This chapter will introduce you to the fundamental Python data types - lists, sets, and strings. These data containers are critical as they provide the basis for storing and looping over ordered data. To make things interesting, you'll apply what you learn about these types to answer questions about the New York Baby Names dataset!

Introduction and lists

Manipulating lists for fun and profit

Looping over lists

Meet the tuples

Data type usage

Using and unpacking tuples

Making tuples by accident

Strings

Formatted String Literals ("f" strings)

Combining multiple strings

Finding strings in other strings

Fundamental Sequence Data Types

At the root of all things Python is a dictionary. Herein, you'll learn how to use them to safely handle data that can viewed in a variety of ways to answer even more questions about the New York Baby Names dataset. You'll explore how to loop through data in a dictionary, access nested data, add new data, and come to appreciate all of the wonderful capabilities of Python dictionaries.

Using dictionaries

Creating and looping through dictionaries

Safely finding by key

Altering dictionaries

Adding and extending dictionaries

Popping and deleting from dictionaries

Pythonically using dictionaries

Working with dictionaries more pythonically

Checking dictionaries for data

Mixed data types in dictionaries

Dealing with nested dictionaries

Dealing with nested mixed types

Dictionaries - The Root of Python

Let's take a step away from dictionaries and look at some other common numeric and boolean data types along with sets.

Numeric data types

Choosing when to use integers and floats

Printing floats

Division with integers and floats

Booleans - The logical data type

More than just true and false

Comparisons

Truthy, True, Falsey, and False

Sets (unordered data with optimized logic operations)

Determining set differences

Finding all the data and the overlapping data between sets

Numeric Data Types, Booleans, and Sets

Some data types are composites of other data types and give me even more capabilities than a fundamental data type.  Let's explore a few complex types from the collections module and data classes.

Contare non è mai stato così semplice

Usare Counter con le liste

Trovare gli elementi più comuni

Dizionari di struttura sconosciuta - Defaultdict

Creare dizionari di struttura sconosciuta

Aggiungere in sicurezza alla lista di valori di una chiave

Come sarebbe a dire che non ho nessuna classe? Namedtuple

Creare namedtuple per archiviare i dati

Sfruttare gli attributi dei namedtuple

Dataclass

Creare una dataclass

Uso delle dataclass

Riepilogo

Advanced Data Types

Baby names

Chicago crime

CTA daily station totals

CTA daily summary totals

Hai già dimestichezza con le basi di Python ma vuoi fare un passo avanti? Allora questo corso fa per te. Qui consoliderai e metterai in pratica la tua conoscenza di liste, dizionari, tuple, insiemi e date/ora. Vedrai quanto sono utili lavorando con molti dati reali e come combinarne diversi per risolvere problemi a più passaggi, incluso un caso di studio esteso con i dati del trasporto dell’area metropolitana di Chicago. Imparerai anche a usare molti oggetti del modulo Python Collections, che ti permetteranno di archiviare e manipolare i tuoi dati per vari scopi. Dopo questo corso, sarai pronto ad affrontare molte sfide sui dati in modo “pythonic”.

Python Toolbox

Tipi di dati in Python

Metti alla prova e amplia le tue conoscenze sui tipi di dati Python come liste, dizionari e tuple, e usali per risolvere problemi di scienza dei dati.

Come sarebbe a dire che non ho nessuna classe? Namedtuple

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