Komplexe Datentypen

Im letzten Kapitel haben wir primitive Datentypen angeschaut. Diese stellen eine gute Basis dar, in der Praxis haben wir aber meistens nicht einen Temperaturwert, sondern eine Liste von Temperaturwerten. Wir haben nicht einen Vornamen, sondern eine Tabelle mit Vor- und Nachnamen. Dafür gibt es in Python komplexere Datenstrukturen die als Gefässe für primitive Datentypen betrachtet werden können. Auch hier finden wir viele Ähnlichkeiten mit R:

Python	R	Beschreibung	Beispiel
List	(Vector)	werden über die Position abgerufen	Beachtet die eckigen Klammern: hexerei = [3,2,1]
Dict	List	werden über ein Schlüsselwort abgerufen	Beachtet die geschweiften Klammern: langenscheidt = {"trump":"erdichten"}
DataFrame	Dataframe	Tabellarische Daten	Spezialfall einer dict pd.DataFrame({"x":[1,2,3], "y": [3,4,5]}

In Python gibt es noch weitere komplexe Datentypen wie Tuples und Sets. Diese spielen in unserem Kurs aber eine untergeordnete Rolle. Ich erwähne an dieser Stelle zwei häufig genannte Typen, damit ihr sie schon mal gehört habt:

• Tuples:
  • sind ähnlich wie Lists, nur können sie nachträglich nicht verändert werden. Das heisst, es ist nach der Erstellung keine Ergänzung von neuen Werten oder Löschung von bestehenden Werten möglich.
  • sie werden mit runden Klammern erstellt: mytuple = (2,2,1)
• Sets
  • sind ähnlich wie Dicts, verfügen aber nicht über keys und values
  • jeder Wert wird nur 1x gespeichert (Duplikate werden automatisch entfernt)
  • sie werden mit geschweiften Klammern erstellt: myset = {3,2,2}

Wohl das einfachste Gefäss, um mehrere Werte zu speichern, sind Python-Listen, sogenannte Lists. Diese Lists werden mit eckigen Klammern erstellt. Die Reihenfolge, in denen die Werte angegeben werden, wird gespeichert. Das erlaubt es uns, bestimmte Werte aufgrund ihrer Position abzurufen.

Eine List wird folgendermassen erstellt:

hexerei = [3,1,2]

Der erste Wert wird in Python mit 0 (!!!) aufgerufen:

hexerei[0]

3

type(hexerei)

list

Im Prinzip sind Lists ähnlich wie Vectors in R, mit dem Unterschied, dass in Python-Lists unterschiedliche Datentypen abgespeichert werden können. Zum Beispiel auch weitere, verschachtelte Lists:

chaos = [23, "ja", [1,2,3]]

# Der Inhalt vom ersten Wert ist vom Typ "Int"
type(chaos[0])

int

# Der Inhalt vom dritten Wert ist vom Typ "List"

type(chaos[2])

list