Capítulo 4: Trabajar con datos en Python
Capítulo 4: Trabajar con datos en Python. Python es un lenguaje muy utilizado en la ciencia de datos debido a su facilidad de uso y las numerosas bibliotecas de análisis de datos que existen. En este capítulo, se cubrirán las operaciones básicas de trabajo con datos en Python.
Tipos de datos en Python
Python tiene varios tipos de datos incorporados, incluyendo números, cadenas de texto, listas, tuplas y diccionarios.
- Números: Python admite números enteros, números de coma flotante y números complejos.
- Cadenas de texto: Las cadenas de texto son una secuencia de caracteres y se pueden crear utilizando comillas simples o dobles.
- Listas: Las listas son una colección ordenada de elementos y se crean utilizando corchetes [].
- Tuplas: Las tuplas son una colección ordenada e inmutable de elementos y se crean utilizando paréntesis ().
- Diccionarios: Los diccionarios son una colección no ordenada de pares clave-valor y se crean utilizando llaves {}.
Operaciones con listas y tuplas
Las listas y las tuplas son estructuras de datos muy útiles en Python. Las listas son colecciones ordenadas de elementos que se pueden modificar, mientras que las tuplas son colecciones ordenadas e inmutables de elementos.
Para acceder a elementos individuales en una lista o tupla, se puede utilizar la indexación. El primer elemento en una lista o tupla tiene un índice de 0.
Ejemplo:
lista = [1, 2, 3, 4, 5]
print(lista[0]) # Output: 1
tupla = (6, 7, 8, 9, 10)
print(tupla[2]) # Output: 8
Para modificar elementos individuales en una lista, se puede utilizar la indexación y la asignación.
Ejemplo:
lista = [1, 2, 3, 4, 5]
lista[0] = 0
print(lista) # Output: [0, 2, 3, 4, 5]
Para agregar elementos a una lista, se puede utilizar el método «append».
Ejemplo:
lista = [1, 2, 3, 4, 5]
lista.append(6)
print(lista) # Output: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
Las listas también se pueden unir utilizando el operador «+».
Ejemplo:
lista1 = [1, 2, 3]
lista2 = [4, 5, 6]
lista3 = lista1 + lista2
print(lista3) # Output: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
Las tuplas se pueden desempaquetar en variables individuales.
Ejemplo:
tupla = (1, 2, 3)
a, b, c = tupla
print(a) # Output: 1
print(b) # Output: 2
print(c) # Output: 3
Operaciones con diccionarios
Los diccionarios son una colección no ordenada de pares clave-valor en Python.
Para acceder al valor de una clave en un diccionario, se puede utilizar la notación de corchetes [].
Ejemplo:
diccionario = {"nombre": "Juan", "edad": 30}
print(diccionario["nombre"]) # Output: "Juan"
print(diccionario["edad"]) # Output: 30
Para agregar un nuevo par clave-valor a un diccionario, se puede utilizar la sintaxis de corchetes [].
Ejemplo:
diccionario = {"nombre": "Juan", "edad": 30}
diccionario["ciudad"] = "Madrid"
print(diccionario) # Output: {"nombre": "Juan", "edad": 30, "ciudad": "Madrid"}
Para eliminar un par clave-valor de un diccionario, se puede utilizar la palabra clave «del».
Ejemplo:
diccionario = {"nombre": "Juan", "edad": 30}
del diccionario["edad"]
print(diccionario) # Output: {"nombre": "Juan"}
Lectura y escritura de archivos
Python tiene una variedad de funciones para leer y escribir archivos.
Para leer un archivo, primero se debe abrir el archivo en modo de lectura utilizando la función «open» y luego se pueden leer los contenidos del archivo utilizando la función «read».
Ejemplo:
archivo = open("archivo.txt", "r")
contenido = archivo.read()
print(contenido)
archivo.close()
Para escribir en un archivo, primero se debe abrir el archivo en modo de escritura utilizando la función «open» y luego se pueden escribir los contenidos en el archivo utilizando la función «write».
Ejemplo:
archivo = open("archivo.txt", "w")
archivo.write("Hola mundo")
archivo.close()
Conclusiones
En este capítulo, se cubrieron las operaciones básicas de trabajo con datos en Python. Se explicaron los tipos de datos incorporados en Python, así como las operaciones básicas con listas, tuplas y diccionarios. También se explicó cómo leer y escribir archivos en Python.
En el siguiente capítulo, se explorarán las bibliotecas de análisis de datos más populares en Python y cómo utilizarlas para el análisis de datos.
