<jupyter_start><jupyter_text>Quiz 1 : Pivoting and MeltingJelaskan itu pivoting dan melting data jawaban : Quiz 2 : Data structure ComprehensionData yang rapi adalah :1. Setiap row menunjukan suatu unit observasi2. Setiap column merupakan suatu unit variableBagaimana pun, dalam menentukan unit observasi itu tergantung dari kasus yang di hadapi. sebagai seorang data scientist pasti akan menemukan berbagai bentuk struktur data. adalah sangat penting bagi seorang data scientist untuk dapat memahami dan menjelaskan setiap struktur data. Kemampuan memahami hubungan antara index baris, column dan isi data adalah kunci untuk memahami informasi apa yang data sedang beritahukan kepada kita.Di bawah ini terdapat 2 data yang berisi sama, tetapi memiliki struktur yang berbeda. Jelaskan perbedaan dari 2 struktur data tersebut ![title](image/day3-penjelasan-soal-quiz-2-(1).png) ![title](image/day3-penjelasan-soal-quiz-2.png) Quiz 3 : Reshaping Data 1<jupyter_code>import pandas as pd
import random

data = {
    'Tipe Ujian' : ['UTS1', 'UAS1', 'UTS2', 'UAS2']*3,
    'Mata Pelajaran' : ['Fisika']*4 + ['Matematika']*4+['Statistika']*4,
    'Rata2 Waktu Belajar (menit)' : [random.choice(range(200, 800)) for i in range(12)],
    'Rata2 Nilai Ujian' : [random.choice(range(40, 100)) for i in range(12)] 
}
df = pd.DataFrame(data)
df<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Perhatikan data di atas, kemudian ubahlah bentuknya agar sesuai yang di harapkan.<jupyter_code># code here<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Expected Result :![title](image/day3-expected-output-no.3.png) Quiz 4 : Reshaping Data 2<jupyter_code>import pandas as pd

data = {
    'Hari' : ['Sabtu', 'Minggu'],
    '<NAME>' : [271, 399],
    'Dufan' : [501, 700],
    'Disney' : [1000, 1001],
    'Bali' : [900, 803]
}
df = pd.DataFrame(data).set_index('Hari')
df<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>diatas adalah data tentang jumlah pengunjung di berbagai tempat hiburan, ubahlah struktur data tersebut sehingga sesuai dengan hasil yang diharapkan. Expected Result :![title](image/day3-expected-output-no.4.png) Quiz 5 : Pivoting and Aggregating<jupyter_code>import pandas as pd

data = {
    'Tipe Ujian' : ['UTS1', 'UAS1']*3,
    'Mata Pelajaran' :['Statistika', 'Fisika', 'Fisika', 'Statistika', 'Fisika', 'Statistika'],
    'Jumlah Peserta' : [14, 17, 12, 16, 14, 13]
}
df = pd.DataFrame(data).set_index('Tipe Ujian')
df<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.11834561834561834, 'fraction_numerical': 0.03521703521703522, 'mean_word_length': 5.480106100795756, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 18, '<?xml version=': 0, '>': 18, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 1, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '4', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '261822', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 1027, 'n_tokens_neox': 948, 'n_words': 254, 'path': '2. Data Preprocessing : Pandas/Tugas Day 3 Week 2.ipynb', 'repo_name': 'ismilelabtelkom/Materi-Belajar-Data-Science', 'size': '2450'}