In dit hoofdstuk maak je kennis met de fundamentele Python-datatypen: lijsten, sets en strings. Deze datacontainers zijn cruciaal, omdat ze de basis vormen voor het opslaan van en itereren over geordende data. Om het leuk te maken pas je toe wat je leert om vragen te beantwoorden over de New York Baby Names-gegevensset!

Introductie en lijsten

Lijsten bewerken voor plezier en voordeel

Itereren over lijsten

Maak kennis met tuples

Gebruik van gegevenstypen

Tuples gebruiken en uitpakken

Per ongeluk tuples maken

Strings

Geformatteerde stringliteral ("f"-strings)

Meerdere strings combineren

Strings in andere strings vinden

Fundamentele sequentiedatatypen

Aan de basis van alles in Python staat een dictionary. Je leert hoe je die gebruikt om data veilig te verwerken en vanuit verschillende invalshoeken te bekijken, zodat je nog meer vragen over de New York Baby Names-gegevensset kunt beantwoorden. Je verkent hoe je door data in een dictionary loopt, geneste data benadert, nieuwe data toevoegt en zo de vele mogelijkheden van Python-dictionaries gaat waarderen.

Werken met dictionaries

Dictionaries maken en erdoorheen loopen

Veilig opzoeken met een sleutel

Woordenboeken veranderen

Woordenboeken toevoegen en uitbreiden

Elementen poppen en verwijderen uit dictionaries

Dictionaries op z’n Pythonisch gebruiken

Nog Pythonischer werken met dictionaries

Woordenboeken controleren op data

Gemengde gegevenstypen in dictionaries

Werken met geneste dictionaries

Werken met geneste, gemengde types

Dictionaries - de kern van Python

We nemen even afstand van dictionaries en bekijken enkele andere veelvoorkomende numerieke en boolean-datatypen, samen met sets.

Numerieke gegevenstypen

Kiezen tussen integers en floats

Floats afdrukken

Delen met integers en floats

Booleans - Het logische gegevenstype

Meer dan alleen waar en onwaar

Vergelijkingen

Truthy, True, Falsey en False

Sets (ongeordende data met geoptimaliseerde logische bewerkingen)

Verschillen tussen sets bepalen

Alle data en overlappende data tussen sets vinden

Numerieke datatypen, booleans en sets

Sommige datatypen zijn composities van andere datatypen en geven je nog meer mogelijkheden dan een fundamenteel datatype. Laten we een paar complexe types uit de collections-module en dataclasses verkennen.

Tellen made easy

Counter gebruiken op lijsten

Meest voorkomende elementen vinden

Woordenboeken met onbekende structuur - Defaultdict

Woordenboeken met een onbekende structuur maken

Veilig toevoegen aan de waardelijst van een sleutel

Hoezo heb ik geen klasse? Namedtuple

Namedtuples maken om data op te slaan

Attributen benutten op namedtuples

Dataclasses

Een dataclass maken

Dataclasses gebruiken

Afronding

Geavanceerde datatypen

Baby names

Chicago crime

CTA daily station totals

CTA daily summary totals

Beheers je de basis van Python en wil je meer? Dan is dit de cursus voor jou. Je herhaalt en oefent je kennis van lijsten, dictionaries, tuples, sets en datums/tijden. Je ziet hoe relevant ze zijn bij het werken met echte data en hoe je er meerdere tegelijk inzet om meerstapsproblemen op te lossen, waaronder een uitgebreide case study met vervoersgegevens uit het grootstedelijke gebied van Chicago. Je leert ook hoe je veel objecten uit de Python Collections-module gebruikt, zodat je je data voor allerlei doelen kunt opslaan en bewerken. Na deze cursus ben je klaar om veel data-uitdagingen op een Pythonic manier aan te pakken.

Python Toolbox

Datatypen in Python

Versterk en breid je kennis van Python-datatypes zoals lijsten, woordenboeken en tuples uit, en gebruik ze om Data Science-problemen op te lossen.

Python-ontwikkelaar

Basisprincipes van programmeren in Python

Gebruik van gegevenstypen

Datatypen in Python

Interactieve oefening met praktijkervaring