Estructuras de Datos en Python

Estructuras básicas (Repaso)

Números Enteros int
Números Flotantes float
Cadenas Texto str
Variables Lógicas bool

Contenedores

Listas (Repaso)

Se definen con `[]’
Son modificables
Se accese por el número correspondiente a la posición (base0)

Tuplas 🆕

Son colecciones fijas de ítems.
Pueden ser heterogéneas
Se pueden crear con () o convertir algo a tupla con el comando tuple(algo)
Sus elementos se pueden acceder con [i], i empieza en $0$ .
El tamaño puede cambiar

Ejemplo

numEnTupla = (33,12,4) # asigna
print(numEnTupla) # imprime
print(numEnTupla[0])
# imprime el primer elemento 
numerosEnTupla[0]='cero' # cambio

Buenas prácticas

Si un vector no debe cambiar, defínalo como tupla

Ejercicio

Defina una tupla de los enteros del 0 al 3
imprima la posición 2 de esa tupla.

Diccionarios

Son colecciones de parejas llave:valor.
Como los directorios telefónicos, la llave es el nombre, y el valor es el teléfono
Se pueden crear con {} o con el comando dict().
Sus elementos se acceden así:['llave']

Ejemplo

dicNumeros = {'fito': 49585, 'bono' : 1, 'blur':2} # asigna 
print(dicNumeros) # imprime

print(dicNumeros['fito']) #  imprime el número de Fito
dicNumeros['fito']=116 # cambia el número de Fito

Ejercicio

Defina un diccionario en que las llaves sean el año de posesión y los valores los nombres de los más recientes 4 vicepresidentes
Extraiga del diccionario el nombre del vicepresidente de 2016.

DataFrames

Son representaciones de Bases de Datos en Python
Usualmente se leen de los archivos de datos '.csv', '.xls', etc
Pueden ser más grandes que las bases de Excel
Para cargarlas se usa la libreria pandas

Ejemplo: Leer base de datos

Les comparto algunos conjuntos de datos mediante una cuenta de google drive. Descargue los archivos a su computador. El enlace actualizado es: https://drive.google.com/file/d/1pNyGAvpjBY0VRyvJtW6BbGd34Ot-Cna8/view?usp=drive_link

Por favor descarguen el archivo que se llama Nacimientos_1998.csv. Si está trabajando en Google Colab, proceda a subir el archivo a su cuenta, en el panel izquierdo, haciendo click en el ícono de carpeta 📁 y arrastrando allí.

Panel izquierdo de google drive en el que se muestra el archivo 'Nacimientos_1998.csv', que se sube a la plataforma

A continuación se debe cargar los datos, creando el DataFrame y poniéndole un nombre. Por ejemplo, si lo llamamos df, se ejecuta lo siguiente:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('Nacimientos_1998.csv',sep=';')

En este código:

Cargamos la librería pandas
Usamos la función read_csv de pandas para leer un archivo de datos que habíamos cargado. El resultado lo asignamos a la variable df.