Python の上位 5 つのデータ型

公開: 2022-11-02

Python は、解釈された高レベルのオブジェクト指向プログラミング言語です。 モジュールとパッケージをサポートし、プログラムのモジュール性とコードの再利用を促進します。 さらに、Python のシンプルで習得しやすい構文により、読みやすさが向上し、プログラムのメンテナンスのコストが削減されます。

Python データ型は、データ項目を分類または分類する手段です。 Python のすべての値には、データに対して実行できる操作を示すデータ型があります。 プログラミング言語ではすべてがオブジェクトであるため、 Python のデータ型はクラスであり、対応する変数はクラスのインスタンス (オブジェクト) です。

Python にはさまざまな標準または組み込みのデータ型があり、この記事ではそのうちの上位 5 つを調べます。

  1. 数値
  2. 順序
  3. 設定
  4. ブール値
  5. 辞書

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目次

1.数値データ型

Python の数値データ型は、整数、浮動小数点数、複素数などの数値を持つデータを表します。 これらの数値は、Python のint float 、およびcomplexクラスを使用して定義されます。

  • 整数: intクラスは整数値を表し、正または負整数である可能性がありますが、小数や分数ではありません。 Python では、整数値に上限はありません。システム メモリが許す限り長くすることができます。
  • 浮動小数点数:浮動小数点数は、小数点に関して整数とは異なります。 つまり、整数値が 1 の場合、浮動小数点値は 1.0 となり、小数点以下 15 桁までの精度になります。
  • 複素数:複素数クラスは、「x+yj」で指定される複素数を表します。ここで、「x」は実部、「yj」は虚部です。

type()関数、値または変数が属するクラスを判別します。 同様に、 isinstance()関数は、オブジェクトが特定のクラスに属しているかどうかを示します。

Python の数値データ型を説明する例を次に示します。

a = 10

print(a, 「型です」, type(a))

b = 7.0

print(a, 「型です」, type(b))

c = 3+6j

print(c, “複素数ですか?”, isinstance(1+2j,complex))

出力:

10 は <class 'int'> 型です

7.0 は <class 'float'> 型です

(3+6j) は複素数ですか? 真実

2. 配列データ型

Python では、シーケンスは、異なるまたは類似したデータ型の順序付けられたコレクションを参照します。 Python には、次のシーケンス データ型があります。

  • Python リスト: Python では、リストは、同じタイプである場合とそうでない場合がある項目の順序付けられたシーケンスです。 リストは柔軟で変更可能で、Python で最も広く使用されているデータ型の 1 つです。

コンマで区切られた角括弧[]で項目を囲むことにより、Python でリストを作成できます。

Python でリストを説明する例を次に示します。

mylist=['リンゴ','オレンジ','バナナ',50,'ブドウ',2]

print(mylist[1:4])

出力:

[「オレンジ」、「バナナ」、50]

  • Python タプル:リストと同様に、タプルはアイテムの順序付けられたシーケンスです。 ただし、リストとは異なり、タプルは不変です。 つまり、タプルは一度作成すると変更できません。 また、タプル内の項目は、カンマで区切られた括弧()内で定義されます。

Python でのタプルの簡単な例を次に示します。

t = (2, 5, 4.5, 'ハイ')

print(“タプルの内容は:”, t)

出力:

タプルの内容:2, 5, 4.5, 'Hi'

  • Python 文字列: Python 文字列は、一連の Unicode 文字です。 一重引用符 ( '' ) または二重引用符 ( “” )を使用して文字列を表すことができます 複数行の文字列は、三重引用符 ( ''' ) または ( “””””” ) で記述します。

以下は、Python 文字列を示す例です。

s = “これは文字列です”

プリント

s = ”'これは複数行です

ストリング"'

プリント

出力:

これは文字列です

これはマルチラインです

ストリング

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3. データ型の設定

Python のセットは、コンマ区切りの値を持つ中かっこ{}内で宣言された、一意のアイテムの順序付けられていないコレクションです。 Python セットは一意の値のみを保持し、重複を排除します。 さらに、2 つのセットに対して交差や結合などの操作を実行できます。 セットは索引付けのスコープを持たない順序付けられていない項目で構成されるため、スライス演算子[]はセットでは機能しません。

Python セットの例を次に示します。

例 #1

s = {5,2,3,1,4}

# 印刷設定変数

print(“s = “, s)

# 変数 s のデータ型

print(タイプ)

出力:

s = {1, 2, 3, 4, 5}

<クラス「セット」>

例 #2

s = {1,2,2,3,3,3}

プリント

出力:

{1、2、3}

4.ブールデータ型

Python の Boolean データ型には、2 つの組み込み値TrueまたはFalseのいずれかがあります ブール コンテキストでは、 True等しいオブジェクトは真の値であり、 Falseに等しいオブジェクトは偽の値です。 ブールコンテキストで非ブールオブジェクトを評価することもできます。 ブール値はクラスboolで表されます。

以下は、Python で式を評価してTrueまたはFalseの 2 つの答えのいずれかを取得するプログラム スニペットです。

印刷 (11 > 10)

印刷 (11 == 10)

印刷(11 < 10)

出力:

真実

間違い

間違い

ブール型をチェックする Python プログラムの別の例を次に示します。

print(type(True))

print(type(False))

印刷(偽)

出力:

<クラス「ブール」>

<クラス「ブール」>

NameError: 名前 'false' が定義されていません

上記のプログラムは、大文字の 'T' と 'F' を持つTrueFalseのみが有効なブール値であるため、エラー メッセージをスローします。

5.辞書のデータ型

Python ディクショナリは、値がキーと値のペアと呼ばれるペアになっているデータ値の順序付けられていないコレクションです。 ディクショナリ データ型は、データ量が多い場合に役立ちます。その最も重要な機能はデータの取得です。 ただし、対応するキーがわかっている場合にのみ、値を取得できます。 辞書は中かっこ{}内で定義され、各キーと値のペア ( : )はコロンで区切られ、各キーはコンマで区切られます。 値とキーのデータ型が異なる場合があります。

Python 辞書は次のようになります。

>>> d = {1:'値','キー':2}

キーを使用して特定の値を取得できますが、その逆は当てはまりません。 以下の例を見てください。

d = {3:'値','キー':4}

print(タイプ(d))

print(“d[1] = “, d[1])

print(“d['key'] = “, d['key'])

# エラー発生

print(“d[4] = “, d[4])

出力:

<クラス「ディクテーション」>

d[3] = 値

d['キー'] = 4

トレースバック (最新の呼び出しが最後):

<module> 内のファイル「<string>」、9 行目

キー エラー: 4

結論

Python にはいくつかの組み込みデータ型があり、それぞれが特定の型の値を格納するためのものです。 この記事では、 Python の数値型、シーケンス型、セット型、ブール型、辞書型について説明しました。

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Pythonの7つのデータ型は何ですか?

Python の 7 つの標準型は、数値、文字列、リスト、タプル、辞書、ブール値、およびセットです。 データ型は、変数の特性を表します。

変更可能な Python データ型はどれですか?

Mutable Python データ型は、値を変更できるものです。 リスト、辞書、およびセットは、Python の変更可能なデータ型です。

Pythonのpandas astypeとは何ですか?

Pandas は、Python プログラミング言語の上に構築されたソフトウェア ライブラリです。 pandas の astype() 関数は、オブジェクトを指定されたデータ型にキャストします。