Explorando los diferentes tipos de estructura de datos

Los tipos de estructura de datos son un elemento central en Data Science. Aprende sobre diferentes tipos de estructura de datos y profundiza tus conocimientos sobre los sets.

En el mundo de la programación, una parte fundamental es la manipulación y organización de los datos. En Python, uno de los lenguajes de programación más populares y versátiles, existen varios tipos de estructura de datos integrados que nos permiten almacenar y gestionar nuestros datos de manera eficiente.

Start the journey??

En este artículo de nuestra guía, exploraremos los diferentes tipos de estructura de datos en Python y cómo se pueden aplicar en nuestros proyectos??

1. Lists (listas)

Una de las estructuras de datos más utilizadas en Python es la lista. Una lista es una colección ordenada y mutable de elementos, donde cada elemento puede ser de cualquier tipo. Podemos agregar elementos a una lista, eliminarlos, modificarlos y realizar diversas operaciones como ordenarla o buscar elementos en ella. Las listas se crean utilizando corchetes y los elementos se separan por comas.

2. Tuples (tuplas)

Las tuplas son estructuras de datos similares a las listas, pero a diferencia de ellas, son inmutables, lo que significa que no se pueden modificar después de ser creadas. Las tuplas se utilizan para almacenar datos relacionados que no deben cambiar, como las coordenadas de un punto en un plano. Se crean utilizando paréntesis y los elementos se separan por comas.

3. Sets (conjuntos)

Los sets son conjuntos desordenados de elementos únicos. No permiten duplicados y se utilizan para realizar operaciones de conjuntos, como uniones, intersecciones y diferencias. Los sets son muy útiles cuando necesitamos almacenar elementos únicos y realizar operaciones matemáticas con ellos. Se crean utilizando llaves o la función set().

4. Dictionaries (diccionarios)

Los diccionarios son estructuras de datos que almacenan pares clave-valor. Cada elemento del diccionario tiene una clave única asociada a un valor. Los diccionarios permiten acceder rápidamente a los valores utilizando las claves y son ideales para representar relaciones y mapeos. Se crean utilizando llaves y los pares clave-valor se separan por dos puntos.

5. Strings (cadenas de texto)

Aunque no se consideran una estructura de datos en el sentido estricto, las cadenas de texto desempeñan un papel fundamental en la programación. Las cadenas son secuencias inmutables de caracteres y se utilizan para representar texto. Python ofrece una amplia gama de operaciones y métodos para manipular cadenas, como concatenación, búsqueda de subcadenas y reemplazo de caracteres.

?Artículo recomendado: Programación Orientada a Objetos en Python: Descubre el poder de las historias interactivas

El caso de los sets en Python

Si ya estuviste viendo las listas, tuplas y diccionarios es momento de que profundices tus conocimientos en otro tipo de estructura de datos: los sets.

En Python, un set es una colección desordenada de elementos únicos y estas son algunas de sus características:

Elementos únicos: Un set no permite elementos duplicados. Si intentas agregar un elemento que ya está presente en el set, no se realizará ninguna acción adicional.
No tiene un orden definido: Los elementos dentro de un set no tienen un orden específico. Esto significa que no puedes acceder a los elementos del set por su índice. Si necesitas un orden específico, puedes convertir el set en una lista.
Mutable: Los sets son objetos mutables, lo que significa que puedes agregar, eliminar y modificar elementos una vez que se ha creado el set.
Soporte de operaciones de conjuntos: Los sets en Python son útiles para realizar operaciones de conjuntos, como unión, intersección, diferencia y diferencia simétrica. Puedes realizar estas operaciones utilizando métodos de sets o mediante operadores especiales, como | para unión, & para intersección, - para diferencia y ^ para diferencia simétrica.
Implementados mediante una tabla hash: Los sets en Python están implementados internamente utilizando una tabla hash, lo que permite una búsqueda y acceso rápido a los elementos.
No se pueden indexar: Dado que los elementos en un set no tienen un orden definido, no se pueden acceder a través de índices. Si necesitas un acceso ordenado, puedes convertir el set en una lista.

?¿Por qué aprender Python puede ayudarte a dar un salto en tu carrera? Aprende más en este post

Los sets en Python son útiles cuando necesitas almacenar una colección de elementos únicos y realizar operaciones de conjuntos eficientes. A continuación podrás ver cómo crear un set y algunas operaciones básicas que puedes realizar. ¡Te animamos a que lo pruebes en tu editor!

Diferencias y similitudes entre diferentes tipos

	Lista	Tupla	Diccionario	Set
Mutabilidad	Mutable (puede modificar elementos)	Inmutable (no puede modificar elementos)	Mutable (puede modificar elementos)	Mutable (puede modificar elementos)
Orden	Ordenada (mantiene el orden de inserción)	Ordenada (mantiene el orden de inserción)	No ordenada (no mantiene un orden específico)	No ordenada (no mantiene un orden específico)
Índices	Sí (acceso por índice)	Sí (acceso por índice)	No (acceso mediante claves)	No (no permite acceso mediante índices)
Duplicados	Sí (permite elementos duplicados)	Sí (permite elementos duplicados)	No duplicados en las claves (los valores sí)	No duplicados (almacena solo elementos únicos)
Modificación	Puede agregar, eliminar y modificar	No se pueden modificar después de crearlas	Puede agregar, eliminar y modificar	Puede agregar, eliminar y modificar
Representación	Corchetes []	Paréntesis ()	Llaves {} con pares clave:valor separados por :	Llaves {} o utilizando la función set()
Ejemplo	mi_lista = [1, 2, 3]	mi_tupla = (1, 2, 3)	mi_diccionario = {1: 'uno', 2: 'dos'}	mi_set = {1, 2, 3}

En este artículo, hemos explorado los diferentes tipos de estructura de datos en Python y cómo se utilizan para organizar y manipular datos de manera eficiente. Desde las listas que nos permiten almacenar elementos en orden, hasta los diccionarios que nos brindan una forma rápida de acceder a los valores a través de claves, cada tipo de estructura de datos tiene sus propias características y usos.

Al comprender estas estructuras de datos y saber cuándo y cómo utilizarlas, podemos escribir programas más efectivos y elegantes en Python. ¡Así que adelante, experimenta con estas estructuras de datos y mejora tus habilidades de programación!

Sigue navegando por esta guía... ¿Nuestra próxima parada? Los métodos no tan vistos en Python??

¿Quieres acceder a nuestro Curso de Introducción a Python? Ingresa aquí y da tus primeros pasos en tecnología?