rata penjualan per kategori produk atau menemukan nilai maksimum dalam setiap grup data.
• Efisiensi dalam pengolahan data: dalam analisis data, sering kali perlu untuk meringkas dataset besar menjadi informasi yang lebih terkelola dan mudah dipahami. Metode agg memfasilitasi ini dengan efisien, sehingga kamu bisa dengan cepat menerapkan operasi agregasi dan mendapatkan ringkasan data, berguna untuk pengambilan keputusan atau analisis lebih lanjut.
• Kemudahan dalam menerapkan fungsi ganda: metode agg memungkinkan penerapan beberapa fungsi agregasi secara bersamaan. Artinya, kamu dapat menghitung sum, mean, dan standar deviasi dalam satu langkah, membuat proses analisis menjadi lebih cepat dan efisien.

Syntax Python Agg

Sintaks dasar dari metode agg adalah sebagai berikut:

• DataFrame: objek DataFrame tempat metode agg diterapkan.
• func: fungsi atau daftar fungsi yang akan diterapkan. Ini bisa berupa nama fungsi yang diwakili sebagai string, actual function, function list, atau bahkan dictionary yang memetakan nama kolom ke fungsi yang spesifik untuk kolom tersebut.
• axis: menentukan sumbu di mana fungsi akan diterapkan. axis=0 berarti fungsi akan diterapkan ke setiap kolom, sedangkan axis=1 berarti fungsi akan diterapkan ke setiap baris.
• args, kwargs: argumen posisional dan kata kunci tambahan yang akan diteruskan ke fungsi.

Cara dan Contoh Penggunaan Agg Method di Python

Inilah cara dan contoh penggunaan metode agg di Python:

#1 Agregasi sederhana

Agregasi sederhana menggunakan agg melibatkan penerapan satu fungsi agregasi ke seluruh DataFrame atau ke kolom tertentu. Ini adalah cara yang paling langsung untuk meringkas data, seperti menghitung total, rata-rata, nilai maksimum, atau minimum dari kumpulan data.

Misalkan kita memiliki DataFrame berikut:

Kita ingin menghitung rata-rata pada kolom Nilai:

#2 Agregasi dengan beberapa fungsi

Dalam skenario ini, agg digunakan untuk menerapkan beberapa fungsi agregasi secara bersamaan ke satu atau lebih kolom dalam DataFrame. Ini sangat berguna untuk mendapatkan ringkasan statistik yang komprehensif dari data, seperti menghitung sum, mean, dan standar deviasi dalam satu langkah.

Dengan DataFrame yang sama seperti contoh pertama, kita dapat menerapkan beberapa fungsi agregasi ke kolom Nilai:

#3 Agregasi pada kelompok data

Penggunaan agg dalam kombinasi dengan groupby memungkinkan untuk menerapkan fungsi agregasi pada subset data yang telah dikelompokkan berdasarkan satu atau lebih kriteria. Hal ini sangat berguna untuk menganalisis bagaimana agregat berbeda di antara kelompok atau kategori data yang berbeda.

Selain fungsi agregasi seperti sum, mean, dan max, penggunaan fungsi 'count' dalam kombinasi ini sangat membantu untuk menghitung jumlah entri dalam setiap kelompok atau kategori, memberikan dimensi tambahan dalam analisis kita.

Dengan menambahkan 'count' ke dalam daftar fungsi agregasi, kita dapat mendapatkan insight lebih dalam mengenai distribusi data, seperti seberapa banyak data yang terkumpul dalam setiap kategori.

Misalkan kita memiliki DataFrame yang lebih kompleks:

Kita ingin menerapkan groupby dan agg untuk menghitung total, rata-rata penjualan, serta jumlah produk dalam setiap kategori:

Output:

FAQ (Frequently Ask Question)

Dapatkah agg digunakan pada kelompok data dengan groupby?

Ya, metode agg dapat dipakai bersamaan dengan groupby dalam Pandas untuk menerapkan fungsi agregasi pada kelompok data yang telah dibagi berdasarkan nilai kolom tertentu. Kombinasi groupby dan agg berguna untuk analisis data yang memerlukan agregasi berdasarkan kategori atau kelompok tertentu.

Berikut beberapa keuntungan menggunakan agg dengan groupby:

• Fleksibilitas: membantu penerapan berbagai fungsi agregasi pada kolom yang berbeda dalam satu langkah.
• Efisiensi: mengurangi kompleksitas kode dan meningkatkan efisiensi pemrosesan dengan menggabungkan operasi agregasi dalam satu baris kode.
• Analisis data mendalam: memfasilitasi analisis data yang lebih mendalam dengan memungkinkan agregasi berdasarkan kelompok atau kategori tertentu.

Bagaimana cara menggunakan agg dengan fungsi custom?

Menggunakan metode agg dengan fungsi kustom di Pandas membantu untuk menerapkan operasi agregasi yang spesifik dan disesuaikan dengan kebutuhan analisis data. Berikut caranya:

• Mendefinisikan fungsi custom: pertama, kamu perlu mendefinisikan fungsi kustom yang ingin digunakan sebagai operasi agregasi. Fungsi ini harus dapat menerima sebuah seri (kolom dari DataFrame) sebagai input dan mengembalikan sebuah nilai skalar (hasil agregasi) sebagai output.
• Menggunakan fungsi custom dengan agg: setelah mendefinisikan fungsi custom, kamu dapat menerapkannya pada DataFrame atau kolom tertentu menggunakan metode agg.
• Menggunakan fungsi custom pada kelompok data dengan groupby: kamu juga dapat menggunakan fungsi custom dalam kombinasi dengan groupby untuk menerapkan operasi agregasi pada kelompok data tertentu.