Thread by @pacmannai

12 Library Visualisasi Data Python untuk Eksplorasi Analisis Bisnis

Python memiliki banyak library untuk kebutuhan visualisasi data, berikut adalah 12 library Python visualisasi data antar-disiplin, dari yang terkenal hingga yang kurang dikenal.

Yuk simak ulasan dari Pacmin!

1. Matplotlib

Matplotlib adalah library visualisasi data Python pertama yang masih banyak digunakan hingga saat ini. Banyak library lain dibangun di atasnya atau didesain untuk bekerja bersama dengan Matplotlib selama analisis.

2. Seaborn

Seaborn memanfaatkan kekuatan matplotlib untuk membuat bagan yang indah dalam beberapa baris kode. Perbedaan utamanya adalah gaya dan palet warna bawaan Seaborn, yang dirancang agar lebih estetis dan modern.

3. Plotnine (ggplot2)

Plotnine adalah implementasi Python dari ggplot2, sistem plotting R, dan konsep dari Grammar of Graphics. Ini adalah paket visualisasi yang kuat yang memungkinkan kamu menambahkan komponen untuk membuat plot lengkap.

4. Bokeh

Bokeh, seperti ggplot, berbasis pada Grammar of Graphics, tetapi berbeda dengan ggplot, Bokeh berasal dari Python, bukan dari R. Keunggulannya terletak pada kemampuan untuk membuat plot interaktif yang siap untuk web dan mendukung data streaming.

5. pygal

pygal menyediakan plot interaktif yang dapat disematkan di browser web dan bisa di-output sebagai SVG. Bedanya dengan Bokeh dan Plotly, pygal cocok digunakan pada dataset yang lebih kecil.

6. Plotly

Plotly tidak hanya bisa diakses melalui platform online, tapi juga bisa diakses dari Python notebook. Plotly cocok untuk membuat plot interaktif dan memiliki beberapa jenis plot yang tidak ada di banyak library lain, seperti contour plot, dendrogram, dan plot 3D.

7. geoplotlib

geoplotlib adalah toolbox untuk membuat peta dan plot data geografis. Dengan geoplotlib, kamu bisa membuat berbagai jenis peta, seperti choropleths, heatmaps, dan dot density maps. Namun, untuk menggunakan geoplotlib, kamu harus menginstal Pyglet.

8. Gleam

Gleam terinspirasi dari paket Shiny di R. Ini memungkinkan kamu mengubah analisis menjadi aplikasi web interaktif hanya dengan menggunakan skrip Python, sehingga kamu tidak perlu menguasai bahasa lain seperti HTML, CSS, atau JavaScript.

9. missingno

missingno memudahkan penanganan data yang hilang dengan ringkas. Kamu bisa mengetahui sejauh mana kelengkapan dataset dengan ringkasan visual, daripada melihat-lihat tabel yang memakan waktu. Kamu bisa menyaring dan mengurutkan data berdasarkan kelengkapan.

10. Leather

Leather adalah library charting Python yang cocok untuk kamu yang membutuhkan chart dengan cepat tanpa harus sempurna. Dirancang untuk bekerja dengan semua jenis data dan menghasilkan chart sebagai SVG sehingga dapat diskalakan tanpa kehilangan kualitas gambar.

11. Altair

Altair adalah library visualisasi deklaratif seperti Seaborn, yang memungkinkan kamu membuat grafik & chart yang estetis. Namun, berbeda dengan Seaborn yang didasarkan pada Matplotlib, Altair didasarkan pada Vega dan Vega-Lite.

12. Folium

Folium adalah pustaka open-source yang dibangun berdasarkan kekuatan data Python dan kemampuan pemetaan dari leaflet.js (library Javascript). Ini memungkinkan kamu untuk memvisualisasikan data geospasial.

Nah, apakah kamu sudah pernah membuat beberapa visualisasi data menggunakan library diagram di atas?

Kalau belum dan kamu ingin belajar secara mendalam dalam bahasa pemrogaramn Python untuk kebutuhan visualisasi data yang kamu butuhkan.

Kamu bisa belajar di Pacmann nih!

Kamu bisa cek kelas GRATIS dari Pacmann di sini!
pacmann.io/trial-course?u…

Atau kalau kamu sudah punya pengalaman yang cukup dan ingin langsung terjun ke industri data. Kamu bisa cek #LowonganKerja dari Cermati di sini!

Semoga berjodoh yaaa...
linkedin.com/jobs/view/3510…

Sumber bacaan:
mode.com/blog/python-da…