B206_TB1_Implementasi Sistem Informasi Akuntansi dalam membuat Program Kasir Sederhana menggunakan Python

Keunggulan Pandas: 

1. Mudah Digunakan: Pandas menyediakan antarmuka yang sangat intuitif dan fleksibel untuk manipulasi data. Banyak fungsi untuk operasi seperti agregasi, transformasi, dan pemfilteran data yang sangat mudah digunakan.

2. Pengolahan Data Besar: Pandas sangat efisien untuk menangani dan mengolah dataset besar, meskipun tidak dapat menggantikan solusi distribusi data seperti Dask atau PySpark untuk dataset yang lebih besar. 

3. Penggabungan dan Penyatuan Data: Dengan pandas, kita dapat dengan mudah menggabungkan beberapa dataset menggunakan operasi seperti merge, join, dan concat.

4. Manipulasi Waktu dan Tanggal: Pandas menyediakan berbagai fungsi untuk menangani dan menganalisis data berbasis waktu, seperti mengubah format tanggal, penyesuaian frekuensi, dan manipulasi waktu. 

5. Berguna untuk Analisis Statistik dan Machine Learning: Pandas berintegrasi dengan berbagai pustaka statistik dan machine learning di Python (seperti NumPy, SciPy, dan Scikit-learn), memungkinkan kita untuk melakukan analisis statistik lanjutan.  

Contoh Penggunaan Pandas:

Pandas

Kombinasi SQLite3 dan Pandas

Pandas juga sangat kuat dalam hal integrasi dengan SQLite. Anda dapat memuat data dari SQLite ke dalam DataFrame dan melakukan analisis data dengan sangat mudah. Berikut adalah contoh bagaimana menghubungkan Pandas dan SQLite untuk mengambil data dan menganalisanya:

Contoh Menggunakan SQLite3 dengan Pandas: