Bienvenido amigo programador, haremos un breve repaso de lo que hemos hablado y prácticado hasta aquí y luego voy a sumergirte en el mundo de los datos estructurados en Python y aprenderemos qué son, cuales son los más importantes y como utilizarlos. Asi que al ruedo:

🆚 Datos vs Información en programación

Es muy importante comprender la diferencia entre dato & información y porque es importante el ordenamiento de los datos en base a diferentes parámetros o carácteristicas en común para optimizar nuestro trabajo a la hora de trabajar con grandes volúmenes. Pero, primero lo primero, vamos a escarbar un poco más en lo conceptual que es la base de todo nuestro aprendizaje.

📝 ¿Qué es un dato en informática?

Un dato es la representación básica de una información en bruto que puede ser almacenada, procesada o transmitida por una computadora. Puede tomar diversas formas, como números, texto, imágenes, sonidos o cualquier otro elemento que sea medible o cuantificable. En programación, los datos son los “ingredientes” fundamentales que usamos para realizar operaciones y generar resultados útiles.

Por ejemplo:

• El número 25 es un dato.
• La palabra "Python" es un dato.
• Una temperatura registrada, como 36.5°C, también es un dato.

En Python, los datos se clasifican en tipos (como enteros, cadenas, listas, etc.) y son manipulados mediante variables, estructuras y funciones. Para garantizar su utilidad, es fundamental trabajar con datos estructurados en Python, ya que esto permite organizarlos de manera lógica y eficiente.

📚 ¿Qué es la información?

La información es el resultado de procesar, organizar e interpretar datos para darles un significado o propósito específico. Mientras que los datos son elementos aislados y sin contexto, la información proporciona conocimiento útil que puede ser entendido y utilizado por las personas o sistemas.

Por ejemplo:

• Un conjunto de datos como 20, 30 y 40 no tiene significado por sí mismo.
• Pero si decimos que estos números representan las edades de un grupo de personas, entonces se convierten en información útil.

⭐ Correlación entre datos e información

Para entender la relación entre datos e información, podemos pensar en una analogía culinaria:

• Los datos son como los ingredientes crudos (harina, huevos, azúcar).
• La información es el plato final (la torta) que preparamos al combinar y procesar esos ingredientes.

En programación, esta correlación es crucial porque:

1. Sin datos bien organizados, no podemos generar información útil.
2. Al trabajar con grandes volúmenes de datos, mantener un orden adecuado asegura que podamos procesarlos eficientemente y evitar errores.

📥 Variables – ¿QuÉ son y que tipos utilizamos en Python?

En Python, las variables son espacios de almacenamiento que actúan como “cajas” 📦 donde se guardan datos. Estos datos pueden variar tanto en contenido como en tipo durante la ejecución del programa, lo que las hace mutables (pueden cambiar el tipo automáticamente según el dato almacenado). En python las variables son extremadamente flexibles.

📌 Declaración de Variables

No es necesario especificar el tipo de dato al declarar una variable en Python, a diferencia de otros lenguajes de programación. Simplemente asigna un valor usando el operador =:

nombre = "Python"
edad = 25
altura = 1.75
es_estudiante = True

• 📝 Texto (str): Debe ir entre comillas. Ejemplo: "Hola Mundo".
• 🔢 Numéricos: Pueden ser enteros (int), flotantes (float) que serían los famosos numeros “con coma” o decimales o complejos.
• ✅ Booleanos: Representan valores lógicos (True o False).

🔍 Tipos de Datos

Para conocer el tipo de dato almacenado en una variable, usa la función type() dentro de la función print():

print(type(nombre)) # <class 'str'>
print(type(edad)) # <class 'int'>
print(type(altura)) # <class 'float'>
print(type(es_estudiante)) # <class 'bool'>

🔄 Cambiar el Contenido

Las variables pueden cambiar su contenido y tipo sin problemas:

edad = "Veinticinco" # Cambia de int a str
print(type(edad)) # <class 'str'>

Esto demuestra la ventaja de la mutabilidad: puedes reutilizar variables para almacenar diferentes tipos de datos según sea necesario. 💪

🖨️ Imprimir Variables

Usa la función print() para mostrar el contenido de las variables y su tipo:

print(nombre, type(nombre))
print(edad, type(edad))

Las variables en Python son herramientas poderosas que permiten almacenar y manipular datos de forma dinámica. Su flexibilidad facilita la creación de programas versátiles, donde los datos pueden ser modificados y adaptados fácilmente. Esto las convierte en la base perfecta para trabajar con datos estructurados, como listas, tuplas y diccionarios, que exploraremos a continuación.

 

🚀 Datos estructurados en Python

Cuando trabajamos con grandes cantidades de datos (por ejemplo, en análisis de datos o ciencia de datos), el desorden puede llevar a:

• Errores difíciles de detectar: Datos mal etiquetados o mal estructurados pueden generar resultados incorrectos.
• Ineficiencia: Buscar o procesar datos desorganizados consume más tiempo y recursos.
• Pérdida de información valiosa: Si los datos no están bien clasificados, podríamos perder detalles importantes.

Por ejemplo, imagina que tienes una lista de nombres, edades y direcciones de clientes en un programa Python, obviamente no vas a almacenar cada nombre en una variable, esto haría que tuvieras que crear muchas y no queremos eso. Es mejor crear una sola variable y colocar todos dentro, esto podría ser una Lista o Tupla.

Si los datos están desordenados (por ejemplo, las edades mezcladas con los nombres), será casi imposible generar informes útiles. Sin embargo, si organizas los datos en una estructura clara, como un diccionario o una lista de tuplas, puedes procesarlos fácilmente y obtener información valiosa, como la edad promedio de los clientes o cuántos viven en una ciudad específica.

En resumen, trabajar con datos estructurados en Python no solo optimiza el rendimiento de tus programas, sino que también garantiza que la información generada sea precisa y relevante.

¿Qué es un dato estructurado en Python?

Un dato estructurado en Python es un conjunto de datos organizados de manera lógica y ordenada, lo que permite almacenar, manipular y acceder a ellos de forma eficiente. A diferencia de los datos individuales (como números o cadenas), los datos estructurados permiten agrupar múltiples valores relacionados en una sola entidad. Esto facilita su manejo, especialmente cuando trabajamos con grandes volúmenes de información.

Tipos de datos estructurados que utilizaremos en Python

1.📋 Listas (list)

Descripción: Una lista es una colección ordenada y mutable de elementos. Puede contener datos de diferentes tipos (números, cadenas, booleanos, etc.).
Ejemplo:

estudiantes = ["Ana", "Luis", "Carlos"]
calificaciones = [85, 90, 78]

Cuándo usarlas: Cuando necesitas una colección de elementos que puedan cambiar (agregar, eliminar o modificar elementos).

2. 📋 Tuplas (tuple)

Descripción: Una tupla es similar a una lista, pero es inmutable, lo que significa que no se puede modificar después de ser creada.
Ejemplo:

coordenadas = (10.5, 20.3)
dias_semana = ("Lunes", "Martes", "Miércoles")

Cuándo usarlas: Cuando necesitas almacenar datos que no deben cambiar, como coordenadas geográficas o nombres de días.

3. 📑 Diccionarios (dict)

Descripción: Un diccionario es una colección de pares clave-valor. Las claves son únicas y se usan para acceder a los valores asociados.
Ejemplo:

estudiante = {"nombre": "Ana", "edad": 20, "carrera": "Ingeniería"}

Cuándo usarlos: Cuando necesitas asociar datos específicos (valores) con identificadores únicos (claves), como propiedades de un objeto.

4. 🔢 Conjuntos (set)

Descripción: Un conjunto es una colección desordenada de elementos únicos. No permite duplicados.
Ejemplo:

numeros_unicos = {1, 2, 3, 4}

Cuándo usarlos: Cuando necesitas eliminar duplicados o realizar operaciones matemáticas como uniones e intersecciones.

5. 📓 DataFrames (con Pandas)

Descripción: Aunque no es una estructura incorporada de Python, los DataFrames son ampliamente utilizados en análisis de datos. Son tablas bidimensionales donde cada columna puede contener un tipo de dato diferente.
Ejemplo (usando la biblioteca pandas):

import pandas as pd

datos = {
    "nombre": ["Ana", "Luis", "Carlos"],
    "edad": [20, 22, 19],
    "carrera": ["Ingeniería", "Medicina", "Derecho"]
}
df = pd.DataFrame(datos)
print(df)

Cuándo usarlos: Cuando trabajas con grandes conjuntos de datos tabulares, como hojas de cálculo o bases de datos.

 

✔️ ¿Por qué son importantes los datos estructurados en Python?

• ✅ Organización: Permiten agrupar datos relacionados de manera lógica, lo que facilita su comprensión y uso.
• ✅ Eficiencia: Al estar bien organizados, los datos estructurados son más fáciles de procesar y analizar.
• ✅ Escalabilidad: Son ideales para trabajar con grandes volúmenes de información sin perder claridad.
• ✅ Flexibilidad: Python ofrece múltiples estructuras de datos que se adaptan a diferentes necesidades.

👀 ¿Cuáles utilizaremos más frecuentemente?

Dependerá del tipo de proyecto, pero estas son las estructuras más utilizadas:

• Listas: Para colecciones simples y dinámicas.
• Diccionarios: Para asociar datos con claves únicas (por ejemplo, propiedades de objetos).
• DataFrames (Pandas): Para análisis de datos y proyectos de ciencia de datos.

 

Resumen

En este artículo hemos explorado qué son los datos estructurados en Python y por qué son fundamentales para organizar, procesar y analizar información de manera eficiente. Aprendimos que los datos estructurados permiten agrupar información relacionada en entidades organizadas, facilitando su manipulación, especialmente cuando trabajamos con grandes volúmenes de datos.

Repasamos algunos de los tipos más importantes de datos estructurados en Python, como listas, tuplas, diccionarios, conjuntos y DataFrames (con Pandas). Cada uno de ellos tiene características únicas que los hacen ideales para diferentes situaciones: desde colecciones simples y mutables hasta estructuras avanzadas para análisis de datos.

En los siguientes posts, profundizaremos en cada uno de estos tipos de datos estructurados, explorando cómo funcionan, cuándo utilizarlos y ejemplos prácticos para aplicarlos en tus proyectos. ¡Esto te permitirá dominar Python y sacarle el máximo provecho a su flexibilidad!

¡Quédate atento, porque esto apenas comienza! 🚀