# ---
# jupyter:
#   jupytext:
#     text_representation:
#       extension: .py
#       format_name: light
#       format_version: '1.5'
#       jupytext_version: 1.14.4
#   kernelspec:
#     display_name: Python 3
#     language: python
#     name: python3
# ---

# + [markdown] colab_type="text" id="s6LccGLI5deK"
# <h2>Soal 1: Membuat Objek DataFrames</h2>
#
# - Buatlah objek dataframes dari objek dictionary, Bebas!

# + colab={} colab_type="code" id="V2jNr8n-5deM"
# Membuat dataframes dari dictionary
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'No': [1, 2, 3, 4, 5],
    'Nama': ['Steven', 'Axel', 'William', 'Rigo', 'Reuben'],
    'Berat Badan': [80, 50, 70, 75, 60],
    'Tinggi Badan': [169, 160, 172, 176, 170]
})

df = df.set_index('No')
df

# + [markdown] colab_type="text" id="KWEFNf9B5deX"
# <h2>Soal 2: Membaca data dari file</h2>
#
# Download file bernama [diamonds.csv](https://drive.google.com/uc?export=download&id=1qQiM9utQUThTPq8jk8stPMh_y2zfqYOd), kemudian baca data tersebut dan assign ke dalam suatu variabel kemudian print.

# + colab={} colab_type="code" id="Jy2KtDNs5deZ"
# Membaca data dan memasukannya kedalam suatu variabel
df = pd.read_csv('diamonds-1.csv')
df

# + [markdown] colab_type="text" id="1o9m_N295del"
# Expected Result:
#
# ![alt text](https://drive.google.com/uc?id=1BvgM5mJEVfj0fllrjkBfQwn0QIFkry_t)

# + [markdown] colab_type="text" id="LtLWF_Ot5deo"
# <h2>Soal 3: DataFrame vs Series</h2>
#
# - Apa perbedaan Series dengan list dan dictionary
# - Apa perbedaan dataframe dan series
# - Buatlah suatu data series
#
# Perbedaan Series dengan list dan dictionary:
#
# - Series merupakan class object yang berasal dari modul Pandas, sedangkan list dan dictionary adalah built-in data structure di Python.
# - Series bisa dibilang adalah gabungan dari list dan dictionary karena ia merupakan labeled array seperti yang ada pada dictionary dan dapat di slicing atau indexing seperti di list, namun pandas Series hanya dapat memuat data 1 dimensi.
#
# Perbedaan Data Frame dengan Series:
#
# - Series merupakan data structure untuk setiap kolom yang ada pada data frame
# - Data Frame merupakan sekumpulan pandas Series
# - Series merupakan 1 dimensional data structure 
# - Data Frame merupakan 2 dimensional data structure

# + [markdown] colab_type="text" id="6F2EDcPp5der"
# Jawab: 

# + colab={} colab_type="code" id="RBPrIKlZ5dev"
# code here
# seri = pd.Series(['Steven', 'Axel', 'William', 'Rigo', 'Reuben'], name='Nama', index=range(1, 6))
seri = pd.Series([[1,2,3], [4,5,6]])
seri

# + [markdown] colab_type="text" id="JNuHgN945de8"
# <h2>Soal 4: Pemeriksaan Data Sederhana</h2>
#
# Di soal no 2 kamu telah membaca data tentang diamonds. pada soal ini cobalah suatu metode dari pandas untuk mengetahui beberapa data pertama dan beberapa data terakhir. kemudian sebutkan nilai dari:
# - baris pertama dari column price
# - baris terakhir dari column color
#
# tunjukan cara kalian menemukan nilai tersebut di block di bawah ini.
# - Bisa dilihat dari tampilan data framenya, atau bisa juga dengan metode indexing

# + colab={} colab_type="code" id="MRvNarxL5de-"
# code here
display(df.head())
display(df.tail())
print(df['price'][0])
print(df['color'][len(df) - 1])

# + [markdown] colab_type="text" id="q-u9QIjJ5dfK"
# <h2>Soal 5: Deskriptif Statistik</h2>
#
# Jelaskan apa itu deskriptis statistik!

# + [markdown] colab_type="text" id="iKTeB5Gd5dfM"
# Jawab: 
#
# Statistik deskriptif digunakan untuk mendeskripsikan ciri-ciri dasar data dalam suatu penelitian. Mereka memberikan ringkasan sederhana tentang sampel dan ukuran. Statistika deskriptif mampu menyajikan informasi inti dari kumpulan data yang ada. Informasi yang di dapatkan yang berasal dari statistika deskriptif ini adalah ukuran pemusatan data (central tendency), ukuran penyebaran data (varians dan standar deviasi), dan juga kecenderungan suatu gugus data.

# + [markdown] colab_type="text" id="5SKD0rNu5dfP"
# <h2>Soal 6: Practice Deskriptif Statistik</h2>
#
# - Gunakan suatu metode dari pandas untuk mengetahui deskriptif statistik dari suatu data
# - Berapa nilai rata-rata dari column price
# - Berapa nilai standar deviasi dari column depth
# - Berapa nilai maximum dari column carat

# + colab={} colab_type="code" id="giNtJG9Y5dfS"
# code here
display(df.describe())
print(f'Rata-rata column price: {df["price"].mean()}')
print(f'Standar deviasi column depth: {df["depth"].std()}')
print(f'Nilai maximum column carat: {df["carat"].max()}')

# + [markdown] colab_type="text" id="M6miZVtG5dfd"
# Jawab:
# - Rata-rata column price: 3932.799722
# - Standar deviasi column depth: 1.432621
# - Nilai maximum column carat: 5.010000

StarcoderdataJupyterScriptsDedupFiltered