Python

Estruturas de Dados no Python

By 16 de fevereiro de 2022 No Comments

O ponto inicial de aprendizado do Python, principalmente para a análise de dados, configura-se em entender os tipos de dados e suas estruturas. Essa etapa se mostra fundamental na trilha para quem inicia nesse mundo, e quem decide pular essa etapa acaba obtendo dificuldades futuras. No post de hoje iremos apresentar os pontos fundamentais dos tipos e estrutura de dados do Python, focando para análise de dados.

Tipos de dados

Os tipos de dados são os tipos dos objetos atribuídos dentro do Python. Vamos elencar quatro importantes

  • String: usualmente caracteres, envoltos de aspas  - 'Analise', 'macro', 'python!';
  • Float: são números reais separados por decimal - 4.2, 3.5, 3.8;
  • Integer: são números reais inteiros - 8, -5, 1;
  • Boolean: são valores lógicos - True, False.

Vamos realizar um exercício e ver a forma que eles se inserem dentro do Python. Iremos atribuir objetos dados e ver quais os seus tipos com a função type().


analise = 'Análise Macro'

type(analise)

# str
first_float = 8.7

type(first_float)

# float
first_integer = 5

type(first_integer)

# int
first_boolean = True

type(first_boolean)

# bool

Estruturas de dados

Agora que vimos quais são os tipos de dados, devemos entender o que ocorre quando agrupamos eles em múltiplos valores juntos. Esse agrupamento de dados possui o nome de coleção (collection). O Python, por padrão, possui diversas coleção de tipos de objetos, também é possível trabalhar com outros (como vamos ver) importando módulos.

Começaremos com a coleção lista, que compreende-se em um conjunto de valores (homogêneos ou heterogêneos) , que pode ser juntados por meio de um colchete.


lista = [5, 3, 9, 0]

type(lista)

# list

lista_ = [5, 6, 9, 'analise', True]

NumPy - Arrays

NumPy é um módulo do Python para computação numérica. As arrays do NumPy podem ser definidas como uma coleção de dados do mesmo tipo em n dimensões.  Mostraremos primeiro uma array de uma dimensão.


import numpy

array = numpy.array([5, 4, 2, 9])

type(array)

# numpy.ndarray

Como vimos, a função array do NumPy transforma uma lista de valores em uma nova estrutura de dados.

Pandas - DataFrames

Data Frames são as mais conhecida estruturas de dados das linguagens de programação focadas em análise de dados. É possível utilizar no Python através do módulo Pandas (um dos mais conhecidos do Python). O nome desse módulo é uma abreviação de panel data of econometrics. O segredo do Pandas está em poder utilizar a estrutura de dados do numpy em conjunto de suas funções para realizar a montagem e manipulação de dados.

import pandas as pd

linha_1 = numpy.array(['Luiz', 80, False])

linha_2 = numpy.array(['João', 70, True])

linha_3 = numpy.array(['Lorenzo', 85, False])


data = pd.DataFrame(data = [linha_1, linha_2, linha_3], columns = ['nome', 'peso', 'doente'])

data

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