Seleksi data secara presisi: memilih kolom, .loc dan .iloc, filtering dengan kondisi, query(), hingga menghindari chained indexing. Section ini menyusun materi menjadi chapter berurutan; ikuti urutannya karena tiap chapter memakai konsep dari chapter sebelumnya.

# Memilih Satu Kolom

Mengambil satu kolom DataFrame sebagai Series lewat akses kurung siku dan memahami konsekuensinya.

Buka → # Memilih Beberapa Kolom

Mengambil beberapa kolom sekaligus sebagai DataFrame beserta pengaturan urutannya.

Buka → # Seleksi Baris dengan loc

Memilih baris berdasarkan label index dengan .loc, termasuk slicing label yang inklusif.

Buka → # Seleksi Posisi dengan iloc

Memilih baris dan kolom berdasarkan posisi integer dengan .iloc.

Buka → # Slicing Baris dan Kolom

Menggabungkan potongan baris dan kolom dalam satu operasi .loc atau .iloc.

Buka → # Filtering dengan Kondisi

Menyaring baris dengan kondisi boolean seperti df[df["umur"] > 25].

Buka → # Kombinasi Kondisi

Menggabungkan beberapa kondisi filter dengan operator & (AND), | (OR), dan ~ (NOT).

Buka → # isin() dan between()

Menyaring baris berdasarkan daftar nilai dan rentang nilai dengan isin() dan between().

Buka → # Method query()

Menulis filter sebagai string ekspresi dengan query() agar kode lebih mudah dibaca.

Buka → # Boolean Mask

Memahami array boolean sebagai fondasi di balik semua operasi seleksi kondisional pandas.

Buka → # Menghindari Chained Indexing

Memahami mengapa chained assignment tidak lagi berfungsi di pandas 3.0 dan memakai .loc sebagai gantinya.

Buka →