Python Head and Tail: Beda dan Kegunaan

Apa bedanya fungsi head() dan tail() di Python? Yuk, pahami lebih detail dan cara penggunannya!
RevoU Staff
July 9, 2024
5
min read

Mau Belajar

Data Analytics

?

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!
DAFTAR FULL PROGRAMCOBA COURSE GRATIS

Overview

Dalam Python, menggunakan library Pandas, fungsi head() dan tail() memudahkan dalam mengintip beberapa baris awal atau akhir dari DataFrame atau Series. Metode ini berguna dalam analisis data awal, membantu memverifikasi struktur data dan memastikan integritas data sepanjang pengolahan data.

Memulai petualangan data besar bisa serupa dengan membaca novel yang tebal; kamu ingin tahu gambaran besarnya, tetapi juga detail kunci di setiap halamannya.

Dalam Python, dua tool yang akan memudahkan langkah awalmu adalah head() dan tail(). Dua fungsi ini, yang merupakan bagian dari library Pandas, layaknya kaca pembesar yang membantu kamu “mengintip” cepat isi dari dataset yang luas. Dengan head(), kamu dapat melihat beberapa baris pertama dan mendapatkan kesan pertama tentang struktur data yang akan kamu analisis.

Sementara tail(), memberikanmu cuplikan dari beberapa baris terakhir, penting untuk memastikan data yang kamu kerjakan telah terintegrasi dengan sempurna sampai akhir. Artikel ini akan membimbing kamu melalui kedua fungsi tersebut, mengungkapkan bagaimana mereka dapat menjadi tool penting dalam analisis data kamu. Mari kita selami lebih dalam!

Perbedaan Head dan Tail Method di Pandas

Berikut beberapa perbedaan antara metode head() dan tail() dalam library Pandas yang sering digunakan dalam Python:

#1 Tujuan penggunaan

head() digunakan untuk melihat beberapa baris awal dari DataFrame atau Series. Ini bermanfaat untuk mendapatkan gambaran cepat tentang data dan strukturnya di awal dataset.

Sementara itu, fungsi tail() pada dasarnya memiliki fungsi yang serupa dengan head(), yaitu untuk melakukan pemeriksaan cepat atau "quick check" pada data. Namun, jika head() digunakan untuk melihat beberapa baris awal dari DataFrame atau Series, tail() spesifik digunakan untuk melihat beberapa baris terakhir.

Penggunaan tail() berguna untuk memastikan data telah dimuat dengan benar sampai akhir, atau untuk meninjau entri terbaru dalam dataset yang terus bertambah.

Meskipun head() lebih sering dipakai karena kebiasaan dan mungkin lebih intuitif saat memulai pemeriksaan data, tail() memberikan perspektif penting terutama dalam konteks data yang diperbarui secara berkala.

#2 Parameter default

Secara default, head() menampilkan lima baris pertama dari DataFrame atau Series jika tidak ditentukan lain.

Di sisi lain, tail() secara default juga menampilkan lima baris terakhir, tetapi dapat disesuaikan seperti head().

#3 Konteks penggunaan

head() sering digunakan saat awal analisis untuk memahami jenis variabel dan format data yang tersedia.

tail() sering dimanfaatkan untuk memastikan semua data diimpor dengan tepat, atau dalam kasus data yang terus-menerus di-update, untuk melihat entri terbaru.

Cara dan Contoh Penggunaan Head Method di Pandas

Berikut cara dan contoh penggunaan metode head() dalam Pandas:

  • Pastikan library Pandas telah diimpor dengan menggunakan perintah import pandas as pd
  • Kamu bisa membuat DataFrame sendiri atau mengimpor data dari berbagai sumber seperti file CSV, Excel, atau database.
  • Untuk melihat beberapa baris pertama dari DataFrame, gunakan df.head(). Kamu juga bisa menentukan jumlah baris yang ingin dilihat dengan memasukkan angka sebagai argumen, seperti df.head(10).

Misalkan kita memiliki dataset tentang beberapa buku dengan informasi seperti ID, Judul, dan Penulis.

Output:

Contoh penggunaan head() selain lima:

Output:

Cara dan Contoh Penggunaan Tail Method di Pandas

Inilah cara menggunakan metode tail():

  • Pastikan library Pandas telah diimpor ke dalam lingkungan Python kamu dengan perintah import pandas as pd
  • Kamu bisa menggunakan DataFrame yang sudah ada atau membuat yang baru dari berbagai sumber data.
  • Untuk melihat beberapa baris terakhir dari DataFrame, gunakan df.tail(). Seperti halnya head(), kamu bisa menentukan jumlah baris yang ingin dilihat dengan memasukkan angka sebagai argumen, misalnya df.tail(10).

Menggunakan dataset yang sama seperti sebelumnya, inilah contoh penggunaan tail():

Output:

Contoh penggunaan tail() selain lima:

Output:

FAQs (Frequently Asked Questions)

Bagaimana cara menyesuaikan output dari head() dan tail() untuk menampilkan lebih dari lima baris?

Untuk menyesuaikan output dari metode head() dan tail() agar menampilkan lebih dari lima baris dalam Pandas, kamu dapat menyediakan argumen numerik ke dalam fungsi tersebut. Argumen ini menentukan jumlah baris yang ingin kamu lihat dari awal atau akhir DataFrame.

Menggunakan head(n):

  • Syntax: df.head(n)
  • Parameter: n adalah jumlah baris yang ingin ditampilkan dari awal DataFrame.

Menggunakan tail(n):

  • Syntax: df.tail(n)
  • Parameter: n adalah jumlah baris yang ingin ditampilkan dari akhir DataFrame.

Apa yang terjadi jika DataFrame saya memiliki kurang dari lima baris dan saya menggunakan head() atau tail()?

Jika DataFrame kamu memiliki kurang dari lima baris dan kamu menggunakan metode head() atau tail() tanpa menyediakan argumen khusus untuk jumlah baris, Pandas akan menampilkan semua baris yang ada dalam DataFrame tersebut.

Tidak akan terjadi error atau masalah; metode head() dan tail() secara otomatis menyesuaikan output mereka untuk menampilkan semua baris yang tersedia, sampai dengan maksimum yang kamu minta melalui argumen, atau standar default lima baris jika tidak ada argumen yang diberikan.

Dapatkah head() dan tail() digunakan pada DataFrame yang memiliki indeks kompleks atau multi-level?

Pada umumnya,  metode head() dan tail() dapat digunakan pada DataFrame yang memiliki indeks kompleks atau multi-level tanpa masalah. Fungsi ini akan berperilaku sama seperti pada DataFrame dengan indeks tunggal, yaitu menampilkan sejumlah baris teratas atau terbawah dari DataFrame tersebut, tanpa memperdulikan kompleksitas dari indeks tersebut.

Indeks multi-level, atau indeks hierarki, memungkinkan kamu untuk memiliki lebih dari satu tingkat indeks pada DataFrame. Ini sangat berguna untuk menganalisis data yang terstruktur dalam beberapa tingkat kelompok. head() dan tail() akan mengambil baris-baris teratas atau terbawah berdasarkan urutan baris dalam DataFrame, tanpa mempertimbangkan struktur hierarki indeks tersebut.

RevoU Staff
Kickstart your career in tech with RevoU!

Masih ragu? Coba dulu 3 hari, GRATIS
di Full-Stack Trial Class!

Rasakan pengalaman belajar di RevoU Full-Stack Program: Kelas 100% LIVE, Mini portofolio lewat hands-on assignment, Bimbingan Team Lead & small group discussion. Kalau cocok, kamu bisa lanjut daftar Full Program dengan kesempatan Fast-Track (skip semua tes seleksi masuk, langsung ke tahap akhir!)

Masih ragu? Coba dulu 3 hari, GRATIS
di Full-Stack Trial Class!

Rasakan pengalaman belajar di RevoU Full-Stack Program: Kelas 100% LIVE, Mini portofolio lewat hands-on assignment, Bimbingan Team Lead & small group discussion. Kalau cocok, kamu bisa lanjut daftar Full Program dengan kesempatan Fast-Track (skip semua tes seleksi masuk, langsung ke tahap akhir!)

Masih ragu? Coba dulu 3 hari, GRATIS
di Full-Stack Trial Class!

Rasakan pengalaman belajar di RevoU Full-Stack Program: Kelas 100% LIVE, Mini portofolio lewat hands-on assignment, Bimbingan Team Lead & small group discussion. Kalau cocok, kamu bisa lanjut daftar Full Program dengan kesempatan Fast-Track (skip semua tes seleksi masuk, langsung ke tahap akhir!)

Artikel Lainnya

Mau belajar

Data Analytics

?

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!
Menu

Mulai karirmu dalam

Data Analytics

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!

Mau Belajar

Data Analytics

?

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!

DAFTAR FULL PROGRAM

Mau Belajar

Data Analytics

?

Python Head and Tail: Beda dan Kegunaan

Apa bedanya fungsi head() dan tail() di Python? Yuk, pahami lebih detail dan cara penggunannya!
RevoU Staff
July 9, 2024
5
min read

Overview

Dalam Python, menggunakan library Pandas, fungsi head() dan tail() memudahkan dalam mengintip beberapa baris awal atau akhir dari DataFrame atau Series. Metode ini berguna dalam analisis data awal, membantu memverifikasi struktur data dan memastikan integritas data sepanjang pengolahan data.

Memulai petualangan data besar bisa serupa dengan membaca novel yang tebal; kamu ingin tahu gambaran besarnya, tetapi juga detail kunci di setiap halamannya.

Dalam Python, dua tool yang akan memudahkan langkah awalmu adalah head() dan tail(). Dua fungsi ini, yang merupakan bagian dari library Pandas, layaknya kaca pembesar yang membantu kamu “mengintip” cepat isi dari dataset yang luas. Dengan head(), kamu dapat melihat beberapa baris pertama dan mendapatkan kesan pertama tentang struktur data yang akan kamu analisis.

Sementara tail(), memberikanmu cuplikan dari beberapa baris terakhir, penting untuk memastikan data yang kamu kerjakan telah terintegrasi dengan sempurna sampai akhir. Artikel ini akan membimbing kamu melalui kedua fungsi tersebut, mengungkapkan bagaimana mereka dapat menjadi tool penting dalam analisis data kamu. Mari kita selami lebih dalam!

Perbedaan Head dan Tail Method di Pandas

Berikut beberapa perbedaan antara metode head() dan tail() dalam library Pandas yang sering digunakan dalam Python:

#1 Tujuan penggunaan

head() digunakan untuk melihat beberapa baris awal dari DataFrame atau Series. Ini bermanfaat untuk mendapatkan gambaran cepat tentang data dan strukturnya di awal dataset.

Sementara itu, fungsi tail() pada dasarnya memiliki fungsi yang serupa dengan head(), yaitu untuk melakukan pemeriksaan cepat atau "quick check" pada data. Namun, jika head() digunakan untuk melihat beberapa baris awal dari DataFrame atau Series, tail() spesifik digunakan untuk melihat beberapa baris terakhir.

Penggunaan tail() berguna untuk memastikan data telah dimuat dengan benar sampai akhir, atau untuk meninjau entri terbaru dalam dataset yang terus bertambah.

Meskipun head() lebih sering dipakai karena kebiasaan dan mungkin lebih intuitif saat memulai pemeriksaan data, tail() memberikan perspektif penting terutama dalam konteks data yang diperbarui secara berkala.

#2 Parameter default

Secara default, head() menampilkan lima baris pertama dari DataFrame atau Series jika tidak ditentukan lain.

Di sisi lain, tail() secara default juga menampilkan lima baris terakhir, tetapi dapat disesuaikan seperti head().

#3 Konteks penggunaan

head() sering digunakan saat awal analisis untuk memahami jenis variabel dan format data yang tersedia.

tail() sering dimanfaatkan untuk memastikan semua data diimpor dengan tepat, atau dalam kasus data yang terus-menerus di-update, untuk melihat entri terbaru.

Cara dan Contoh Penggunaan Head Method di Pandas

Berikut cara dan contoh penggunaan metode head() dalam Pandas:

  • Pastikan library Pandas telah diimpor dengan menggunakan perintah import pandas as pd
  • Kamu bisa membuat DataFrame sendiri atau mengimpor data dari berbagai sumber seperti file CSV, Excel, atau database.
  • Untuk melihat beberapa baris pertama dari DataFrame, gunakan df.head(). Kamu juga bisa menentukan jumlah baris yang ingin dilihat dengan memasukkan angka sebagai argumen, seperti df.head(10).

Misalkan kita memiliki dataset tentang beberapa buku dengan informasi seperti ID, Judul, dan Penulis.

Output:

Contoh penggunaan head() selain lima:

Output:

Cara dan Contoh Penggunaan Tail Method di Pandas

Inilah cara menggunakan metode tail():

  • Pastikan library Pandas telah diimpor ke dalam lingkungan Python kamu dengan perintah import pandas as pd
  • Kamu bisa menggunakan DataFrame yang sudah ada atau membuat yang baru dari berbagai sumber data.
  • Untuk melihat beberapa baris terakhir dari DataFrame, gunakan df.tail(). Seperti halnya head(), kamu bisa menentukan jumlah baris yang ingin dilihat dengan memasukkan angka sebagai argumen, misalnya df.tail(10).

Menggunakan dataset yang sama seperti sebelumnya, inilah contoh penggunaan tail():

Output:

Contoh penggunaan tail() selain lima:

Output:

FAQs (Frequently Asked Questions)

Bagaimana cara menyesuaikan output dari head() dan tail() untuk menampilkan lebih dari lima baris?

Untuk menyesuaikan output dari metode head() dan tail() agar menampilkan lebih dari lima baris dalam Pandas, kamu dapat menyediakan argumen numerik ke dalam fungsi tersebut. Argumen ini menentukan jumlah baris yang ingin kamu lihat dari awal atau akhir DataFrame.

Menggunakan head(n):

  • Syntax: df.head(n)
  • Parameter: n adalah jumlah baris yang ingin ditampilkan dari awal DataFrame.

Menggunakan tail(n):

  • Syntax: df.tail(n)
  • Parameter: n adalah jumlah baris yang ingin ditampilkan dari akhir DataFrame.

Apa yang terjadi jika DataFrame saya memiliki kurang dari lima baris dan saya menggunakan head() atau tail()?

Jika DataFrame kamu memiliki kurang dari lima baris dan kamu menggunakan metode head() atau tail() tanpa menyediakan argumen khusus untuk jumlah baris, Pandas akan menampilkan semua baris yang ada dalam DataFrame tersebut.

Tidak akan terjadi error atau masalah; metode head() dan tail() secara otomatis menyesuaikan output mereka untuk menampilkan semua baris yang tersedia, sampai dengan maksimum yang kamu minta melalui argumen, atau standar default lima baris jika tidak ada argumen yang diberikan.

Dapatkah head() dan tail() digunakan pada DataFrame yang memiliki indeks kompleks atau multi-level?

Pada umumnya,  metode head() dan tail() dapat digunakan pada DataFrame yang memiliki indeks kompleks atau multi-level tanpa masalah. Fungsi ini akan berperilaku sama seperti pada DataFrame dengan indeks tunggal, yaitu menampilkan sejumlah baris teratas atau terbawah dari DataFrame tersebut, tanpa memperdulikan kompleksitas dari indeks tersebut.

Indeks multi-level, atau indeks hierarki, memungkinkan kamu untuk memiliki lebih dari satu tingkat indeks pada DataFrame. Ini sangat berguna untuk menganalisis data yang terstruktur dalam beberapa tingkat kelompok. head() dan tail() akan mengambil baris-baris teratas atau terbawah berdasarkan urutan baris dalam DataFrame, tanpa mempertimbangkan struktur hierarki indeks tersebut.

RevoU Staff
Kickstart your career in tech with RevoU!
Menu