Explicación de los tipos de datos de Python: Guía para principiantes

1. Tipos de datos numéricos

Python ofrece varios tipos de datos numéricos para manejar distintos tipos de valores numéricos.

1.1. Enteros (int): 

Números enteros, positivos o negativos, sin componente fraccionario. 

Son valores numéricos fundamentales que representan recuentos o medidas discretas. 

A diferencia de los números en coma flotante, los enteros son exactos y no implican aproximaciones, lo que los hace ideales para situaciones en las que la precisión importa, como la indexación o el recuento de elementos.

age = 25

1.2. Números en coma flotante (float):

Números con decimales o en forma exponencial. 

Estos valores se utilizan habitualmente en situaciones de precisión fraccionaria, como cálculos financieros, mediciones científicas y programación de gráficos. 

Los números en coma flotante también pueden representar valores extremadamente grandes o pequeños utilizando la notación exponencial, lo que los hace versátiles para diversas aplicaciones numéricas.

price = 19.99

1.3. Números complejos (complex): 

Números con parte real e imaginaria. Los números complejos son útiles en campos como la ingeniería eléctrica, la física y el procesamiento de señales, donde son frecuentes las operaciones con números imaginarios.

Python representa los números complejos como a + bj, donde a es la parte real y b es la parte imaginaria. Este soporte integrado simplifica los cálculos que, de otro modo, requerirían bibliotecas externas o implementaciones personalizadas en otros lenguajes.

z = 2 + 3j

2. Tipos de datos de secuencia

Además de números, Python también proporciona tipos de datos de secuencia que almacenan colecciones ordenadas de elementos.

2.1. Cadenas (str):

Secuencias ordenadas de caracteres entre comillas simples o dobles. Las cadenas son uno de los tipos de datos más versátiles de Python, ya que te permiten almacenar y manipular datos basados en texto. 

Se utilizan habitualmente en tareas como manejar las entradas de los usuarios, crear mensajes o incluso procesar grandes conjuntos de datos de texto. 

Python proporciona una variedad de métodos incorporados, como .lower(), .upper(), .replace(), y .split(), que hacen que trabajar con cadenas sea muy eficiente.

greeting = "Welcome to Python!"

2.2. Listas (list):

Las listas son colecciones ordenadas y mutables de elementos, que pueden contener elementos de distintos tipos de datos. 

Esta flexibilidad hace que las listas sean uno de los tipos de datos más utilizados en Python, adecuados para tareas que van desde el simple almacenamiento a la manipulación compleja de datos. 

Las listas permiten cambiar su tamaño de forma dinámica y admiten diversas operaciones, como cortar, añadir y eliminar elementos, lo que las convierte en una estructura ideal para situaciones que requieren datos ordenados y cambiantes.

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]

2.3. Tuplas (tupla):

Colecciones ordenadas e inmutables de elementos. Las tuplas se utilizan a menudo para almacenar colecciones fijas de datos en las que la inmutabilidad es importante, como coordenadas geográficas, códigos de color RGB o registros de bases de datos. 

A diferencia de las listas, las tuplas no pueden modificarse una vez creadas, lo que las hace más rápidas y seguras en situaciones en las que la integridad de los datos es crítica.

dimensions = (1920, 1080)

3. Asignación de tipos de datos

Mientras que las secuencias almacenan colecciones ordenadas de elementos, Python también proporciona tipos de datos de mapeo que asocian claves con valores. El tipo de mapeo más utilizado es el diccionario.

3.1. Diccionarios (dict)

Colecciones de pares clave-valor, donde las claves son únicas e inmutables. 

Los diccionarios son muy versátiles y te permiten organizar y recuperar datos de forma eficaz utilizando claves significativas, en lugar de depender de índices numéricos. Esto los hace especialmente útiles para representar datos estructurados, como objetos JSON o ajustes de configuración. 

Los diccionarios de Python también admiten diversas operaciones, como añadir, actualizar o eliminar pares clave-valor, lo que los convierte en una herramienta esencial en muchos escenarios de programación.

person = {"name": "Alice", "age": 30}

4. Establece

Además de secuencias y mapeos, Python proporciona tipos de datos conjunto, que almacenan colecciones de elementos únicos sin un orden específico.

4.1. Conjuntos (set)

Colecciones desordenadas de elementos únicos. Los conjuntos son especialmente útiles cuando necesitas asegurarte de que tus datos no contienen duplicados, como en las pruebas de pertenencia o al eliminar entradas duplicadas de una lista. 

Admiten operaciones matemáticas como la unión, la intersección y la diferencia, lo que las convierte en potentes herramientas para resolver problemas relacionados con conjuntos de datos.

unique_numbers = {1, 2, 3, 4, 5}

4.2. Conjuntos congelados (frozenset)

Una versión inmutable de un conjunto, lo que significa que, una vez creados, sus elementos no pueden modificarse. 

Los conjuntos congelados son útiles en situaciones en las que necesitas una colección hashable de elementos únicos, como utilizar un conjunto como clave en un diccionario o garantizar la integridad de datos que no deben cambiar. 

Conservan todas las propiedades de los conjuntos regulares, como admitir operaciones matemáticas como la unión y la intersección, pero con la ventaja añadida de la inmutabilidad.

immutable_set = frozenset([1, 2, 3])

Para saber más sobre esto, consulta el excelente tutorial sobre Conjuntos y Teoría de Conjuntos de Python.

5. Tipo de datos booleano

En muchos escenarios de programación, necesitamos una forma de representar valores de verdad. Python proporciona el tipo de dato booleano, que desempeña un papel en la toma de decisiones y el flujo de control.

5.1. Booleano

Valores lógicos, ya sea True o False. Estos valores se utilizan a menudo en los procesos de toma de decisiones, como las sentencias condicionales y los bucles. 

Los booleanos son fundamentales para el flujo de control en programación, ya que te permiten escribir código que reacciona dinámicamente en función de las condiciones. 

En Python, los valores booleanos también pueden ser el resultado de comparaciones (por ejemplo, 5 > 3 se evalúa como True ) u operaciones lógicas (por ejemplo, True and False se evalúa como False ).

is_active = True

6. NingunoTipo

Además de los tipos numérico, secuencia, mapa, conjunto y booleano, Python incluye un tipo de datos especial para representar la ausencia de un valor.

6.1 Ninguno (TipoNinguno)

Representa la ausencia de un valor o un valor nulo. 

El tipo None se utiliza a menudo para indicar un marcador de posición, variables no inicializadas o el valor de retorno por defecto de funciones que no devuelven nada explícitamente .

Es útil, sobre todo en los casos en que una operación puede no producir un resultado o cuando hay que definir una variable sin valor inicial.

result = None

Tipos de datos avanzados y bibliotecas externas

Además de los tipos incorporados fundamentales, Python también proporciona tipos de datos avanzados para tratar casos de uso más especializados. Veamos los tipos más comunes.

1. Objetos byte

Los objetos Byte están diseñados específicamente para manejar datos binarios, incluidos archivos, multimedia y paquetes de red. Estos tipos de datos son especialmente útiles cuando se trabaja con datos no textuales. 

El tipo bytes es inmutable, lo que lo hace adecuado para operaciones de sólo lectura, mientras que bytearray proporciona una alternativa mutable para escenarios en los que se necesitan modificaciones. El tipo memory view permite acceder al búfer de datos interno de un objeto sin copiarlo, lo que mejora el rendimiento en aplicaciones que consumen mucha memoria.

data = b"hello"  # Immutable bytes object
mutable_data = bytearray(b"hello")  # Mutable bytearray object
view = memoryview(mutable_data)  # Memoryview of the bytearray

2. Matrices NumPy

Las matrices NumPy son matrices multidimensionales muy eficientes, diseñadas para cálculos numéricos. 

A diferencia de las listas de Python, las matrices de NumPy ofrecen un rendimiento superior y están adaptadas a las operaciones matemáticas. Son una piedra angular de la informática científica, ya que potencian tareas como el álgebra lineal, las transformadas de Fourier y el análisis estadístico. 

Admiten la difusión, que permite realizar operaciones en matrices de diferentes formas, lo que aumenta aún más su versatilidad.

import numpy as np

# Creating a 1D array
data = np.array([1, 2, 3, 4])

# Creating a 2D array
data_2d = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# Performing element-wise operations
squared = data ** 2

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3. Pandas DataFrames

Los Pandas DataFrames son estructuras de datos tabulares que ofrecen potentes herramientas de manipulación y análisis de datos. Con filas y columnas etiquetadas, hacen que el manejo de datos estructurados sea intuitivo y eficaz.

Los DataFrames forman parte integral de los flujos de trabajo de la ciencia de datos, permitiendo tareas como filtrar, agrupar, fusionar y agregar grandes conjuntos de datos. Además, se integran perfectamente con otras bibliotecas, lo que hace que pandas sea indispensable para el análisis moderno de datos.

import pandas as pd

# Creating a simple DataFrame
data = pd.DataFrame({"Name": ["Alice", "Bob"], "Age": [25, 30]})

# Filtering rows based on a condition
adults = data[data["Age"] > 18]

# Adding a new column
data["IsAdult"] = data["Age"] > 18

# show data
data

Visualización de Pandas DataFrame en el cuaderno

Echa un vistazo a la hoja de trucos de pandas, que incluye ejemplos de código y es una referencia rápida para el manejo de datos con pandas.

Si quieres aprender más sobre la manipulación avanzada de datos utilizando Pandas DataFrames, apúntate al curso gratuito Manipulación de datos con pandas.

Conversión de tipos en Python

La conversión de tipos se refiere al proceso de convertir un valor de un tipo de datos a otro. En programación, esto suele ser necesario para garantizar que las operaciones se realizan correctamente y que los datos pueden manipularse de la forma deseada. 

Python es muy flexible en la conversión de tipos, ya que ofrece métodos automáticos (implícitos) y manuales (explícitos). 

1. Conversión implícita de tipos

Python convierte automáticamente un tipo de dato en otro en las expresiones cuando un tipo de dato menor o menos preciso se combina con un tipo mayor o más preciso. 

Por ejemplo, la combinación de un int con un float da como resultado un float, lo que garantiza que no se pierda precisión durante los cálculos.

result = 5 + 3.5
print(result)
>>> 8.5 # This is a float

2. Conversión explícita de tipos

La conversión explícita de tipos, o fundición de tipos, te permite convertir manualmente un valor de un tipo de datos a otro utilizando funciones incorporadas como int(), float(), str(), y otras .

Esto es útil en situaciones en las que no se produce la conversión implícita o cuando se trabaja con tipos de datos como cadenas que deben convertirse explícitamente para las operaciones numéricas.

num = int("10")  # Converts string to integer
price = float("19.99")  # Converts string to float
text = str(123)  # Converts integer to string

Buenas prácticas para trabajar con tipos de datos en Python

Comprender los tipos de datos de Python es sólo el primer paso: utilizarlos eficazmente es clave para escribir código limpio, eficiente y fácil de mantener. Aquí tienes algunas buenas prácticas que debes tener en cuenta cuando trabajes con tipos de datos.

Utiliza tipos específicos para tareas específicas

Elige tipos que se ajusten a tu tarea. Por ejemplo, utiliza set cuando necesites mantener elementos únicos, list para colecciones de datos ordenadas y tuple para secuencias inmutables .

Elegir deliberadamente los tipos de datos garantiza que tu código sea eficiente y más fácil de leer y mantener.

Validar tipos de entrada

Asegurarse de que los datos de entrada son del tipo esperado puede evitar errores en tiempo de ejecución y mejorar la fiabilidad del código. 

La función isinstance() de Python es una forma sencilla de validar tipos. Esta práctica es especialmente importante en aplicaciones en las que las entradas se reciben dinámicamente, como desde formularios de usuario o API.

if not isinstance(age, int):
    raise ValueError("Age must be an integer")

Utilizar bibliotecas para tipos complejos

Las bibliotecas de Python como NumPy y pandas son indispensables para la manipulación avanzada de datos y el cálculo.

Como hemos visto, NumPy ofrece matrices rápidas y multidimensionales para operaciones numéricas, mientras que pandas destaca en el manejo y la transformación eficaz de datos estructurados. Aprovechar estas bibliotecas puede reducir significativamente la complejidad de tu código y mejorar su rendimiento.

Conclusión

Comprender los tipos de datos de Python es el primer paso para programar y manipular datos con eficacia. Los tipos de datos constituyen la base de la versatilidad de Python, ya que te permiten manejar distintos tipos de datos con precisión y facilidad.

Aprendiendo estos fundamentos de los tipos incorporados de Python y explorando bibliotecas avanzadas como NumPy y pandas, estarás en camino de convertirte en un usuario profesional de Python y resolver problemas del mundo real en ciencia de datos, análisis de datos, análisis financiero, inteligencia artificial, ¡y mucho más!

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