Explore os tipos de dados necessários em Python e sua relevância em aplicativos de ciência de dados
Python é uma linguagem de programação de alto nível usada para uma variedade de tarefas, incluindo criação de sites e aplicativos, exibição e análise de dados e automatização de tarefas. Também transmite excelente conhecimento de como usar operações matemáticas, estatísticas e científicas. Além disso, fornece bibliotecas excelentes para uso com aplicativos de ciência de dados. Python também é preferido entre os cientistas de ML em termos de domínios de aplicação.
Python oferece uma variedade de tipos de dados que permitem armazenar e manipular dados com eficiência. Veremos alguns dos principais tipos de dados Python que são frequentemente usados em aplicativos de ciência de dados neste artigo.
1. Tipos de dados numéricos
Python oferece suporte a vários tipos de dados numéricos, incluindo números inteiros (int) e números de ponto flutuante (float). Os inteiros são números inteiros, enquanto os números de ponto flutuante podem ter valores decimais. Esses tipos de dados são fundamentais para realizar operações matemáticas e análises numéricas em ciência de dados.
# Exemplos de tipos de dados numéricos
número_inteiro = 42
núm_flutuante = 3,14159
2. Cordas
Strings (str) são usadas para representar dados de texto. O processamento de texto é uma parte crucial da ciência de dados, e os recursos de manipulação de strings do Python o tornam uma ferramenta poderosa para lidar com dados textuais.
# Exemplos de strings
nome = “John Doe”
mensagem = “Olá, Ciência de Dados!”
3. Listas e Tuplas
Listas (lista) são estruturas de dados versáteis que permitem armazenar coleções de itens. Na ciência de dados, as listas são frequentemente usadas para armazenar conjuntos de dados, sequências ou matrizes de valores. As listas podem conter elementos de diferentes tipos de dados.
Tuplas (tupla) são semelhantes às listas, mas são imutáveis, ou seja, seus elementos não podem ser modificados depois de definidos. Eles são frequentemente usados para representar coleções fixas de valores.
# Exemplo de uma lista
números = [1, 2, 3, 4, 5]
# Exemplo de tupla
coordenadas = (latitude, longitude)
4. Conjuntos e Dicionários
Conjuntos (conjunto) são coleções não ordenadas de elementos únicos. Eles são valiosos para tarefas que exigem a remoção de valores duplicados ou a execução de operações de conjunto como união, interseção e diferença.
Dicionários (dict) são pares de valores-chave que permitem armazenar e recuperar dados com base em uma chave exclusiva. Eles são excelentes para organizar e acessar dados estruturados, tornando-os essenciais para tarefas como pré-processamento de dados.
# Exemplo de um conjunto
números_únicos = {1, 2, 3, 4, 5}
# Exemplo de dicionário
aluno = {“nome”: “Alice”, “idade”: 25, “área”: “Ciência da Computação”}
5. Booleanos
Os tipos de dados booleanos (bool) representam valores verdadeiros, normalmente denotados como Verdadeiro ou Falso. Eles são essenciais para a tomada de decisões e controle de fluxo em análise de dados e algoritmos de aprendizado de máquina.
Python aceita apenas valores booleanos que começam com T ou F maiúsculo. Os valores booleanos verdadeiro e falso estão incorretos, portanto, Python lançará uma exceção quando forem usados.
# Exemplo de booleano
imprimir (tipo (Verdadeiro))
imprimir (tipo (falso))
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source – www.analyticsinsight.net
