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.

Saymayı kolaylaştırmak

Listelerde Counter kullanma

En yaygın öğeleri bulma

Yapısı bilinmeyen sözlükler - Defaultdict

Yapısı bilinmeyen sözlükler oluşturma

Bir anahtarın değer listesini güvenle genişletme

Nasıl yani, hiç sınıfım yok mu? Namedtuple

Veri depolamak için namedtuple oluşturma

namedtuple'larda özniteliklerden yararlanma

Dataclass'ler

Bir dataclass oluşturma

Dataclass'leri kullanma

Kapanış

Advanced Data Types

Baby names

Chicago crime

CTA daily station totals

CTA daily summary totals

Temel Python programlama becerilerini edindin ama daha fazlasını mı istiyorsun? O halde bu kurs tam sana göre. Bu kursta listeler, sözlükler, demetler (tuple), kümeler ve tarih-zamanlarla ilgili bilgilerini pekiştirip pratik yapacaksın. Gerçek verilerle çalışırken bu tiplerin önemini görecek ve çok adımlı problemleri çözmek için birkaçını birlikte nasıl kullanacağını öğreneceksin; buna, Chicago metropol alanı ulaşım verileriyle yapılan kapsamlı bir vaka çalışması da dahil. Ayrıca Python Collections modülündeki birçok nesneyi kullanmayı öğreneceksin; böylece verilerini çeşitli amaçlar için saklayıp işleyebileceksin. Bu kursu tamamladıktan sonra, Python yaklaşımıyla pek çok veri sorununu çözmeye hazır olacaksın.

Nasıl yani, hiç sınıfım yok mu? Namedtuple

Create Your Free Account