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Tutorial de conjuntos e teoria de conjuntos em Python

Aprenda sobre os conjuntos do Python: o que são, como criá-los, quando usá-los, funções incorporadas e sua relação com as operações da teoria dos conjuntos.
abr. de 2024  · 13 min leer

Conjuntos Python versus listas e tuplas

Listas e tuplas são tipos de dados padrão do Python que armazenam valores em uma sequência. Os conjuntos são outro tipo de dados padrão do Python que também armazenam valores. A principal diferença é que os conjuntos, ao contrário das listas ou tuplas, não podem ter várias ocorrências do mesmo elemento e armazenam valores não ordenados.

Vantagens de um conjunto Python

Como os conjuntos não podem ter várias ocorrências do mesmo elemento, isso os torna altamente úteis para remover com eficiência valores duplicados de uma lista ou tupla e para realizar operações matemáticas comuns, como uniões e interseções.

Se quiser aprimorar suas habilidades em Python ou se for apenas um iniciante, não deixe de dar uma olhada em nossa trilha de carreira de programador Python no DataCamp.

Com isso, vamos começar.

Como criar um conjunto em Python

Os conjuntos são uma coleção mutável de valores distintos (exclusivos) imutáveis que não são ordenados.

Você pode inicializar um conjunto vazio usando set().

emptySet = set()

Para inicializar um conjunto com valores, você pode passar uma lista para set().

dataScientist = set(['Python', 'R', 'SQL', 'Git', 'Tableau', 'SAS'])
dataEngineer = set(['Python', 'Java', 'Scala', 'Git', 'SQL', 'Hadoop'])

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Data Types for Data Science in Python

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Inicializar um conjunto

Se você observar a saída das variáveis dataScientist e dataEngineer acima, observe que os valores no conjunto não estão na ordem em que foram adicionados. Isso ocorre porque os conjuntos não são ordenados.

Os conjuntos que contêm valores também podem ser inicializados com o uso de chaves.

dataScientist = {'Python', 'R', 'SQL', 'Git', 'Tableau', 'SAS'}
dataEngineer = {'Python', 'Java', 'Scala', 'Git', 'SQL', 'Hadoop'}

Inicializar um conjunto

Lembre-se de que as chaves só podem ser usadas para inicializar um conjunto de valores. A imagem abaixo mostra que o uso de chaves sem valores é uma das maneiras de inicializar um dicionário e não um conjunto.

Inicializar um conjunto

Adicionar e remover valores de conjuntos Python

Para adicionar ou remover valores de um conjunto, primeiro você precisa inicializar um conjunto.

# Initialize set with values
graphicDesigner = {'InDesign', 'Photoshop', 'Acrobat', 'Premiere', 'Bridge'}

Adicionar valores a um conjunto Python

Você pode usar o método add para adicionar um valor a um conjunto.

graphicDesigner.add('Illustrator')

Adicionar valores a um conjunto

É importante observar que você só pode adicionar um valor que seja imutável (como uma cadeia de caracteres ou uma tupla) a um conjunto. Por exemplo, você receberia um TypeError se tentasse adicionar uma lista a um conjunto.

graphicDesigner.add(['Powerpoint', 'Blender'])

Adicionar valores a um conjunto

Remover valores de conjuntos em Python

Há algumas maneiras de remover um valor de um conjunto.

Opção 1: Você pode usar o método remove para remover um valor de um conjunto.

graphicDesigner.remove('Illustrator')

Remover valores de um conjunto

A desvantagem desse método é que, se você tentar remover um valor que não está em seu conjunto, receberá um KeyError.

Remover valores de um conjunto

Opção 2: Você pode usar o método discard para remover um valor de um conjunto.

graphicDesigner.discard('Premiere')

Remover valores de um conjunto

A vantagem dessa abordagem em relação ao método remove é que, se você tentar remover um valor que não faz parte do conjunto, não receberá um KeyError. Se você estiver familiarizado com dicionários, poderá perceber que isso funciona de forma semelhante ao método get do dicionário.

Opção 3: Você também pode usar o método pop para remover e retornar um valor arbitrário de um conjunto.

graphicDesigner.pop()

Remover valores de um conjunto

É importante observar que o método gera um KeyError se o conjunto estiver vazio.

Remover todos os valores de um conjunto Python

Você pode usar o método clear para remover todos os valores de um conjunto.

graphicDesigner.clear()

Remover todos os valores de um conjunto

Atualizar valores do conjunto Python

O método de atualização adiciona os elementos de um conjunto a um conjunto. Requer um único argumento que pode ser um conjunto, lista, tuplas ou dicionário. O método .update() converte automaticamente outros tipos de dados em conjuntos e os adiciona ao conjunto. 

No exemplo, inicializamos três conjuntos e usamos uma função de atualização para adicionar elementos do conjunto2 ao conjunto1 e, em seguida, do conjunto3 ao conjunto1. 

# Initialize 3 sets
set1 = set([7, 10, 11, 13])
set2 = set([11, 8, 9, 12, 14, 15])
set3 = {'d', 'f', 'h'}

# Update set1 with set2
set1.update(set2)
print(set1)

# Update set1 with set3
set1.update(set3)
print(set1)

Atualização do conjunto Python

Iterar em um conjunto Python

Como muitos tipos de dados padrão do Python, é possível iterar em um conjunto.

# Initialize a set
dataScientist = {'Python', 'R', 'SQL', 'Git', 'Tableau', 'SAS'}

for skill in dataScientist:
    print(skill)

Iterar em um conjunto

Se você observar o resultado da impressão de cada um dos valores em dataScientist, observe que os valores impressos no conjunto não estão na ordem em que foram adicionados. Isso ocorre porque os conjuntos não são ordenados.

Transformar um conjunto Python em valores ordenados

Este tutorial enfatizou que os conjuntos não são ordenados. Se você achar que precisa obter os valores do seu conjunto em uma forma ordenada, poderá usar a função sorted, que gera uma lista ordenada.

type(sorted(dataScientist))

Transformar o conjunto em valores ordenados

O código abaixo gera os valores no conjunto dataScientist em ordem alfabética decrescente (Z-A, nesse caso).

sorted(dataScientist, reverse = True)

Transformar o conjunto em valores ordenados

Remover duplicatas de uma lista em Python

Parte do conteúdo desta seção foi explorada anteriormente no tutorial 18 Most Common Python List Questions (18 perguntas mais comuns sobre listas em Python), mas é importante enfatizar que os conjuntos são a maneira mais rápida de remover duplicatas de uma lista. Para demonstrar isso, vamos estudar a diferença de desempenho entre duas abordagens.

Abordagem 1: Use um conjunto para remover duplicatas de uma lista.

print(list(set([1, 2, 3, 1, 7])))

Abordagem 2: Use uma compreensão de lista para remover duplicatas de uma lista (se você quiser saber mais sobre compreensões de lista, consulte este tutorial).

def remove_duplicates(original):
    unique = []
    [unique.append(n) for n in original if n not in unique]
    return(unique)

print(remove_duplicates([1, 2, 3, 1, 7]))

A diferença de desempenho pode ser medida usando a biblioteca timeit, que permite cronometrar o tempo do código Python. O código abaixo executa o código de cada abordagem 10.000 vezes e gera o tempo total necessário em segundos.

import timeit

# Approach 1: Execution time
print(timeit.timeit('list(set([1, 2, 3, 1, 7]))', number=10000))

# Approach 2: Execution time
print(timeit.timeit('remove_duplicates([1, 2, 3, 1, 7])', globals=globals(), number=10000))

Remover duplicatas de uma lista

A comparação dessas duas abordagens mostra que o uso de conjuntos para remover duplicatas é mais eficiente. Embora possa parecer uma pequena diferença de tempo, isso pode economizar muito tempo se você tiver listas muito grandes.

Operações de conjunto em Python

Um uso comum de conjuntos em Python é a computação de operações matemáticas padrão, como união, interseção, diferença e diferença simétrica. A imagem abaixo mostra algumas operações matemáticas padrão em dois conjuntos A e B. A parte vermelha de cada diagrama de Venn é o conjunto resultante de uma determinada operação de conjunto.

Definir métodos de operação

Os conjuntos Python têm métodos que permitem realizar essas operações matemáticas, bem como operadores que fornecem resultados equivalentes.

Antes de explorar esses métodos, vamos começar inicializando dois conjuntos dataScientist e dataEngineer.

dataScientist = set(['Python', 'R', 'SQL', 'Git', 'Tableau', 'SAS'])
dataEngineer = set(['Python', 'Java', 'Scala', 'Git', 'SQL', 'Hadoop'])

sindicato

Uma união, denotada por dataScientist ∪ dataEngineer, é o conjunto de todos os valores que são valores de dataScientist, dataEngineer ou ambos. Você pode usar o método union para descobrir todos os valores exclusivos em dois conjuntos.

# set built-in function union
dataScientist.union(dataEngineer)

# Equivalent Result
dataScientist | dataEngineer

O conjunto retornado da união pode ser visualizado como a parte vermelha do diagrama de Venn abaixo.

Definir métodos de operação

interseção

Uma interseção de dois conjuntos dataScientist e dataEngineer, denotada dataScientist ∩ dataEngineer, é o conjunto de todos os valores que são valores de dataScientist e dataEngineer.

# Intersection operation
dataScientist.intersection(dataEngineer)

# Equivalent Result
dataScientist & dataEngineer

interseção

O conjunto retornado da interseção pode ser visualizado como a parte vermelha do diagrama de Venn abaixo.

interseção

Talvez você se depare com um caso em que queira garantir que dois conjuntos não tenham nenhum valor em comum. Em outras palavras, você quer dois conjuntos que tenham uma interseção vazia. Esses dois conjuntos são chamados de conjuntos disjuntos. Você pode testar a existência de conjuntos disjuntos usando o método isdisjoint.

# Initialize a set
graphicDesigner = {'Illustrator', 'InDesign', 'Photoshop'}

# These sets have elements in common so it would return False
dataScientist.isdisjoint(dataEngineer)

# These sets have no elements in common so it would return True
dataScientist.isdisjoint(graphicDesigner)

interseção

Você pode observar na interseção mostrada no diagrama de Venn abaixo que os conjuntos disjuntos dataScientist e graphicDesigner não têm valores em comum.

interseção

Diferença

Uma diferença de dois conjuntos dataScientist e dataEngineer, denotada por dataScientist \ dataEngineer, é o conjunto de todos os valores de dataScientist que não são valores de dataEngineer.

# Difference Operation
dataScientist.difference(dataEngineer)

# Equivalent Result
dataScientist - dataEngineer

diferença

O conjunto retornado da diferença pode ser visualizado como a parte vermelha do diagrama de Venn abaixo.

diferença

Diferença simétrica

Uma diferença simétrica de dois conjuntos dataScientist e dataEngineer, denotada dataScientist △ dataEngineer, é o conjunto de todos os valores que são valores de exatamente um dos dois conjuntos, mas não de ambos.

# Symmetric Difference Operation
dataScientist.symmetric_difference(dataEngineer)

# Equivalent Result
dataScientist ^ dataEngineer

symmetric_difference

O conjunto retornado da diferença simétrica pode ser visualizado como a parte vermelha do diagrama de Venn abaixo.

symmetric_difference

Compreensão do conjunto

Você pode ter aprendido anteriormente sobre compreensões de lista, compreensões de dicionário e compreensões de gerador. Há também as compreensões de conjuntos do Python. As compreensões de conjunto são muito semelhantes. As compreensões de conjunto em Python podem ser construídas da seguinte forma:

{skill for skill in ['SQL', 'SQL', 'PYTHON', 'PYTHON']}

Compreensão do conjunto

O resultado acima é um conjunto de 2 valores porque os conjuntos não podem ter várias ocorrências do mesmo elemento.

A ideia por trás do uso de compreensões de conjuntos é permitir que você escreva e raciocine no código da mesma forma que faria com a matemática à mão.

{skill for skill in ['GIT', 'PYTHON', 'SQL'] if skill not in {'GIT', 'PYTHON', 'JAVA'}}
 

O código acima é semelhante a uma diferença de conjunto sobre a qual você aprendeu anteriormente. A aparência é um pouco diferente.

Testes de associação

Os testes de associação verificam se um elemento específico está contido em uma sequência, como strings, listas, tuplas ou conjuntos. Uma das principais vantagens de usar conjuntos em Python é que eles são altamente otimizados para testes de associação. Por exemplo, os conjuntos fazem testes de associação com muito mais eficiência do que as listas. Caso você tenha formação em ciência da computação, isso se deve ao fato de que a complexidade do tempo médio dos testes de associação em conjuntos é O(1) versus O(n) para listas.

O código abaixo mostra um teste de associação usando uma lista.

# Initialize a list
possibleList = ['Python', 'R', 'SQL', 'Git', 'Tableau', 'SAS', 'Java', 'Spark', 'Scala']

# Membership test
'Python' in possibleList

Testes de associação

Algo semelhante pode ser feito para conjuntos. Os conjuntos são mais eficientes.

# Initialize a set
possibleSet = {'Python', 'R', 'SQL', 'Git', 'Tableau', 'SAS', 'Java', 'Spark', 'Scala'}

# Membership test
'Python' in possibleSet

Testes de associação

Como possibleSet é um conjunto e o valor 'Python' é um valor de possibleSet, isso pode ser denotado como 'Python'possibleSet.

Se você tivesse um valor que não fizesse parte do conjunto, como 'Fortran', ele seria denotado como 'Fortran'possibleSet.

Subconjunto

Uma aplicação prática da compreensão da associação são os subconjuntos.

Vamos primeiro inicializar dois conjuntos.

possibleSkills = {'Python', 'R', 'SQL', 'Git', 'Tableau', 'SAS'}
mySkills = {'Python', 'R'}
 

Se todo valor do conjunto mySkills também for um valor do conjunto possibleSkills, então mySkills é considerado um subconjunto de possibleSkills, matematicamente escrito mySkillspossibleSkills.

Você pode verificar se um conjunto é um subconjunto de outro usando o método issubset.

mySkills.issubset(possibleSkills)

Subconjunto

Como o método retorna True nesse caso, ele é um subconjunto. No diagrama de Venn abaixo, observe que todo valor do conjunto mySkills também é um valor do conjunto possibleSkills.

Subconjunto

Frozensets

Você já se deparou com listas e tuplas aninhadas.

# Nested Lists and Tuples
nestedLists = [['the', 12], ['to', 11], ['of', 9], ['and', 7], ['that', 6]]
nestedTuples = (('the', 12), ('to', 11), ('of', 9), ('and', 7), ('that', 6))

Frozensets

O problema com os conjuntos aninhados é que normalmente não é possível ter conjuntos aninhados no Python, pois os conjuntos não podem conter valores mutáveis, inclusive conjuntos.

Frozensets

Essa é uma situação em que você pode querer usar um frozenset. Um frozenset é muito semelhante a um conjunto, exceto pelo fato de que um frozenset é imutável.

Você cria um frozenset usando o site frozenset().

# Initialize a frozenset
immutableSet = frozenset()

Frozensets

Você pode criar um conjunto aninhado se utilizar um frozenset semelhante ao código abaixo.

nestedSets = set([frozenset()])

Frozensets

É importante ter em mente que uma das principais desvantagens de um frozenset é que, como ele é imutável, isso significa que você não pode adicionar ou remover valores.

Conclusão

Os conjuntos Python são muito úteis para remover com eficiência valores duplicados de uma coleção, como uma lista, e para realizar operações matemáticas comuns, como uniões e interseções. Alguns dos desafios que as pessoas encontram com frequência são quando usar os vários tipos de dados. Por exemplo, se você acha que não tem certeza de quando é vantajoso usar um dicionário em vez de um conjunto, recomendo que confira o modo de prática diária do DataCamp. Se você tiver alguma dúvida ou opinião sobre o tutorial, sinta-se à vontade para entrar em contato nos comentários abaixo ou pelo Twitter.

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