Mempersiapkan Data dan Visualisasi Data dengan Google Colab

 Berikut adalah langkah-langkah untuk mempersiapkan dan memvisualisasikan data menggunakan Google Colab:


1. Membuka Google Colab:

   - Buka [Google Colab](https://colab.research.google.com) di browser Anda.

   - Buat notebook baru dengan mengklik "New Notebook".


2. Mengunggah Dataset:

   - Unggah dataset dari komputer Anda dengan memilih opsi "Upload" di bagian "Files".

   - Anda juga bisa menyimpan dataset di Google Drive. Untuk mengaksesnya dari Colab, mount Google Drive dengan kode berikut:

     ```python

     from google.colab import drive

     drive.mount('/content/drive')

     ```


3. Membaca Dataset:

   - Gunakan pandas untuk membaca file CSV. Contohnya:

     ```python

     import pandas as pd


     # Jika file berada di Google Drive

     data = pd.read_csv('/content/drive/My Drive/path_to_your_file.csv')


     # Jika file diunggah langsung ke Colab

     data = pd.read_csv('path_to_your_file.csv')

     ```


4. Memeriksa dan Mempersiapkan Data:

   - Tampilkan beberapa baris pertama data:

     ```python

     print(data.head())

     ```

   - Lihat informasi kolom dan tipe data:

     ```python

     print(data.info())

     ```

   - Cek nilai yang hilang:

     ```python

     print(data.isnull().sum())

     ```


5. Membersihkan Data:

   - Isi nilai yang hilang:

     ```python

     data.fillna(value, inplace=True)

     ```

   - Hapus baris atau kolom dengan nilai yang hilang:

     ```python

     data.dropna(axis=0, inplace=True)  # menghapus baris

     data.dropna(axis=1, inplace=True)  # menghapus kolom

     ```


6. Visualisasi Data:

   - Gunakan Matplotlib dan Seaborn untuk membuat visualisasi data.

   - Instal Seaborn (jika belum terinstal):

     ```python

     !pip install seaborn

     ```

   - Contoh visualisasi data:

     ```python

     import matplotlib.pyplot as plt

     import seaborn as sns


     # Histogram

     data['column_name'].hist()

     plt.xlabel('Label X')

     plt.ylabel('Label Y')

     plt.title('Judul Histogram')

     plt.show()


     # Scatter plot

     sns.scatterplot(x='column_x', y='column_y', data=data)

     plt.xlabel('Label X')

     plt.ylabel('Label Y')

     plt.title('Judul Scatter Plot')

     plt.show()


     # Heatmap

     sns.heatmap(data.corr(), annot=True)

     plt.title('Judul Heatmap')

     plt.show()

     ```


Berikut adalah contoh lengkap dengan dataset sederhana:


```python

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns


# Mengunggah dataset contoh

data = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/iris.csv')


# Memeriksa beberapa baris pertama

print(data.head())


# Informasi dataset

print(data.info())


# Nilai yang hilang

print(data.isnull().sum())


# Histogram

data['sepal_length'].hist()

plt.xlabel('Sepal Length')

plt.ylabel('Frequency')

plt.title('Histogram of Sepal Length')

plt.show()


# Scatter plot

sns.scatterplot(x='sepal_length', y='sepal_width', hue='species', data=data)

plt.xlabel('Sepal Length')

plt.ylabel('Sepal Width')

plt.title('Scatter Plot of Sepal Dimensions')

plt.show()


# Heatmap

sns.heatmap(data.corr(), annot=True)

plt.title('Correlation Heatmap')

plt.show()

```


Ini adalah panduan dasar untuk mempersiapkan dan memvisualisasikan data di Google Colab. Anda bisa menyesuaikannya sesuai dengan kebutuhan analisis data Anda.

Comments

Popular posts from this blog

QUIS 5

Contoh Studi Kasus Serta Alur dari ERD normalisasi

Apa itu SEMMA