Cara Membuat Python Package dan Contohnya 2024 - RevoU
Penggunaan yang luas: Python package mendukung berbagai tugas analisis data, mulai dari pengolahan data, analisis statistik, sampai machine ...
membaca file CSV
Pandas adalah salah satu Python package yang paling populer. Kamu bisa menggunakan Pandas untuk <anchor>membaca file CSV</anchor>, membersihkan data, dan melakukan analisis statistik sederhana. Berikut contoh kodenya:
Cara Membaca File CSV Python dengan Pandas 2024 | RevoU
Cara Membaca File CSV Python dengan Pandas 2024 \| RevoU

[![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/61af164800e38c11efc60b6d_RevoU.svg)](/) [revoupedia](/revoupedia) [Panduan karir](/revoupedia/panduan-karir) [Panduan teknis](/revoupedia/panduan-teknis) [KOSAKATA](/revoupedia/kosakata)

[RevoUpedia](/revoupedia)/ [Panduan Teknis](/revoupedia/panduan-teknis)/ [Cara Membaca File CSV Python dengan Pandas](/panduan-teknis/read-csv-python)

# Cara Membaca File CSV Python dengan Pandas

Cari tahu secara lengkap cara membaca file CSV Python dengan Pandas!

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/62bbfbb189b700fc937e2e70_Logo-RevoU-5.png)

[RevoU Staff](/author/revou-staff)

August 10, 2023

7

min read

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/630081cb914e304bc4fb7110_DA%20ICON.webp)

#### Mau Belajar

#### Data Analytics

#### ?

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!

[DAFTAR FULL PROGRAM](https://revou.co/data-analytics/?lptype=teknisfs&lang=readcsvpython) [**COBA COURSE GRATIS**](https://revou.co/mini-course-data-analytics/?lptype=teknismc&lang=readcsvpython)

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/62af735c91fe2c15d4953a5f_Line%20Dash.svg)

#### Introduction

[Text Link](/revoupedia-modules/introduction-python)![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/62b6cef938ce8f501eeba433_icon%20dropdown.svg)

#### How to Guides

[Text Link](/revoupedia-modules/how-to-guides-python)![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/62b6cef938ce8f501eeba433_icon%20dropdown.svg)

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/62af3bf7cd95df46be24dd29_icon_close.svg)

[4 Contoh Pandas Astype untuk Ubah Tipe Data](/panduan-teknis/pandas-astype)

[Belajar Python Dasar untuk Pemula (Tutorial Mudah)](/panduan-teknis/belajar-python)

[Python Conditional IF, IF-ELSE, ELIF dan Contohnya](/panduan-teknis/python-conditional)

[Cara Replace String Python, Kegunaan, dan Contoh](/panduan-teknis/replace-string-python)

[Python Function: Jenis, Contoh, dan Cara Membuat](/panduan-teknis/python-function)

[Python Read File untuk File Handling: Cara Membuat](/panduan-teknis/python-read-file)

[Python Class dan Object: Fungsi dan Cara Membuatnya](/panduan-teknis/python-class)

[Latihan Python String Split dengan 3 Contoh Metodenya](/panduan-teknis/python-string-split)

[Mengenal Python: Dipakai Meta, Netflix, sampai NASA](/panduan-teknis/python-adalah)

[7 Jenis Operator Python, Fungsi, dan Contohnya](/panduan-teknis/operator-python)

[20 Contoh Program Python Sederhana untuk Latihan Pemula](/panduan-teknis/contoh-program-python)

[Append Python untuk Tambah Item ke Data List dan Lainnya](/panduan-teknis/append-python)

[Python IF ELSE: Syntax, Cara Pakai, dan Contoh](/panduan-teknis/python-if-else)

[Python Compiler: Cara Pakai untuk Optimasi Coding](/panduan-teknis/python-compiler)

[Python Array: Kegunaan, Jenis, Cara Membuat, dan Contoh](/panduan-teknis/python-array)

[Python Def: Contoh Penggunaan dan Fungsi Return](/panduan-teknis/python-def)

[Try Except Python: Panduan untuk Pemula](/panduan-teknis/try-except-python)

[Switch Case Python: Panduan untuk Pemula](/panduan-teknis/switch-case-python)

[Praktik Fungsi For Loop di Python untuk Pemula](/panduan-teknis/python-for-loop)

[Python Dasar: Menampilkan Output dan Contohnya](/panduan-teknis/python-output)

[Tutorial PIP Python: Cara Instal dan Penggunaan](/panduan-teknis/pip-python)

[Tutorial Python While Loop atau Perulangan While](/panduan-teknis/python-while-loop)

[Cara Substring Python: Sintaks dan Contoh Lengkapnya](/panduan-teknis/substring-python)

[Memilih Text Editor Python yang Tepat untuk Pemrograman](/panduan-teknis/text-editor-python)

[Belajar Input di Python: Contoh dan Tips Mudah bagi Pemula](/panduan-teknis/input-python)

[Range Python Function: Cara dan Contoh untuk Analisis Data](/panduan-teknis/range-python)

[Tutorial Python: Tipe Data Set dan Cara Pakainya](/panduan-teknis/python-set)

[Cara Install Python di Windows dan MacOS (Lengkap)](/panduan-teknis/cara-install-python)

[Write File Python: Cara Menulis File dan Contoh Code](/panduan-teknis/python-write-file)

[Cara Convert List to String di Python: Panduan Lengkap](/panduan-teknis/convert-list-to-string-python)

[Konversi String ke Datetime di Python: Cara dan Contoh](/panduan-teknis/python-string-to-datetime)

[Cara Convert String ke Integer di Python: Panduan Lengkap](/panduan-teknis/convert-string-to-int-python)

[Cara Membaca File CSV Python dengan Pandas](/panduan-teknis/read-csv-python)

[Konsep dan Penggunaan Python Lambda dalam Analisis Data](/panduan-teknis/python-lambda)

[Mengenal Matplotlib dalam Python untuk Visualisasi Data](/panduan-teknis/matplotlib-python)

[Cara Convert String to Float di Python dan Contoh Lengkap](/panduan-teknis/convert-string-to-float-python)

[Cara Membuat Python Package dan Contohnya](/panduan-teknis/python-package)

[RegEx Python: Panduan Regular Expressions untuk Pemula](/panduan-teknis/regex-python)

[Tutorial Seaborn Python untuk Visualisasi Data](/panduan-teknis/seaborn-python)

[Dictionary Python: Cara Membuat dan Contoh](/panduan-teknis/dictionary-python)

[Tutorial Pandas DataFrame di Python untuk Pemula](/panduan-teknis/dataframe-python)

[9 Library Python Terbaik untuk Data Analytics](/panduan-teknis/library-python)

[Python Module: Cara Mengimpor dan Membuatnya](/panduan-teknis/python-module)

[Mengenal NumPy Python, Library Andalan Data Analyst](/panduan-teknis/numpy-python)

[Variabel Python: Aturan Syntax dan Cara Penulisan](/panduan-teknis/variable-python)

[Pandas Python: Cara Install, Import, dan Export Data](/panduan-teknis/pandas-python)

[Tutorial Web Scraping dengan Python bagi Pemula](/panduan-teknis/web-scraping-python)

[Cara Cepat Read Excel dengan Python dan Contoh Sederhana](/panduan-teknis/python-read-excel)

[Belajar Python Lowercase untuk Buat Huruf Kecil dan Contoh](/panduan-teknis/python-lowercase)

[Tutorial Python Request Module dan Contoh Sederhana](/panduan-teknis/python-request)

[Menggunakan Python Random Module: Fungsi dan Contoh](/panduan-teknis/python-random)

[Belajar Python: Apa itu Tuple, Cara Membuat, dan Contoh](/panduan-teknis/python-tuple)

[Mengenal Enumerate di Python, Cara Cepat Melakukan Loop](/panduan-teknis/enumerate-python)

[Cara Menemukan Outlier dengan Python](/panduan-teknis/python-outlier)

[Panduan Data Cleaning dengan Python Pandas dan Contohnya](/panduan-teknis/python-data-cleaning)

[Cara Menggunakan Python SUM dan Contoh Sederhana](/panduan-teknis/python-sum)

[4 Cara Mencari Nilai Mean dengan Python](/panduan-teknis/python-mean)

[Cara Menggunakan Python Min Function dan Contoh](/panduan-teknis/python-min)

[Tutorial Python Max untuk Mencari Nilai Maksimum](/panduan-teknis/python-max)

[Metode Python Agg dengan Pandas dan Contoh Sederhana](/panduan-teknis/python-agg)

[3 Cara Cepat Slicing Data dengan Python](/panduan-teknis/slicing-data-python)

[Cara Membuat Scatter Plot di Python](/panduan-teknis/scatter-plot-python)

[Tutorial Python Fillna untuk Mengganti NaN (Missing Values)](/panduan-teknis/python-fillna)

[Tutorial Python Dropna untuk Menangani Missing Values](/panduan-teknis/python-dropna)

[Python Boolean: Syntax, Cara, Contoh](/panduan-teknis/python-boolean)

[Cara Mengurutkan Data dengan Sort Values di Pandas](/panduan-teknis/python-sort-values)

[Cara Praktis Menggunakan Values Count di Pandas](/panduan-teknis/python-values-count)

[Python nLargest: Arti, Fungsi, Cara, Contoh](/panduan-teknis/python-nlargest)

[3 Cara Buat Pivot Table dengan Python (Pandas)](/panduan-teknis/pandas-pivot-table)

[Python Nsmallest: Arti, Fungsi, Cara, Contoh](/panduan-teknis/python-nsmallest)

[4 Cara Combine DataFrame dengan Concat di Pandas](/panduan-teknis/pandas-concat)

[3 Contoh Python Rename untuk Ganti Nama File](/panduan-teknis/python-rename)

[3 Cara Merge DataFrame di Pandas](/panduan-teknis/merge-dataframe-pandas)

[3 Cara Konversi Kolom Menjadi String di Pandas](/panduan-teknis/python-to-string)

[Python Pandas: Apply Function untuk Satu Kolom atau Lebih](/panduan-teknis/pandas-apply)

[5 Cara Reset Index DataFrame di Pandas dan Contohnya](/panduan-teknis/reset-index-pandas)

[Panduan Python Datetime Module: datetime hingga timedelta](/panduan-teknis/python-datetime)

[Beda Python isna vs isnull di Pandas DataFrame dan Contoh](/panduan-teknis/python-isna-vs-isnull)

[Tutorial Python Get Dummies di Pandas dan Contoh](/panduan-teknis/python-get-dummies)

[Python Head and Tail: Beda dan Kegunaan](/panduan-teknis/python-head-and-tail)

[Tutorial Uji Hipotesis dengan Python dan Contohnya](/panduan-teknis/uji-hipotesis)

[Cara Membuat Regresi Linier Sederhana di Python](/panduan-teknis/regresi-linier)

## Overview

Membaca file CSV menggunakan Pandas memungkinkan kamu memuat, menjelajah, dan memanipulasi data dari file CSV hanya dengan beberapa baris kode. Pandas tidak hanya menyediakan akses yang cepat dan ke data tabular, tetapi juga integritas dengan alat lain dalam environment ilmu data Python.

Karena kesederhanaan dan kompatibilitasnya, _file_ CSV menjadi pilihan ideal untuk bertukar [data](https://revou.co/panduan-teknis/pengertian-data) antar berbagai jenis _software_, aplikasi, dan _database_. Karena itu, penting bagi [_data analyst_](https://revou.co/panduan-karir/data-analyst-adalah) untuk menguasai cara mengolah _file_ CSV, termasuk cara membacanya di Python.

Dalam [Python](https://revou.co/panduan-teknis/python-adalah), _file_ CSV bisa dibaca menggunakan _library_ Pandas. Menggunakan Pandas [Python](https://revou.co/panduan-teknis/belajar-python) untuk membaca _file_ CSV, kita bisa mengimpor data besar sekaligus memahami pola dan tren dari data.

Bagaimana cara menjalankan perintah _read_ CSV Python dengan Pandas? Artikel berikut akan membantumu menemukan jawabannya!

## Apa itu File CSV?

_File_ CSV ( _Comma_- _Separated_ _Values_) adalah format _file_ yang digunakan untuk menyimpan data tabular, seperti _spreadsheet_ atau _database_.

Struktur dasar dari _file_ CSV terdiri dari baris, di mana setiap baris mewakili sebuah _record_ atau entri. Setiap _record_ dibagi menjadi bidang yang dipisahkan oleh koma. Baris pertama biasanya berfungsi sebagai _header_ yang mencantumkan nama kolom.

Salah satu alasan mengapa file CSV menjadi pilihan populer di kalangan _data analyst_ adalah karena efisiensi dan kesederhanaannya dalam menyimpan dan bertukar data tabular. _File_ CSV mudah dibuka, dibaca, dan diedit dengan berbagai _software_, termasuk _spreadsheet_ seperti [Microsoft Excel](https://revou.co/kosakata/microsoft-excel) atau [bahasa pemrograman](https://revou.co/panduan-teknis/bahasa-pemrograman) seperti Python.

Untuk membaca _file_ dalam format CSV, terutama dalam konteks analisis data dan manipulasi data tabular, kamu dapat menggunakan Pandas dalam Python.

Pandas adalah _library_ [_open-source_](https://revou.co/kosakata/open-source) yang menyediakan struktur data dan alat analisis data secara fleksibel sekaligus [efisien](https://revou.co/kosakata/efisien), termasuk dukungan bawaan untuk membaca dan menulis _file_ CSV.

## Mengapa Membaca File CSV dengan Python Pandas?

_File_ CSV menjadi format umum yang digunakan untuk menyimpan data dalam bentuk tabular dan sering kali menjadi sumber utama data yang akan dianalisis. Dengan menggunakan Pandas Python untuk membaca _file_ CSV, kamu dapat mengakses dan memanipulasi data lebih cepat.

Berikut beberapa contoh situasi pentingnya membaca _file_ CSV:

- **Mengimpor data dari _spreadsheet_**: banyak perusahaan menyimpan data dalam _spreadsheet_. Dengan menggunakan Pandas Python, kamu dapat lebih mudah mengimpor data tersebut ke dalam _environment_ pemrogramanmu. Proses ini memungkinkan kamu menggabungkan kekuatan analisis data Python dengan data yang sudah ada.
- **Migrasi data antara _database_**: jika kamu perlu memindahkan data antara sistem _database_ yang berbeda, format CSV sering kali menjadi pilihan universal yang dapat diterima oleh hampir semua sistem. Kamu dapat mengekspor data ke CSV dari sistem asal lalu membacanya dalam Pandas untuk memproses atau mengimpor ke sistem tujuan.
- **Pengolahan data dari sensor atau perangkat** [**IoT**](https://revou.co/kosakata/iot-internet-of-things): data dari sensor atau perangkat IoT juga sering disimpan dalam format CSV untuk analisis. Kamu dapat membaca _file_ tersebut dalam Pandas untuk analisis _real-time_, pengolahan sinyal, atau pemodelan prediktif.
- **Penggabungan data dari sumber berbeda**: jika kamu memiliki data yang berasal dari sumber berbeda dan disimpan dalam format CSV, kamu dapat membaca semua _file_ ini dan menggabungkannya menjadi satu _set_ data yang kohesif untuk analisis.
- **Pra-pemrosesan untuk** [**_machine learning_**](https://revou.co/kosakata/machine-learning): dalam pembuatan model _machine learning_, diperlukan penggabungan, pembersihan, dan transformasi data dari berbagai sumber. Format CSV berguna untuk menyimpan data mentah dan dapat dibaca untuk melakukan pra-pemrosesan sebelum pelatihan model.
- [**Visualisasi data**](https://revou.co/panduan-teknis/visualisasi-data-adalah): untuk membuat visualisasi data yang kompleks, kamu mungkin perlu mengakses data yang disimpan dalam _file_ CSV. Pandas memudahkan pembacaan dan manipulasi data ini, sekaligus terintegrasi dengan _library_ visualisasi seperti Matplotlib dan Seaborn.
- **Analisis data finansial**: data pasar saham, transaksi finansial, atau data ekonomi lainnya sering tersedia dalam format CSV. Kamu dapat membaca data ini untuk analisis tren, analisis risiko, atau pembuatan strategi perdagangan.

## Cara Membaca File CSV Python dengan Pandas

Pandas adalah _library_ Python yang populer untuk manipulasi dan analisis data tabular. Salah satu fitur utamanya adalah kemampuannya untuk membaca _file_ CSV dengan mudah.

Melalui Pandas, kamu bisa mengimpor data dari _file_ CSV langsung ke dalam DataFrame, sebuah struktur data 2D yang biasa dipakai untuk analisis data.

Berikut cara membaca _file_ CSV di Pandas:

### **\#1 Mengimpor library Pandas**

Pertama, kamu perlu mengimpor _library_ Pandas. Jika belum terinstal, kamu bisa menginstalnya dengan [PIP](https://revou.co/panduan-teknis/pip-python) atau Conda. Setelah diinstal, impor Pandas dengan kode berikut:

```markup

```

### **\#2 Membaca file CSV**

Dengan Pandas, membaca _file_ CSV hanya perlu menggunakan satu baris kode. Gunakan fungsi **read\_csv** dan masukkan _path_ atau [URL](https://revou.co/kosakata/url) _file_ CSV yang ingin kamu baca:

```markup

```

### **\#3 Menampilkan data**

Agar bisa melihat bagaimana data dimuat, kamu bisa menggunakan metode _head_ untuk menampilkan beberapa baris pertama dari DataFrame:

```markup

```

### **\#4 Mengatur parameter (opsional)**

Fungsi **read\_csv** juga menyediakan berbagai parameter yang bisa diatur sesuai kebutuhan, seperti:

- **sep**: untuk menentukan _delimiter_ (pemisah) antara nilai ( _default_ adalah koma).
- **header**: untuk menentukan baris mana yang digunakan sebagai _header_.
- **index\_col**: untuk menentukan kolom mana yang digunakan sebagai indeks.

Contoh penggunaan parameter:

```markup

```

### **\#5 Eksplorasi dan analisis data**

Jika data sudah berhasil dimuat, kamu bisa menggunakan berbagai metode dan fungsi Pandas lainnya untuk menganalisis sekaligus memanipulasi data sesuai kebutuhan analisis.

## Keunggulan Pandas dalam Manipulasi dan Analisis Data Tabular

Ada beberapa keunggulan yang dimiliki Pandas dalam manipulasi dan analisis data tabular, yaitu:

- **Fleksibilitas**: Pandas menyediakan berbagai alat untuk membersihkan, mengubah, dan menganalisis data dalam berbagai cara.
- **Integrasi dengan berbagai format**: selain CSV, Pandas juga mendukung berbagai format _file_ lain seperti Excel, [JSON](https://revou.co/kosakata/json), dan [SQL](https://revou.co/panduan-teknis/sql-adalah).
- **Kinerjanya cepat**: Pandas dioptimalkan untuk kinerja _dataset_ besar dengan cepat.
- **Dukungan untuk visualisasi data**: kamu bisa mengintegrasikan Pandas dengan _library_ visualisasi seperti Matplotlib untuk membuat plot dan grafik dari data.

## Contoh Penggunaan Read CSV Python dalam Analisis Data

Berikut beberapa contoh penggunaan read CSV Python dalam analisis data:

### **Contoh 1: membaca data mentah dari CSV**

Kamu perlu mengimpor data mentah dari _file_ CSV. Menggunakan Pandas, kamu bisa melakukannya dengan kode berikut:

```markup

```

_Output_:

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/64d4abf44a811852dab78cb2_6-read-csv-python-64d466461473a.webp)

### **Contoh 2: membaca data dari Google Sheet**

Google Sheet sering dipakai untuk menyimpan dan berbagi data dalam format tabular. Kamu bisa membaca data dari Google Sheet langsung ke dalam pandas menggunakan **read\_csv**.

Ada beberapa cara yang bisa dilakukan tergantung pada kebutuhan:

#### **Membaca Google Sheet yang Hanya Memiliki 1 Sheet**

Cara ini dilakukan dalam mode _share to anyone as editor_:

**Syntax:**

```markup

```

#### **Membaca sheet tertentu dari Google Sheet**

Jika kamu memiliki Google Sheet dengan beberapa _sheet_ di dalamnya dan ingin memilih _sheet_ tertentu, gunakan _library_ **gspread** bersama dengan Pandas:

**Syntax:**

```markup

```

{{COMPONENT\_IDENTIFIER}}

### **Contoh 3: menjelajahi data**

Setelah data dimuat, kamu ingin menjelajahi data untuk memahami karakteristiknya. Pandas menyediakan berbagai fungsi yang membantu dalam eksplorasi data.

```markup

```

_Output_:

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/64d4ac0b5281ca55533a4b5d_8-read-csv-python-64d46646c9019.webp)

### **Contoh 4: manipulasi data sederhana**

Pandas juga memungkinkan kamu melakukan manipulasi data sederhana seperti menyaring data berdasarkan kondisi tertentu atau menambahkan kolom baru.

```markup

```

_Output_:

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/64d4ac22c96909a62eee231c_10-read-csv-python-64d466479c602.webp)

### **Contoh 4: mengurutkan data berdasarkan kolom tertentu**

Kamu dapat mengurutkan data berdasarkan nilai kolom tertentu. Misalnya, mengurutkan data berdasarkan usia.

```markup

```

_Output_:

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/64d4ac32c96909a62eee3065_12-read-csv-python-64d466485f831.webp)

### **Contoh 6: menggabungkan dua file CSV**

Jika kamu memiliki dua _file_ CSV yang ingin digabungkan, kamu dapat melakukannya dengan kode berikut:

```markup

```

_Output_ (tergantung pada isi **file\_lain.csv**):

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/64d4ac435f8da735704c3fb4_14-read-csv-python-64d466492bf2d.webp)

### **Contoh 7: mengganti nilai dalam kolom**

Kamu perlu mengganti nilai dalam kolom tertentu. Misalnya, mengganti semua nilai **'Insinyur'** dalam kolom pekerjaan menjadi **'Engineer'**.

```markup

```

_Output_:

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/64d4ac558f0b0d34af1800b3_16-read-csv-python-64d46649f28f6.webp)

## Keuntungan Membaca File CSV di Pandas

Membaca _file_ CSV menggunakan Pandas memiliki berbagai keuntungan, terutama dalam analisis data:

- **Kemudahan penggunaan**: Pandas menyediakan fungsi **read\_csv** yang memudahkan proses pembacaan _file_ CSV. Kamu tidak perlu menulis kode yang kompleks untuk membaca _file_.
- **Fleksibilitas**: Pandas dapat membaca berbagai jenis format _file_ CSV, termasuk yang memiliki _delimiter_ berbeda, _header_, atau jenis _encoding_.
- **Analisis data lebih efisien**: Pandas menyediakan berbagai alat untuk eksplorasi, pembersihan, dan transformasi data, semuanya dalam satu paket.
- **Integrasi dengan ekosistem _data science_**: Pandas dapat dengan mudah terintegrasi dengan alat analisis data lainnya seperti Scikit-learn, Matplotlib, dan Seaborn.

## Tips Membaca File CSV di Pandas

Berikut beberapa tips yang bisa kamu terapkan saat membaca _file_ CSV dengan Pandas:

- **Perhatikan format _file_**: pastikan kamu memahami struktur _file_ CSV yang akan dibaca, termasuk _delimiter_ yang dipakai, apakah ada _header_, dan lain-lain.
- **Pertimbangkan ukuran data**: jika kamu bekerja dengan _file_ CSV yang besar, pertimbangkan untuk membaca data dalam **chunk** atau menggunakan tipe data yang lebih efisien agar menghemat memori.
- **Proses data dengan benar**: setelah membaca _file_ CSV, pastikan kamu melakukan pembersihan dan transformasi data yang tepat. Proses ini juga termasuk mengatasi nilai yang hilang, mengubah tipe data, dan lainnya.
- **Gunakan fitur Pandas lain untuk analisis lanjutan**: dalam menganalisis data setelah membaca dari _file_ CSV, jangan ragu untuk memanfaatkan fitur Pandas lain, seperti penggabungan data, pivot, maupun agregasi.

## FAQ (Frequently Ask Question)

### **Apa yang harus dilakukan jika file CSV memiliki delimiter yang berbeda?**

Jika file CSV memiliki delimiter berbeda, gunakan parameter **sep** dalam fungsi **read\_csv**. Misalnya, saat delimiter adalah titik koma, gunakan **pd.read\_csv('file.csv', sep=';'**).

### **Bagaimana cara membaca sebagian file CSV jika ukurannya terlalu besar?**

Kamu bisa menggunakan parameter **nrows** untuk membaca jumlah baris tertentu. Misalnya, **pd.read\_csv('file.csv', nrows=100)** akan membaca 100 baris pertama.

### **Bagaimana cara meng- _handle_ file CSV yang tidak memiliki header?**

Apabila file CSV tidak memiliki header, gunakan parameter **header=None** saat membaca _file_, seperti **pd.read\_csv('file.csv', header=None)**.

## Penutup

Membaca _file_ CSV menggunakan Pandas memungkinkan kamu memuat, menjelajah, dan memanipulasi data dari _file_ CSV hanya dengan beberapa baris kode. Pandas tidak hanya menyediakan akses yang cepat dan ke data tabular, tetapi juga integritas dengan alat lain dalam _environment_ ilmu data Python.

[![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/62bbfbb189b700fc937e2e70_Logo-RevoU-5.png)\
\
RevoU Staff\
\
Kickstart your career in tech with RevoU!](/author/revou-staff)

#### Masih ragu? Coba dulu 3 hari, GRATIS   di Full-Stack Trial Class!

Rasakan pengalaman belajar di RevoU Full-Stack Program: **_Kelas 100% LIVE, Mini portofolio lewat hands-on assignment, Bimbingan Team Lead & small group discussion._** Kalau cocok, kamu bisa lanjut daftar Full Program dengan kesempatan **Fast-Track** (skip semua tes seleksi masuk, langsung ke tahap akhir!)

[Mulai Free Trial](https://revou.co/ftdm?lang=panduan-teknis)

#### Masih ragu? Coba dulu 3 hari, GRATIS   di Full-Stack Trial Class!

Rasakan pengalaman belajar di RevoU Full-Stack Program: **_Kelas 100% LIVE, Mini portofolio lewat hands-on assignment, Bimbingan Team Lead & small group discussion._** Kalau cocok, kamu bisa lanjut daftar Full Program dengan kesempatan **Fast-Track** (skip semua tes seleksi masuk, langsung ke tahap akhir!)

[Mulai Free Trial](/ftse)

#### Masih ragu? Coba dulu 3 hari, GRATIS   di Full-Stack Trial Class!

Rasakan pengalaman belajar di RevoU Full-Stack Program: **_Kelas 100% LIVE, Mini portofolio lewat hands-on assignment, Bimbingan Team Lead & small group discussion._** Kalau cocok, kamu bisa lanjut daftar Full Program dengan kesempatan **Fast-Track** (skip semua tes seleksi masuk, langsung ke tahap akhir!)

[Mulai Free Trial](/ftse)

## Artikel Lainnya

[Next \
\
![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/62b22d583188664a8a92b940_icon-arrow-grey.svg)\
\
![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/64c1ed2d5673d2bf30b35a6e_python%20def.webp)\
\
Python Def: Contoh Penggunaan dan Fungsi Return\
\
Apa itu Python def dan bagaimana contoh penggunaannya? Simak artikel berikut!](/panduan-teknis/python-def) [![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/62b22d583188664a8a92b940_icon-arrow-grey.svg)\
\
Previous\
\
![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/64ccd3fc2aafb9db8f5ec981_python%20dataframe.webp)\
\
Tutorial Pandas DataFrame di Python untuk Pemula\
\
DataFrame adalah struktur data tabular dasar yang terdiri dari baris dan kolom. Begini cara penggunaannya!](/panduan-teknis/dataframe-python)

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/64d4a9a5a5aa881ed6e2a84f_read%20csv%20python.webp)

#### Mau belajar

#### Data Analytics

#### ?

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!

[FULL PROGRAM](https://revou.co/data-analytics/?lptype=teknisfs&lang=readcsvpython)

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/62b055cd3263c712c0a095c3_icon-menu.svg)
Daftar Isi

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/64d4a9a5a5aa881ed6e2a84f_read%20csv%20python.webp)

## **Mulai karirmu dalam**

## Data Analytics

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!

[ikut kursus gratis](https://revou.co/data-analytics/?lptype=teknisfs&lang=readcsvpython) [**COBA COURSE GRATIS**](https://revou.co/mini-course-data-analytics/?lptype=teknismc&lang=readcsvpython)

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/630081cb914e304bc4fb7110_DA%20ICON.webp)

#### Mau Belajar

#### Data Analytics

#### ?

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!

[DAFTAR FULL PROGRAM](https://revou.co/data-analytics/?lptype=teknisfs&lang=readcsvpython)

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/63645dbe8c569010c7b2c33b_mini%3Dmax-button-02.svg)

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/630081cb914e304bc4fb7110_DA%20ICON.webp)

#### Mau Belajar

#### Data Analytics

#### ?

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/63645dbeded3ab6a164947ff_mini%3Dmax-button-01.svg)

[![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/61af164800e38c4652c60ba2_Footer%20logo.svg)\
\
Licensed, Registered, and authorized by\
\
![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/653265bdabbc6ae3b767dbde_image%203.webp)![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/653265bdfaa870b3c62f5ebe_image%202.webp)](/)

[![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/64cf62263bc96abfe019a520_ig.svg)](https://www.instagram.com/revou_id/)[![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/64cf6226b8a6b3413b34538f_linkedin-icon.svg)](https://www.linkedin.com/school/revou/)[![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/64cf622552b401ed43740531_twiiter.svg)](https://twitter.com/revoudotco)[![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/64cf6225b6dd1deea5aab9e3_youtube.svg)](https://www.youtube.com/c/revoudotco)[![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/64cf6227bafd7aaafa532f99_tiktok.svg)](https://www.tiktok.com/@revoudotco)[![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/64cf6226ffc94c135db8f864_spotify.svg)](https://open.spotify.com/show/1T7wA2tbMfXgLUMQpO0wdQ?si=7616c8c4ef644ea6)

ABOUT

[About Us\
\
Arrow\_Outward](/culture) [FAQ\
\
Arrow\_Outward](https://apply.revou.co/faq-fs) [Career\
\
Arrow\_Outward](/career) [Blog\
\
Arrow\_Outward](https://journal.revou.co/) [RevoUpedia\
\
Arrow\_Outward](/revoupedia) [Privacy Policy\
\
Arrow\_Outward](/privacy-policy)

BUSINESS

[Corporate Training\
\
Arrow\_Outward](/business) [Marketing Agency\
\
Arrow\_Outward](/marketing-agency) [Be a Contributor\
\
Arrow\_Outward](/contribute) [Kampus Merdeka\
\
Arrow\_Outward](/kampus-merdeka)

BOOTCAMP 101

[Digital Marketing\
\
Arrow\_Outward](/bootcamp-digital-marketing) [Data Analytics\
\
Arrow\_Outward](/bootcamp-data-analytics) [Product Management\
\
Arrow\_Outward](/bootcamp-product-management) [Software Engineering\
\
Arrow\_Outward](/bootcamp-software-engineering)

SERTIFIKASI 101

[Digital Marketing\
\
Arrow\_Outward](/sertifikasi-digital-marketing) [Data Analytics\
\
Arrow\_Outward](/sertifikasi-data-analytics) [Product Management\
\
Arrow\_Outward](/sertifikasi-product-management) [Software Engineering\
\
Arrow\_Outward](/sertifikasi-software-engineering)

More questions? Email us at

[![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/64cf60dc28ed31049a911885_mail.svg)\
**\[email protected\]**](/cdn-cgi/l/email-protection#f091949d998383999f9e83b08295869f85de939f)

© 2024 PT Revolusi Cita Edukasi.

All Rights Reserved

Licensed, Registered, and authorized by

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/653265bdabbc6ae3b767dbde_image%203.webp)![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/653265bdfaa870b3c62f5ebe_image%202.webp)

[RevoUpedia](/revoupedia)/ [Panduan Teknis](/revoupedia/panduan-teknis)/ [Cara Membaca File CSV Python dengan Pandas](/panduan-teknis/read-csv-python)

# Cara Membaca File CSV Python dengan Pandas

Cari tahu secara lengkap cara membaca file CSV Python dengan Pandas!

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/62bbfbb189b700fc937e2e70_Logo-RevoU-5.png)

[RevoU Staff](/author/revou-staff)

August 10, 2023

7

min read

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/62af735c91fe2c15d4953a5f_Line%20Dash.svg)

#### Introduction

[Text Link](/revoupedia-modules/introduction-python)![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/62b6cef938ce8f501eeba433_icon%20dropdown.svg)

#### How to Guides

[Text Link](/revoupedia-modules/how-to-guides-python)![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/62b6cef938ce8f501eeba433_icon%20dropdown.svg)

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/62af3bf7cd95df46be24dd29_icon_close.svg)

[4 Contoh Pandas Astype untuk Ubah Tipe Data](/panduan-teknis/pandas-astype)

[Belajar Python Dasar untuk Pemula (Tutorial Mudah)](/panduan-teknis/belajar-python)

[Python Conditional IF, IF-ELSE, ELIF dan Contohnya](/panduan-teknis/python-conditional)

[Cara Replace String Python, Kegunaan, dan Contoh](/panduan-teknis/replace-string-python)

[Python Function: Jenis, Contoh, dan Cara Membuat](/panduan-teknis/python-function)

[Python Read File untuk File Handling: Cara Membuat](/panduan-teknis/python-read-file)

[Python Class dan Object: Fungsi dan Cara Membuatnya](/panduan-teknis/python-class)

[Latihan Python String Split dengan 3 Contoh Metodenya](/panduan-teknis/python-string-split)

[Mengenal Python: Dipakai Meta, Netflix, sampai NASA](/panduan-teknis/python-adalah)

[7 Jenis Operator Python, Fungsi, dan Contohnya](/panduan-teknis/operator-python)

[20 Contoh Program Python Sederhana untuk Latihan Pemula](/panduan-teknis/contoh-program-python)

[Append Python untuk Tambah Item ke Data List dan Lainnya](/panduan-teknis/append-python)

[Python IF ELSE: Syntax, Cara Pakai, dan Contoh](/panduan-teknis/python-if-else)

[Python Compiler: Cara Pakai untuk Optimasi Coding](/panduan-teknis/python-compiler)

[Python Array: Kegunaan, Jenis, Cara Membuat, dan Contoh](/panduan-teknis/python-array)

[Python Def: Contoh Penggunaan dan Fungsi Return](/panduan-teknis/python-def)

[Try Except Python: Panduan untuk Pemula](/panduan-teknis/try-except-python)

[Switch Case Python: Panduan untuk Pemula](/panduan-teknis/switch-case-python)

[Praktik Fungsi For Loop di Python untuk Pemula](/panduan-teknis/python-for-loop)

[Python Dasar: Menampilkan Output dan Contohnya](/panduan-teknis/python-output)

[Tutorial PIP Python: Cara Instal dan Penggunaan](/panduan-teknis/pip-python)

[Tutorial Python While Loop atau Perulangan While](/panduan-teknis/python-while-loop)

[Cara Substring Python: Sintaks dan Contoh Lengkapnya](/panduan-teknis/substring-python)

[Memilih Text Editor Python yang Tepat untuk Pemrograman](/panduan-teknis/text-editor-python)

[Belajar Input di Python: Contoh dan Tips Mudah bagi Pemula](/panduan-teknis/input-python)

[Range Python Function: Cara dan Contoh untuk Analisis Data](/panduan-teknis/range-python)

[Tutorial Python: Tipe Data Set dan Cara Pakainya](/panduan-teknis/python-set)

[Cara Install Python di Windows dan MacOS (Lengkap)](/panduan-teknis/cara-install-python)

[Write File Python: Cara Menulis File dan Contoh Code](/panduan-teknis/python-write-file)

[Cara Convert List to String di Python: Panduan Lengkap](/panduan-teknis/convert-list-to-string-python)

[Konversi String ke Datetime di Python: Cara dan Contoh](/panduan-teknis/python-string-to-datetime)

[Cara Convert String ke Integer di Python: Panduan Lengkap](/panduan-teknis/convert-string-to-int-python)

[Cara Membaca File CSV Python dengan Pandas](/panduan-teknis/read-csv-python)

[Konsep dan Penggunaan Python Lambda dalam Analisis Data](/panduan-teknis/python-lambda)

[Mengenal Matplotlib dalam Python untuk Visualisasi Data](/panduan-teknis/matplotlib-python)

[Cara Convert String to Float di Python dan Contoh Lengkap](/panduan-teknis/convert-string-to-float-python)

[Cara Membuat Python Package dan Contohnya](/panduan-teknis/python-package)

[RegEx Python: Panduan Regular Expressions untuk Pemula](/panduan-teknis/regex-python)

[Tutorial Seaborn Python untuk Visualisasi Data](/panduan-teknis/seaborn-python)

[Dictionary Python: Cara Membuat dan Contoh](/panduan-teknis/dictionary-python)

[Tutorial Pandas DataFrame di Python untuk Pemula](/panduan-teknis/dataframe-python)

[9 Library Python Terbaik untuk Data Analytics](/panduan-teknis/library-python)

[Python Module: Cara Mengimpor dan Membuatnya](/panduan-teknis/python-module)

[Mengenal NumPy Python, Library Andalan Data Analyst](/panduan-teknis/numpy-python)

[Variabel Python: Aturan Syntax dan Cara Penulisan](/panduan-teknis/variable-python)

[Pandas Python: Cara Install, Import, dan Export Data](/panduan-teknis/pandas-python)

[Tutorial Web Scraping dengan Python bagi Pemula](/panduan-teknis/web-scraping-python)

[Cara Cepat Read Excel dengan Python dan Contoh Sederhana](/panduan-teknis/python-read-excel)

[Belajar Python Lowercase untuk Buat Huruf Kecil dan Contoh](/panduan-teknis/python-lowercase)

[Tutorial Python Request Module dan Contoh Sederhana](/panduan-teknis/python-request)

[Menggunakan Python Random Module: Fungsi dan Contoh](/panduan-teknis/python-random)

[Belajar Python: Apa itu Tuple, Cara Membuat, dan Contoh](/panduan-teknis/python-tuple)

[Mengenal Enumerate di Python, Cara Cepat Melakukan Loop](/panduan-teknis/enumerate-python)

[Cara Menemukan Outlier dengan Python](/panduan-teknis/python-outlier)

[Panduan Data Cleaning dengan Python Pandas dan Contohnya](/panduan-teknis/python-data-cleaning)

[Cara Menggunakan Python SUM dan Contoh Sederhana](/panduan-teknis/python-sum)

[4 Cara Mencari Nilai Mean dengan Python](/panduan-teknis/python-mean)

[Cara Menggunakan Python Min Function dan Contoh](/panduan-teknis/python-min)

[Tutorial Python Max untuk Mencari Nilai Maksimum](/panduan-teknis/python-max)

[Metode Python Agg dengan Pandas dan Contoh Sederhana](/panduan-teknis/python-agg)

[3 Cara Cepat Slicing Data dengan Python](/panduan-teknis/slicing-data-python)

[Cara Membuat Scatter Plot di Python](/panduan-teknis/scatter-plot-python)

[Tutorial Python Fillna untuk Mengganti NaN (Missing Values)](/panduan-teknis/python-fillna)

[Tutorial Python Dropna untuk Menangani Missing Values](/panduan-teknis/python-dropna)

[Python Boolean: Syntax, Cara, Contoh](/panduan-teknis/python-boolean)

[Cara Mengurutkan Data dengan Sort Values di Pandas](/panduan-teknis/python-sort-values)

[Cara Praktis Menggunakan Values Count di Pandas](/panduan-teknis/python-values-count)

[Python nLargest: Arti, Fungsi, Cara, Contoh](/panduan-teknis/python-nlargest)

[3 Cara Buat Pivot Table dengan Python (Pandas)](/panduan-teknis/pandas-pivot-table)

[Python Nsmallest: Arti, Fungsi, Cara, Contoh](/panduan-teknis/python-nsmallest)

[4 Cara Combine DataFrame dengan Concat di Pandas](/panduan-teknis/pandas-concat)

[3 Contoh Python Rename untuk Ganti Nama File](/panduan-teknis/python-rename)

[3 Cara Merge DataFrame di Pandas](/panduan-teknis/merge-dataframe-pandas)

[3 Cara Konversi Kolom Menjadi String di Pandas](/panduan-teknis/python-to-string)

[Python Pandas: Apply Function untuk Satu Kolom atau Lebih](/panduan-teknis/pandas-apply)

[5 Cara Reset Index DataFrame di Pandas dan Contohnya](/panduan-teknis/reset-index-pandas)

[Panduan Python Datetime Module: datetime hingga timedelta](/panduan-teknis/python-datetime)

[Beda Python isna vs isnull di Pandas DataFrame dan Contoh](/panduan-teknis/python-isna-vs-isnull)

[Tutorial Python Get Dummies di Pandas dan Contoh](/panduan-teknis/python-get-dummies)

[Python Head and Tail: Beda dan Kegunaan](/panduan-teknis/python-head-and-tail)

[Tutorial Uji Hipotesis dengan Python dan Contohnya](/panduan-teknis/uji-hipotesis)

[Cara Membuat Regresi Linier Sederhana di Python](/panduan-teknis/regresi-linier)

## Overview

Membaca file CSV menggunakan Pandas memungkinkan kamu memuat, menjelajah, dan memanipulasi data dari file CSV hanya dengan beberapa baris kode. Pandas tidak hanya menyediakan akses yang cepat dan ke data tabular, tetapi juga integritas dengan alat lain dalam environment ilmu data Python.

Karena kesederhanaan dan kompatibilitasnya, _file_ CSV menjadi pilihan ideal untuk bertukar [data](https://revou.co/panduan-teknis/pengertian-data) antar berbagai jenis _software_, aplikasi, dan _database_. Karena itu, penting bagi [_data analyst_](https://revou.co/panduan-karir/data-analyst-adalah) untuk menguasai cara mengolah _file_ CSV, termasuk cara membacanya di Python.

Dalam [Python](https://revou.co/panduan-teknis/python-adalah), _file_ CSV bisa dibaca menggunakan _library_ Pandas. Menggunakan Pandas [Python](https://revou.co/panduan-teknis/belajar-python) untuk membaca _file_ CSV, kita bisa mengimpor data besar sekaligus memahami pola dan tren dari data.

Bagaimana cara menjalankan perintah _read_ CSV Python dengan Pandas? Artikel berikut akan membantumu menemukan jawabannya!

## Apa itu File CSV?

_File_ CSV ( _Comma_- _Separated_ _Values_) adalah format _file_ yang digunakan untuk menyimpan data tabular, seperti _spreadsheet_ atau _database_.

Struktur dasar dari _file_ CSV terdiri dari baris, di mana setiap baris mewakili sebuah _record_ atau entri. Setiap _record_ dibagi menjadi bidang yang dipisahkan oleh koma. Baris pertama biasanya berfungsi sebagai _header_ yang mencantumkan nama kolom.

Salah satu alasan mengapa file CSV menjadi pilihan populer di kalangan _data analyst_ adalah karena efisiensi dan kesederhanaannya dalam menyimpan dan bertukar data tabular. _File_ CSV mudah dibuka, dibaca, dan diedit dengan berbagai _software_, termasuk _spreadsheet_ seperti [Microsoft Excel](https://revou.co/kosakata/microsoft-excel) atau [bahasa pemrograman](https://revou.co/panduan-teknis/bahasa-pemrograman) seperti Python.

Untuk membaca _file_ dalam format CSV, terutama dalam konteks analisis data dan manipulasi data tabular, kamu dapat menggunakan Pandas dalam Python.

Pandas adalah _library_ [_open-source_](https://revou.co/kosakata/open-source) yang menyediakan struktur data dan alat analisis data secara fleksibel sekaligus [efisien](https://revou.co/kosakata/efisien), termasuk dukungan bawaan untuk membaca dan menulis _file_ CSV.

## Mengapa Membaca File CSV dengan Python Pandas?

_File_ CSV menjadi format umum yang digunakan untuk menyimpan data dalam bentuk tabular dan sering kali menjadi sumber utama data yang akan dianalisis. Dengan menggunakan Pandas Python untuk membaca _file_ CSV, kamu dapat mengakses dan memanipulasi data lebih cepat.

Berikut beberapa contoh situasi pentingnya membaca _file_ CSV:

- **Mengimpor data dari _spreadsheet_**: banyak perusahaan menyimpan data dalam _spreadsheet_. Dengan menggunakan Pandas Python, kamu dapat lebih mudah mengimpor data tersebut ke dalam _environment_ pemrogramanmu. Proses ini memungkinkan kamu menggabungkan kekuatan analisis data Python dengan data yang sudah ada.
- **Migrasi data antara _database_**: jika kamu perlu memindahkan data antara sistem _database_ yang berbeda, format CSV sering kali menjadi pilihan universal yang dapat diterima oleh hampir semua sistem. Kamu dapat mengekspor data ke CSV dari sistem asal lalu membacanya dalam Pandas untuk memproses atau mengimpor ke sistem tujuan.
- **Pengolahan data dari sensor atau perangkat** [**IoT**](https://revou.co/kosakata/iot-internet-of-things): data dari sensor atau perangkat IoT juga sering disimpan dalam format CSV untuk analisis. Kamu dapat membaca _file_ tersebut dalam Pandas untuk analisis _real-time_, pengolahan sinyal, atau pemodelan prediktif.
- **Penggabungan data dari sumber berbeda**: jika kamu memiliki data yang berasal dari sumber berbeda dan disimpan dalam format CSV, kamu dapat membaca semua _file_ ini dan menggabungkannya menjadi satu _set_ data yang kohesif untuk analisis.
- **Pra-pemrosesan untuk** [**_machine learning_**](https://revou.co/kosakata/machine-learning): dalam pembuatan model _machine learning_, diperlukan penggabungan, pembersihan, dan transformasi data dari berbagai sumber. Format CSV berguna untuk menyimpan data mentah dan dapat dibaca untuk melakukan pra-pemrosesan sebelum pelatihan model.
- [**Visualisasi data**](https://revou.co/panduan-teknis/visualisasi-data-adalah): untuk membuat visualisasi data yang kompleks, kamu mungkin perlu mengakses data yang disimpan dalam _file_ CSV. Pandas memudahkan pembacaan dan manipulasi data ini, sekaligus terintegrasi dengan _library_ visualisasi seperti Matplotlib dan Seaborn.
- **Analisis data finansial**: data pasar saham, transaksi finansial, atau data ekonomi lainnya sering tersedia dalam format CSV. Kamu dapat membaca data ini untuk analisis tren, analisis risiko, atau pembuatan strategi perdagangan.

## Cara Membaca File CSV Python dengan Pandas

Pandas adalah _library_ Python yang populer untuk manipulasi dan analisis data tabular. Salah satu fitur utamanya adalah kemampuannya untuk membaca _file_ CSV dengan mudah.

Melalui Pandas, kamu bisa mengimpor data dari _file_ CSV langsung ke dalam DataFrame, sebuah struktur data 2D yang biasa dipakai untuk analisis data.

Berikut cara membaca _file_ CSV di Pandas:

### **\#1 Mengimpor library Pandas**

Pertama, kamu perlu mengimpor _library_ Pandas. Jika belum terinstal, kamu bisa menginstalnya dengan [PIP](https://revou.co/panduan-teknis/pip-python) atau Conda. Setelah diinstal, impor Pandas dengan kode berikut:

```markup

```

### **\#2 Membaca file CSV**

Dengan Pandas, membaca _file_ CSV hanya perlu menggunakan satu baris kode. Gunakan fungsi **read\_csv** dan masukkan _path_ atau [URL](https://revou.co/kosakata/url) _file_ CSV yang ingin kamu baca:

```markup

```

### **\#3 Menampilkan data**

Agar bisa melihat bagaimana data dimuat, kamu bisa menggunakan metode _head_ untuk menampilkan beberapa baris pertama dari DataFrame:

```markup

```

### **\#4 Mengatur parameter (opsional)**

Fungsi **read\_csv** juga menyediakan berbagai parameter yang bisa diatur sesuai kebutuhan, seperti:

- **sep**: untuk menentukan _delimiter_ (pemisah) antara nilai ( _default_ adalah koma).
- **header**: untuk menentukan baris mana yang digunakan sebagai _header_.
- **index\_col**: untuk menentukan kolom mana yang digunakan sebagai indeks.

Contoh penggunaan parameter:

```markup

```

### **\#5 Eksplorasi dan analisis data**

Jika data sudah berhasil dimuat, kamu bisa menggunakan berbagai metode dan fungsi Pandas lainnya untuk menganalisis sekaligus memanipulasi data sesuai kebutuhan analisis.

## Keunggulan Pandas dalam Manipulasi dan Analisis Data Tabular

Ada beberapa keunggulan yang dimiliki Pandas dalam manipulasi dan analisis data tabular, yaitu:

- **Fleksibilitas**: Pandas menyediakan berbagai alat untuk membersihkan, mengubah, dan menganalisis data dalam berbagai cara.
- **Integrasi dengan berbagai format**: selain CSV, Pandas juga mendukung berbagai format _file_ lain seperti Excel, [JSON](https://revou.co/kosakata/json), dan [SQL](https://revou.co/panduan-teknis/sql-adalah).
- **Kinerjanya cepat**: Pandas dioptimalkan untuk kinerja _dataset_ besar dengan cepat.
- **Dukungan untuk visualisasi data**: kamu bisa mengintegrasikan Pandas dengan _library_ visualisasi seperti Matplotlib untuk membuat plot dan grafik dari data.

## Contoh Penggunaan Read CSV Python dalam Analisis Data

Berikut beberapa contoh penggunaan read CSV Python dalam analisis data:

### **Contoh 1: membaca data mentah dari CSV**

Kamu perlu mengimpor data mentah dari _file_ CSV. Menggunakan Pandas, kamu bisa melakukannya dengan kode berikut:

```markup

```

_Output_:

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/64d4abf44a811852dab78cb2_6-read-csv-python-64d466461473a.webp)

### **Contoh 2: membaca data dari Google Sheet**

Google Sheet sering dipakai untuk menyimpan dan berbagi data dalam format tabular. Kamu bisa membaca data dari Google Sheet langsung ke dalam pandas menggunakan **read\_csv**.

Ada beberapa cara yang bisa dilakukan tergantung pada kebutuhan:

#### **Membaca Google Sheet yang Hanya Memiliki 1 Sheet**

Cara ini dilakukan dalam mode _share to anyone as editor_:

**Syntax:**

```markup

```

#### **Membaca sheet tertentu dari Google Sheet**

Jika kamu memiliki Google Sheet dengan beberapa _sheet_ di dalamnya dan ingin memilih _sheet_ tertentu, gunakan _library_ **gspread** bersama dengan Pandas:

**Syntax:**

```markup

```

{{COMPONENT\_IDENTIFIER}}

### **Contoh 3: menjelajahi data**

Setelah data dimuat, kamu ingin menjelajahi data untuk memahami karakteristiknya. Pandas menyediakan berbagai fungsi yang membantu dalam eksplorasi data.

```markup

```

_Output_:

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/64d4ac0b5281ca55533a4b5d_8-read-csv-python-64d46646c9019.webp)

### **Contoh 4: manipulasi data sederhana**

Pandas juga memungkinkan kamu melakukan manipulasi data sederhana seperti menyaring data berdasarkan kondisi tertentu atau menambahkan kolom baru.

```markup

```

_Output_:

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/64d4ac22c96909a62eee231c_10-read-csv-python-64d466479c602.webp)

### **Contoh 4: mengurutkan data berdasarkan kolom tertentu**

Kamu dapat mengurutkan data berdasarkan nilai kolom tertentu. Misalnya, mengurutkan data berdasarkan usia.

```markup

```

_Output_:

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/64d4ac32c96909a62eee3065_12-read-csv-python-64d466485f831.webp)

### **Contoh 6: menggabungkan dua file CSV**

Jika kamu memiliki dua _file_ CSV yang ingin digabungkan, kamu dapat melakukannya dengan kode berikut:

```markup

```

_Output_ (tergantung pada isi **file\_lain.csv**):

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/64d4ac435f8da735704c3fb4_14-read-csv-python-64d466492bf2d.webp)

### **Contoh 7: mengganti nilai dalam kolom**

Kamu perlu mengganti nilai dalam kolom tertentu. Misalnya, mengganti semua nilai **'Insinyur'** dalam kolom pekerjaan menjadi **'Engineer'**.

```markup

```

_Output_:

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/64d4ac558f0b0d34af1800b3_16-read-csv-python-64d46649f28f6.webp)

## Keuntungan Membaca File CSV di Pandas

Membaca _file_ CSV menggunakan Pandas memiliki berbagai keuntungan, terutama dalam analisis data:

- **Kemudahan penggunaan**: Pandas menyediakan fungsi **read\_csv** yang memudahkan proses pembacaan _file_ CSV. Kamu tidak perlu menulis kode yang kompleks untuk membaca _file_.
- **Fleksibilitas**: Pandas dapat membaca berbagai jenis format _file_ CSV, termasuk yang memiliki _delimiter_ berbeda, _header_, atau jenis _encoding_.
- **Analisis data lebih efisien**: Pandas menyediakan berbagai alat untuk eksplorasi, pembersihan, dan transformasi data, semuanya dalam satu paket.
- **Integrasi dengan ekosistem _data science_**: Pandas dapat dengan mudah terintegrasi dengan alat analisis data lainnya seperti Scikit-learn, Matplotlib, dan Seaborn.

## Tips Membaca File CSV di Pandas

Berikut beberapa tips yang bisa kamu terapkan saat membaca _file_ CSV dengan Pandas:

- **Perhatikan format _file_**: pastikan kamu memahami struktur _file_ CSV yang akan dibaca, termasuk _delimiter_ yang dipakai, apakah ada _header_, dan lain-lain.
- **Pertimbangkan ukuran data**: jika kamu bekerja dengan _file_ CSV yang besar, pertimbangkan untuk membaca data dalam **chunk** atau menggunakan tipe data yang lebih efisien agar menghemat memori.
- **Proses data dengan benar**: setelah membaca _file_ CSV, pastikan kamu melakukan pembersihan dan transformasi data yang tepat. Proses ini juga termasuk mengatasi nilai yang hilang, mengubah tipe data, dan lainnya.
- **Gunakan fitur Pandas lain untuk analisis lanjutan**: dalam menganalisis data setelah membaca dari _file_ CSV, jangan ragu untuk memanfaatkan fitur Pandas lain, seperti penggabungan data, pivot, maupun agregasi.

## FAQ (Frequently Ask Question)

### **Apa yang harus dilakukan jika file CSV memiliki delimiter yang berbeda?**

Jika file CSV memiliki delimiter berbeda, gunakan parameter **sep** dalam fungsi **read\_csv**. Misalnya, saat delimiter adalah titik koma, gunakan **pd.read\_csv('file.csv', sep=';'**).

### **Bagaimana cara membaca sebagian file CSV jika ukurannya terlalu besar?**

Kamu bisa menggunakan parameter **nrows** untuk membaca jumlah baris tertentu. Misalnya, **pd.read\_csv('file.csv', nrows=100)** akan membaca 100 baris pertama.

### **Bagaimana cara meng- _handle_ file CSV yang tidak memiliki header?**

Apabila file CSV tidak memiliki header, gunakan parameter **header=None** saat membaca _file_, seperti **pd.read\_csv('file.csv', header=None)**.

## Penutup

Membaca _file_ CSV menggunakan Pandas memungkinkan kamu memuat, menjelajah, dan memanipulasi data dari _file_ CSV hanya dengan beberapa baris kode. Pandas tidak hanya menyediakan akses yang cepat dan ke data tabular, tetapi juga integritas dengan alat lain dalam _environment_ ilmu data Python.

[![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/62bbfbb189b700fc937e2e70_Logo-RevoU-5.png)\
\
RevoU Staff\
\
Kickstart your career in tech with RevoU!](/author/revou-staff)

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/62b055cd3263c712c0a095c3_icon-menu.svg)
Menu