Melanjutkan dari modul sebelumnya, pada modul ini kita akan membahas data filtering.
Untuk melakukan filtering, diperlukan kondisi tertentu. Contoh, tampilkan data Gender == “Female” atau Team == “Marketing”.
Berikut contoh melakukan filtering untuk data Gender == Female.
df[df["Gender"] == "Female"]
Cara penulisan diatas akan menjadi sulit dibaca jika kondisi filtering lebih dari satu. Oleh karena itu dapat dilakukan dengan cara penulisan berikut.
kondisi = df["Gender"] == "Female" df[kondisi]
Selain menggunakan tanda equal (==), kita juga bisa menggunakan not equal (!=). Contoh menampilkan data bukan dari team Marketing.
Perhatian operator lainnya dapat digunakan seperti >, >=, < dan <=.
kondisi = df["Team"] != "Marketing" df[kondisi]
Contoh, filter data female dan bukan team marketing.
kondisi1 = df["Gender"] == "Female" kondisi2 = df["Team"] != "Marketing" df[kondisi1 & kondisi2]
Tampilkan data pegawai yang termasuk Senior Management atau Start Date sebelum 1990-01-01.
Solusi
kondisi1 = df["Senior Management"] kondisi2 = df["Start Date"] < '1990-01-01' df[kondisi1 | kondisi2]
