Membaca Data

1. Membaca Data dari File Lokal

a. Membaca File dalam Folder Tertentu

Gunakan pandas.read_csv() setelah menentukan path file:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data/folder/namafile.csv')
print(df.head())

---

b. Membaca File .csv dengan Parameter Tambahan

df = pd.read_csv('contoh.csv', sep=':', header=0, index_col='nama')
print(df.head())

Penjelasan Parameter:

• sep=':' → Gunakan : sebagai pemisah antar kolom.

• header=0 → Gunakan baris pertama (indeks 0) sebagai header.

• index_col='nama' → Gunakan kolom nama sebagai indeks DataFrame.

---

2. Membaca Data dari Google Sheet

a. Membaca Google Sheet (Sheet Tunggal)

Untuk Google Sheet yang di-share sebagai "Anyone with the link can view/edit":

import pandas as pd

url = 'https://docs.google.com/spreadsheets/d/<ID>/export?format=csv'
data = pd.read_csv(url)
print(data.head())

Pastikan kamu mengganti <ID> dengan ID dokumen Google Sheet.

---

b. Membaca Sheet Tertentu dari Google Sheet (Multi-sheet) Menggunakan gspread

1. Install dependensi:

pip install gspread pandas gspread_dataframe oauth2client

1. Gunakan gspread dan pandas:

import gspread
from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials
from gspread_dataframe import get_as_dataframe

# Setup akses
scope = ["https://spreadsheets.google.com/feeds", "https://www.googleapis.com/auth/drive"]
creds = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name("credentials.json", scope)
client = gspread.authorize(creds)

# Buka Google Sheet dan pilih sheet tertentu
sheet = client.open("Nama Spreadsheet").worksheet("Nama Sheet")
data = get_as_dataframe(sheet)
print(data.head())

Kamu perlu mendapatkan file credentials.json dari Google Cloud Console (dengan membuat Service Account).

---