Python数据科学数据类型

概述

Python是一种高级语言，用于开发网站和软件、数据可视化、数据分析和任务自动化。此外，它提供了使用科学、统计和数学函数的顶级技能。它还提供了出色的用于处理数据科学应用的库。在应用领域方面，机器学习科学家也青睐Python。

Python中有很多数据类型。最流行的是列表(list)、字典(dict)、整数(int)、字符串(str)、布尔值(bool)和浮点数(float)。此外，还有许多用于数据科学的库，如NumPy、pandas、Matplotlib和scipy等。

Python在数据科学中的应用

数据科学编程需要一种非常灵活的语言，既简单易学又能执行极其复杂的数学运算。鉴于它先前已经成为一种用于通用和科学计算的语言，Python最适合满足这些需求。此外，它还不断改进，增加了适应不同编程需求的各种库。

Python数据科学数据类型

数据类型是指数据元素的分类或分类。它代表了定义给定数据片段上可能的操作的值类型。

换句话说，数据类型是一种特定的数据项类别，可以通过它能接受的值、用于创建它的编程语言或在其上执行的操作来进行标识。

在Python中，我们讨论了内置数据类型及其类别，并且在Python编程中，一切皆为对象，因此数据类型是类，而变量是该类的对象。

Python主要有五种标准数据类型，它们如下：

Numeric（数值类型）：int（整数）、float（浮点数）、complex（复数）
Dictionary（字典）：dict
Boolean（布尔类型）：bool
Set（集合）：set
Sequence Type（序列类型）：list（列表）、tuple（元组）、range（范围）
String（字符串）：str

让我们深入讨论每个类型。

Python数值数据类型

Python的数值数据类型用于表示具有数值的数据。主要有三种类型，即属于int类的整数、属于float类的浮点数，或者甚至属于complex类的复数。

整数 - 它包含没有分数或小数的正数和负数。属于int类，Python中的整数没有长度限制。

浮点数 - 它具有浮点表示，是实数。我们使用小数点来表示它。我们可以在正负数之后添加e或E来表示科学计数法。

复数 - 复数类用作复数的表示。例如，4+5j被描述为（实际部分）+（虚部）j。

注意-要确定数据的类型，使用type()方法。

示例

numb1 = 2
print("Type of ", numb1, "is ", type(numb1))
numb2 = 1.0
print("Type of ", numb2, "is ", type(numb2))
numb3 = 2+3j
print("Type of ", numb3, "is ", type(numb3))

输出

('Type of ', 2, 'is ', <type 'int'>)
('Type of ', 1.0, 'is ', <type 'float'>)
('Type of ', (2+3j), 'is ', <type 'complex'>)

Python 字典

在Python中，字典是一种无序的数据集合，用于存储类似于映射的数据值。字典由键值对组成，与其他数据类型不同，它们只能包含一个值。

为了提高字典的效率，键值对被包含在其中。表示字典数据类型时，每个键值对由冒号分隔，而每个键由逗号分隔。

创建字典

在Python中，可以通过用大括号括起来并用逗号分隔的一系列元素来创建字典。字典中的值可以是任何数据类型，并且可以重复，而键不能重复且必须是不可变的。可以使用内置函数dict()来创建字典。如果字典只被大括号包围，则它将为空。

示例

data = {'f_name': 'Prabhdeep', 'l_name': 'Singh', 'age': 25}
print(type(data))

输出

<type 'dict'>

上面的代码片段创建了一个名为data的字典，其中包含三对键值对。

使用键访问字典的值

你可以使用键来访问字典中相应的值。

示例

data = {'f_name': 'Prabhdeep', 'l_name': 'Singh', 'age': 25}
# Access the value of first key - f_name
print(data['f_name'])
# Access the value of second key - l_name
print(data['l_name'])
# Access the value of last/ third key - age
print(data['age'])
# Access all values
print(data)

输出

Prabhdeep
Singh
25
{'l_name': 'Singh', 'f_name': 'Prabhdeep', 'age': 25}

注意 − 字典的键区分大小写，这意味着相同的名称在键的情况下可能有不同的含义。

Python布尔值

数据具有预先确定的True或False值。等于False布尔对象为假(false)，而等于True布尔对象为真(truthy)。然而，也可以在布尔上下文中评估和分类非布尔值的事物。bool类用于表示它。

注意 − 布尔值必须以大写的T或F开头才能被Python接受。Python将抛出异常，因为布尔值true和false是无效的。请看下面的示例

示例

# define a boolean variable
b = False
print(type(b))

输出

<type 'bool'>

Python Set数据类型

在Python中，集合是一种非重复的数据类型集合，可以通过迭代和修改。集合可以有各种组成部分，但部分的放置位置不固定。

无序的对象被组合在一起成为一个集合。集合中不允许有任何重复的元素，并且必须是不可变的（不能被改变）。

由于集合是无序的，因此索引是没有用的。因此，切片操作符[]是没有用的。

创建集合

内置的set()方法可用于使用可迭代对象或系列来构建集合，通过用大括号包裹序列并用逗号分隔它们。集合中的元素不需要是相同类型的；它们可以包含各种混合的数据类型值。

示例

# Create a set from a list using the set() function
s = set([1, 2, 3, 4, 5])
print(s) # Output: {1, 2, 3, 4, 5}
# Create a set using curly braces
s = {1, 2, 3, 4, 5}
print(s) # Output: {1, 2, 3, 4, 5}

输出

set([1, 2, 3, 4, 5])
set([1, 2, 3, 4, 5])

Python序列

在Python中，序列是一组有序且相关或不同类型的数据。序列使得多个值有序和有效地存储。在Python中，有各种序列类型，它们如下：

列表
元组
范围

列表数据类型

列表可以通过将所有元素放在方括号中，并用逗号分隔所有现有元素来形成。元素可以是任何数据类型，甚至可以是列表，并且可以使用迭代器进行遍历，或者可以使用索引来获取元素。

示例

# Create a list using square brackets
l = [1, 2, 3, 4, 5]
print(l) # Output: [1, 2, 3, 4, 5]
# Access an item in the list using its index
print(l[1]) # Output: 2

输出结果

[1, 2, 3, 4, 5]
2

元组数据类型

元组与列表类似，但是一旦创建后就无法修改。元组通常用于存储不应该被修改的数据，例如配置设置或从数据库中读取的数据。

下面是创建元组并访问其元素的示例

示例

# Create a tuple using parentheses
t = (1, 2, 3, 4)
print(t) # Output: (1, 2, 3, 4)
# Access an item in the tuple using its index
print(t[1]) # Output: 2

输出

(1, 2, 3, 4)
2

Python范围

范围数据类型表示一个不可变的数字序列。它类似于列表，但在内存效率和迭代速度方面更高。

这是Python中范围数据类型的一个示例。

示例

# Create a range using the range() function
r = range(10)
print(r) # Output: range(0, 10)
# Access an item in the range using its index
print(r[3]) # Output: 3