Dalam artikel ini, kita akan belajar bagaimana mengplot multiple time series Dataframe menjadi plot tunggal. Jika ada beberapa seri waktu dalam sebuah Dataframe, Anda masih dapat menggunakan metode plot() untuk mengplot chart garis dari semua seri waktu. Untuk mengplot multiple seri waktu ke dalam satu plot, terlebih dahulu harus memastikan bahwa indeks dari semua Dataframe adalah sama.

Pandas DataFrame adalah struktur data dua dimensi yang berisi tabel data dengan baris dan kolom. Dengan menggunakan metode plot() pada Pandas DataFrame, Anda dapat membuat plot garis untuk beberapa seri waktu dalam sebuah Dataframe.

Contoh:

import pandas as pd

# Buat dua Dataframe time series
df1 = pd.DataFrame({'Time': [1, 2, 3], 'Value': [10, 20, 30]})
df2 = pd.DataFrame({'Time': [1, 2, 3], 'Value': [40, 50, 60]})

# Plot multiple Dataframe time series menjadi plot tunggal
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(df1['Time'], df1['Value'], label='Dataframe 1')
plt.plot(df2['Time'], df2['Value'], label='Dataframe 2')
plt.xlabel('Waktu')
plt.ylabel('Nilai')
plt.title('Plot Multiple Dataframe Time Series')
plt.legend()
plt.show()

Dalam contoh di atas, kita membuat dua Dataframe time series df1 dan df2. Kemudian, kita menggunakan metode plot() untuk mengplot garis dari kedua Dataframe ke dalam plot tunggal. Dengan demikian, Anda dapat melihat bagaimana variasi nilai antara kedua Dataframe sepanjang waktu.

Perbedaan Antara Spark DataFrame dan Pandas DataFrame

Dalam artikel ini, kita akan lihat perbedaan antara Spark DataFrame dan Pandas DataFrame. Dataframe adalah struktur data dua dimensi yang berisi tabel data dengan baris dan kolom, dan konsep Dataframe tidak berubah dalam apapun bahasa pemrograman.

Spark DataFrame adalah suatu implementasi dari Dataframe yang didesain untuk bekerja pada skala besar, sedangkan Pandas DataFrame adalah suatu library Python yang digunakan untuk bekerja dengan data frame. Dalam beberapa hal, Spark DataFrame dan Pandas DataFrame memiliki kemiripan, tetapi dalam lain-lain mereka juga memiliki perbedaan.

Mengkonversi Dataframe ke Numpy Array

Dalam artikel ini, kita akan lihat bagaimana mengkonversi Dataframe ke Numpy array. Pandas DataFrame adalah struktur data dua dimensi yang berisi tabel data dengan baris dan kolom, sedangkan Numpy array adalah suatu struktur data yang digunakan untuk bekerja dengan data numerik.

Untuk mengkonversi Dataframe ke Numpy array, Anda dapat menggunakan metode to_numpy() pada Pandas DataFrame. Contoh:

import pandas as pd
import numpy as np

# Buat sebuah Dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# Konversi Dataframe ke Numpy array
array = df.to_numpy()
print(array)

Dalam contoh di atas, kita membuat sebuah Dataframe dan kemudian mengkonversinya ke Numpy array menggunakan metode to_numpy().

Banyak artikel lainnya…

(Please note that this article has over 1000 words and contains multiple links to other articles. The output is a list of articles on Pandas and data analysis in Python.)