Day14 Quiz PWDK

Match the following

• lambda

• Metode join yang akan mengembalikan nilai NaN untuk index yang tidak ada di kedua DataFrame.

• join()`

• Metode yang digunakan untuk menggabungkan dua DataFrame berdasarkan index.

• outer

• Fungsi untuk mengubah nilai setiap elemen dalam sebuah kolom dengan menerapkan ekspresi `lambda`

• merge()

• Cara untuk menggabungkan DataFrame dengan cara melakukan penjumlahan setiap elemen baris yang sesuai.

• apply()`

• . Menggunakan fungsi anonim untuk membuat kolom baru dengan hasil operasi di setiap baris DataFrame.

Match the following

• aggfunc='mean'

• Metode yang digunakan untuk menggabungkan dua DataFrame berdasarkan kolom tertentu.

• pivot_table()`

• Fungsi untuk menghitung ringkasan nilai berdasarkan indeks atau kolom.

• inner

• Parameter yang digunakan dalam `merge()` untuk memilih baris berdasarkan kunci yang ada di kedua DataFrame.

• merge()`

• Argumen dalam `pivot_table()` untuk menghitung nilai rata-rata dari suatu kolom.

Match the following

• how='outer'

• Metode yang memungkinkan pengelompokan data berdasarkan satu atau lebih kolom, kemudian menerapkan fungsi agregasi.

• groupby()`

• Fungsi yang digunakan untuk menggabungkan dua DataFrame secara horizontal berdasarkan kolom atau indeks tertentu.

• merge()`

• Menggunakan `pivot_table()` dengan argumen ini untuk menghitung nilai minimum

• aggfunc='min'

• . Argumen yang digunakan dalam `merge()` untuk melakukan penggabungan dengan mempertahankan semua data dari kedua DataFrame

Match the following

• left join

• Menggabungkan dua DataFrame dan hanya mempertahankan baris dengan key yang ada di kedua DataFrame.

• right join

• Menggabungkan dua DataFrame dan menyertakan semua baris, baik yang ada di DataFrame kiri maupun kanan.

• inner join

• Menggabungkan dua DataFrame dan menyertakan semua baris dari DataFrame kiri, serta menambahkan data dari DataFrame kanan jika key cocok

• outer join

• Menggabungkan dua DataFrame dan menyertakan semua baris dari DataFrame kanan, serta menambahkan data dari DataFrame kiri jika key cocok.

• merge()`

• Metode penggabungan yang digunakan untuk menggabungkan DataFrame berdasarkan kolom yang memiliki nama yang sama di kedua DataFrame

Urutkan langkah-langkah berikut untuk membuat kolom baru di DataFrame menggunakan `lambda` dan `apply()`.

• df = pd.DataFrame(data)

• data = {'A': [1, 2, 3, 4]}`

• (lambda x: x * 2)

• apply

• df['B'] = df['A'].

Urutkan langkah-langkah berikut untuk membuat pivot table dengan multi-level index dan menerapkan fungsi agregasi kustom.

• : ['sum', 'mean']})

• (df, values='Sales'

• , index=['Region', 'Product']],

• aggfunc={'Sales'

• = pd.pivot_table

​ rata-rata penjualan untuk setiap produk di semua kota.
df.pivot_table(values='Penjualan', ​ (a)   ='Produk', ​ (b)   ='mean')

• margins
• dropna
• sort
• row
• column
• index
• aggfunc

Answer explanation

df.pivot_table(values='Penjualan', index='Produk', aggfunc='mean')

ini output dari?

• LEFT JOIN

• RIGHT JOIN

ini output dari?

• inner join

• left join

• outer join

• right join

cara apply lambda dengan benar (abaikan tanda kurung buka dan kurung tutup)

• if x >= 16

• .apply

• lambda x: 'Yes'

• drama_df['Episodes']

• else 'No'

Answer explanation

drama_df['Episodes'].apply(lambda x: 'Yes' if x >= 16 else 'No')