Pandas, sebagai salah satu library Python paling populer, menyediakan berbagai fungsi yang dirancang untuk mempermudah dan mempercepat proses analisis data. Salah satu fungsi yang sangat berguna adalah nsmallest.

Fungsi ini memungkinkan kamu secara cepat menemukan beberapa item dengan nilai terendah atau terkecil dalam kolom dataset. Misalnya, jika kamu memiliki dataset tentang penjualan produk dan ingin mengetahui produk mana yang memiliki penjualan paling rendah, kamu bisa menggunakan fungsi nsmallest.

Artikel ini akan menjelajahi bagaimana nsmallest bisa menjadi tool yang dapat diandalkan dalam analisis data. Sudah siap mencobanya?

Mengapa nsmallest Function Jarang Diketahui?

Dari berbagai fungsi yang ada di Pandas, nsmallest termasuk salah satu fungsi yang jarang diketahui pemula, karena:

• Fokus pembelajaran awal: banyak pemula yang belajar Python dan Pandas lebih sering terpapar pada fungsi dasar seperti sum, mean, atau merge. Fungsi nsmallest yang lebih spesifik sering kali terlewat karena kurangnya pembahasan dalam tutorial atau kursus untuk pemula.
• Kurangnya dalam kebutuhan sehari-hari: penggunaan nsmallest mungkin tidak seumum operasi lain seperti penggabungan data atau perhitungan statistik dasar. Hal ini menyebabkan fungsi ini jarang muncul dalam contoh populer atau proyek yang banyak dibagikan di komunitas.
• Dokumentasi terbatas: kemungkinan ada kekurangan dalam dokumentasi atau sumber pembelajaran yang memberikan penjelasan mendalam atau contoh penggunaan fungsi nSmallest, membuatnya kurang dikenal di kalangan pemula.
• Kesederhanaan alternatif: dalam beberapa kasus, analyst mungkin memilih untuk menggunakan fungsi lain yang lebih familiar seperti sort_values() diikuti oleh head(n), yang dapat memberikan hasil serupa seperti nsmallest, tetapi dengan pendekatan yang sudah lebih dikenal.

Cara Menggunakan nSmallest Function di Pandas

Untuk menggunakan fungsi nsmallest di Pandas, kamu bisa mengikuti langkah-langkah berikut:

#1 Impor library Pandas: pastikan Pandas sudah terinstal dan diimpor ke dalam proyek Python kamu.

#2 Buat DataFrame: siapkan atau buat sebuah DataFrame yang ingin kamu analisis. Misalnya, berikut adalah sebuah tabel data penjualan produk.

#3 Gunakan fungsi nsmallest: gunakan fungsi nsmallest untuk menemukan produk dengan penjualan terkecil. Misalnya, kamu ingin mengetahui 2 produk dengan penjualan terkecil.

Output: 

#4 Analisis hasil: hasil yang diperoleh menunjukkan dua produk dengan penjualan terendah, yang bisa digunakan untuk analisis lebih lanjut atau strategi marketing di masa mendatang.

FAQs (Frequently Asked Questions)

Bagaimana cara menggabungkan nsmallest dengan fungsi lain di Pandas?

Menggabungkan fungsi nsmallest dengan fungsi lain di Pandas bisa meningkatkan keefektifan analisis data dengan memberikan informasi yang lebih mendalam dan spesifik. Berikut beberapa cara untuk menggabungkan nsmallest dengan fungsi lain dalam Pandas:

• Menggabungkan dengan groupby: menggunakan nsmallest bersama dengan groupby memungkinkan kamu menemukan nilai terkecil dalam subkelompok tertentu dari data.
• Menggabungkan dengan sort_values dan head: kamu bisa mengurutkan data terlebih dahulu menggunakan sort_values, kemudian menerapkan head(n) untuk mendapatkan 'n' baris teratas yang mirip dengan menggunakan nsmallest.
• Menggabungkan dengan merge: kamu juga bisa menggabungkan hasil dari nsmallest dengan DataFrame lain atau dengan DataFrame asli menggunakan merge untuk memperkaya dataset dengan informasi tambahan.
• Menggabungkan dengan filter: gunakan filter untuk menyaring DataFrame berdasarkan kriteria tertentu sebelum atau setelah menggunakan nsmallest.

Apa perbedaan antara nsmallest dan min?

Berikut tabel perbedaan antara nsmallest dan min: