Zmienna, typy danych i operatory w Pythonie

kajodata.com 2 miesięcy temu

Poznaj zmienne, typy danych i operatory w Pythonie. Praktyczne przykłady i zastosowania.

Praca z danymi w Pythonie zaczyna się od zrozumienia podstawowych elementów języka, takich jak zmienne, typy danych i operatory. Zmienne pozwalają na przechowywanie i manipulację danymi, typy danych określają rodzaj przechowywanych informacji, a operatory umożliwiają wykonywanie operacji na tych danych.

Zmienne w Pythonie

Tworzenie i przypisywanie wartości

W Pythonie zmienne są tworzone automatycznie przy przypisywaniu wartości. Nie musimy deklarować ich typów z góry, co czyni język bardzo elastycznym.

x = 5 y = "Hello, World!" z = 3.14

Nazewnictwo zmiennych

Przy nadawaniu nazw zmiennym warto przestrzegać kilku zasad:

Nazwy zmiennych muszą zaczynać się od litery lub podkreślenia (_).
Mogą zawierać litery, cyfry i podkreślenia.
Wielkość liter ma znaczenie (zmienna x i X to dwie różne zmienne).

age = 30 Age = 25 _age = 40

Typy danych w Pythonie

Python obsługuje kilka podstawowych typów danych, które są niezbędne do pracy z różnorodnymi danymi.

Typy liczbowe

int: liczby całkowite

age = 25

float: liczby zmiennoprzecinkowe

pi = 3.14

complex: liczby zespolone

complex_number = 2 + 3j

Typy tekstowe

str: ciągi znaków

name = "John Doe"

Typy logiczne

bool: wartości logiczne (True/False)

is_active = True

Typy sekwencyjne

list: listy

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

tuple: krotki

coordinates = (10.0, 20.0)

range: zakresy

range_of_numbers = range(1, 10)

Typy mapujące

dict: słowniki

person = { "name": "John", "age": 30, "city": "New York" }

Opanuj analizę danych w Pythonie z moim kursem.

Opanujesz podstawy programowania w Pythonie, w tym typy danych, zmienne, listy, słowniki, funkcje oraz obsługę błędów. Nauczysz się korzystać z biblioteki pandas do zaawansowanej analizy danych i pracy z różnymi rodzajami danych. Zrozumiesz proces analizy, eksploracji (EDA) i wizualizacji. Tworzenie własnych funkcji przygotuje Cię do rozmów kwalifikacyjnych i rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych.

Operatory w Pythonie

Operatory w Pythonie pozwalają na wykonywanie różnych operacji na zmiennych i wartościach. Oto kilka najważniejszych typów operatorów:

Operatory arytmetyczne

Pozwalają na wykonywanie podstawowych operacji matematycznych.

a = 10 b = 5 # Dodawanie print(a + b) # Output: 15 # Odejmowanie print(a - b) # Output: 5 # Mnożenie print(a * b) # Output: 50 # Dzielenie print(a / b) # Output: 2.0 # Modulo (reszta z dzielenia) print(a % b) # Output: 0 # Potęgowanie print(a ** b) # Output: 100000

Operatory porównania

Służą do porównywania wartości.

a = 10 b = 5 print(a == b) # Output: False print(a != b) # Output: True print(a > b) # Output: True print(a < b) # Output: False print(a >= b) # Output: True print(a <= b) # Output: False

Operatory logiczne

Służą do operacji logicznych.

a = True b = False print(a and b) # Output: False print(a or b) # Output: True print(not a) # Output: False

Operatory przypisania

Służą do przypisywania wartości zmiennym.

a = 10 a += 5 # To samo co a = a + 5 print(a) # Output: 15 a -= 3 # To samo co a = a - 3 print(a) # Output: 12 a *= 2 # To samo co a = a * 2 print(a) # Output: 24 a /= 4 # To samo co a = a / 4 print(a) # Output: 6.0

Lista kontrolna podstawowych operacji w Pythonie

Tworzenie zmiennych: Przypisywanie wartości zmiennym.
Nazewnictwo zmiennych: Zasady tworzenia nazw zmiennych.
Typy danych: int, float, str, bool, list, tuple, dict.
Operatory arytmetyczne: +, -, *, /, %, **.
Operatory porównania: ==, !=, >, <, >=, <=.
Operatory logiczne: and, or, not.
Operatory przypisania: =, +=, -=, *=, /=.

Podsumowanie

Zrozumienie zmiennych, typów danych i operatorów w Pythonie jest najważniejsze dla efektywnej pracy z danymi. Python oferuje prostą i intuicyjną składnię, która ułatwia wykonywanie skomplikowanych operacji na danych. Mam nadzieję, iż ten artykuł pomógł Ci zrozumieć podstawowe elementy Pythona i zachęcił do dalszej nauki. Zachęcam do eksperymentowania z kodem i odkrywania, jak Python może ułatwić Twoją pracę z danymi.

Wolisz czytać po angielsku? No problem!

Inne interesujące artykuły:

Data Scientist vs Data Analyst – Wywiad z Magdą Kostrzewską
Kim jest DevOps? Co Robi DevOps? Wywiad z Janem Tymińskim
Funkcje wyszukiwania i odwołań w Excelu: Jak efektywnie korzystać z VLOOKUP, HLOOKUP i XLOOKUP

To tyle w tym temacie. Analizujcie w pokoju!

Podobał Ci się ten artykuł 🙂?
Podziel się nim w Social Mediach 📱
>>> udostępnij go na LinkedIn i pokaż, iż codziennie uczysz się czegoś nowego
>>> wrzuć go na Facebooka, to się może przydać któremuś z Twoich znajomych
>>> Przypnij sobie tą stronkę to zakładek, może się przydać w przyszłości

Wolisz oglądać 📺 niż czytać – nie ma problemu
>>> Obserwuj i oglądaj KajoData na YouTube

Idź do oryginalnego materiału