Python の基本データ型と実践的な使い方

データ型とは

Python プログラムでは、名前や年齢、価格、リスト、API から取得した情報など、さまざまな値（データ）を扱います。Python がそれらの値の種類を認識できるようにするために「データ型」が必要です。

数値型（int と float）

整数は int、小数点を含む数は float で表します。

age = 45          # int
price = 1250.50   # float
print(type(age))   # <class 'int'>
print(type(price)) # <class 'float'>

浮動小数点数は内部表現の都合上、正確に十進数を保持できないことがあります。

print(0.1 + 0.2)   # 0.30000000000000004

文字列（str）

文字列は文字の並びで、インデックスやスライスで部分取り出せます。

name = "Kaila"
print(name)               # Kaila
print(type(name))         # <class 'str'>
language = "Python"
print(language[0])        # P
print(language[0:3])      # Pyt

文字列はイミュータブルなので、作成後に直接変更できません。

リスト（list）

複数の値を順序付きで保持し、要素の追加・変更が可能です。

languages = ["Python", "SQL", "Java"]
print(languages)                 # ['Python', 'SQL', 'Java']
languages[1] = "C++"; print(languages)  # ['Python', 'C++', 'Java']
languages.append("Go"); print(languages) # ['Python', 'C++', 'Java', 'Go']

タプル（tuple）

複数の値を保持しますが、イミュータブルです。

coordinates = (18.52, 73.85)
print(coordinates)   # (18.52, 73.85)

辞書（dict）

キーと値のペアでデータを管理します。

student = {
    "name": "Rahul",
    "age": 25,
    "city": "Pune"
}
print(student["name"])   # Rahul

集合（set）

重複しない要素のコレクションです。

numbers = {10, 20, 30, 10, 20}
print(numbers)            # {10, 20, 30}
a = {1, 2, 3}
b = {3, 4, 5}
print(a.intersection(b)) # {3}

真偽値（bool）

True または False を表します。

age = 25
is_adult = age >= 18
print(is_adult)   # True

None

値が存在しないことを示す特別なオブジェクトです。

result = None
print(result)       # None
print(type(result)) # <class 'NoneType'>

型変換

入力は文字列として受け取るので、必要に応じて数値へ変換します。

age_str = input("Enter your age: ")
print(type(age_str))   # <class 'str'>
age = int(age_str)
print(age + 5)

変換できない文字列を数値に変換しようとすると ValueError が発生します。

可変と不可変のデータ型

可変：list、dict、set
不可変：int、float、str、tuple、bool

numbers = [10, 20, 30]
numbers.append(40)
print(numbers)   # [10, 20, 30, 40]

文字列は不可変なので、要素の直接変更はエラーになります。

実務例

従業員情報を管理する例です。

employee_id = 101
employee_name = "Amit"
salary = 55000.50
is_active = True
skills = ["Python", "SQL", "Power BI"]
employee = {
    "id": employee_id,
    "name": employee_name,
    "salary": salary,
    "active": is_active,
    "skills": skills
}
print(employee)

データ型の重要性

API やデータセットでは、期待する型と異なる形式で値が提供されることがあります。そのため、型を把握し適切に変換することがデータ処理の鍵となります。

まとめ

まず覚えるべき主要なデータ型は、int、float、str、bool、list、tuple、set、dict、None です。各型の可変性、アクセス方法、変換方法を理解し、実際のコードで試すことで、関数や API、Pandas などの高度なトピックもスムーズに学べます。

元記事: https://dev.to/kailas_warade_d2a15d1ef8a/python-data-types-explained-with-practical-examples-51m4