# data[].attributes.body
Las listas en Python son un tipo contenedor, compuesto, que se usan para almacenar conjuntos de elementos relacionados del mismo tipo o de tipos distintos

# data[].attributes.body
El módulo Array permite declarar un objeto que es similar a una lista pero sólo puede almacenar datos del mismo tipo: números enteros con distintos tamaños y números de punto flotante, entre otros.

# data[].attributes.body
Diccionario: Define relaciones 1 a 1 entre claves y valores.
Ejemplo: diccionario = {"clave1":234, "clave2":True, "clave3":"Valor 1"}
Al consultar cada "clave", se obtiene su valor respectivo.

Array : Almacena varios valores en una variable, generando un vector de datos.
Ejemplo: cars = ["Ford", "Volvo", "BMW"]

# data[].attributes.body
Tuplas
En Python, una tupla es un conjunto ordenado e inmutable de elementos del mismo o diferente tipo.

Las tuplas se representan escribiendo los elementos entre paréntesis y separados por comas.

>>> (1, "a", 3.14)
(1, 'a', 3.14)

DataFrame
Un DataFrame es una estructura de datos con dos dimensiones en la cual se puede guardar datos de distintos tipos (como caractéres, enteros, valores de punto flotante, factores y más) en columnas. Es similar a una hoja de cálculo o una tabla de SQL o el data.frame de R

# data[].attributes.body
Un Diccionario es una estructura de datos y un tipo de dato en Python con características especiales que nos permite almacenar cualquier tipo de valor como enteros, cadenas, listas e incluso otras funciones. Estos diccionarios nos permiten además identificar cada elemento por una clave (Key).
Para definir un diccionario, se encierra el listado de valores entre llaves. Las parejas de clave y valor se separan con comas, y la clave y el valor se separan con dos puntos.

diccionario = {'nombre' : 'Carlos', 'edad' : 22, 'cursos': ['Python','Django','JavaScript'] }

Un DataFrame es una estructura de datos con dos dimensiones en la cual se puede guardar datos de distintos tipos (como caractéres, enteros, valores de punto flotante, factores y más) en columnas. Es similar a una hoja de cálculo o una tabla de SQL o el data.

Indexando python dataframe

Para extraer datos de pandas DataFrame podemos usar indexación directa o accesores.

Podemos seleccionar las filas y columnas necesarias utilizando sus etiquetas:
df ['column_name']['row_name']

# data[].attributes.body
Array - El módulo array define una estructura de datos de secuencia que se ve muy parecida a una list, excepto que todos los miembros tienen que ser del mismo tipo primitivo. Los tipos admitidos son todos numéricos u otros tipos primitivos de tamaño fijo como bytes.

Tuplas -
En Python, una tupla es un conjunto ordenado e inmutable de elementos del mismo o diferente tipo.

Las tuplas se representan escribiendo los elementos entre paréntesis y separados por comas.

Listas - Las listas en Python son un tipo contenedor, compuesto, que se usan para almacenar conjuntos de elementos relacionados del mismo tipo o de tipos distintos. Junto a las clases tuple, range y str, son uno de los tipos de secuencia en Python, con la particularidad de que son mutables.

# data[].attributes.body
Listas

Se trata de conjuntos ordenados de elementos, encerrados por corchetes y separados por comas. El orden comienza con el índice 0 para el primer lugar de la Lista. Pueden agruparse valores de distintos tipos de datos básicos, y es posible agregar, eliminar o modificar elementos de las listas en cualquier momento (decimos que las Listas son mutables en Python)

Ejemplo:

in: lista = [5,10,15,20]
    print(lista)
out:[5, 10, 15, 20]

Tuplas

Las Tuplas son básicamente Listas de elementos estáticas, es decir, que no pueden modificarse (decimos que las Tuplas son inmutables en Python). Para su definición, en lugar de corchetes se encierran valores separados por comas entre paréntesis.

Ejemplo:

in: tupla = (6, 7, 8,9)
    print(tupla)
out:(6, 7, 8, 9)

Diccionarios

En los Diccionarios cada elemento se compone de un par clave-valor, y para su definición es necesario encerrar los elementos entre llaves. Es posible acceder a un valor utilizando su clave, pero no al revés. Por este motivo, no se pueden repetir las claves para elementos distintos, pero sí es posible agregar, eliminar o modificar valores (Los diccionarios son mutables).

in: diccionario = {"Codigo":7512,"Materia":"Análisis Numérico I"}
    print(diccionario)
out: {'Codigo': 7512, 'Materia': 'Análisis Numérico I'}

# data[].attributes.body
Diccionarios, Arrays, Listas, tuplas y Data Frams.

Diccionarios
Un Diccionario es una estructura de datos y un tipo de dato en Python con características especiales que nos permite almacenar cualquier tipo de valor como enteros, cadenas, listas e incluso otras funciones.
Los diccionarios se pueden crear con paréntesis {} separando con una coma cada par key: value.

Ejemplo
a1 = {
"Nombre": "Sergio",
"Edad": 30
"Documento": 1003882}
print(a1)
#{'Nombre': 'Sergio, 'Edad': 30 'Documento': 1003882}

También es posible usar el constructor dict() para crear un diccionario.

a3 = dict(Nombre='Sergio',
          Edad=30,
          Documento=1003882)
print(a3)
#{'Nombre': 'Sergio', 'Edad': 30, 'Documento': 1003882}

Array
El módulo array de la librería estándar de Python permite declarar un objeto que es similar a una lista pero sólo puede almacenar datos del mismo tipo: números enteros con distintos tamaños y números de punto flotante, entre otros.
Por esta razón cuando se define un array lo primero que hay que establecer es el tipo de dato que va a contener con una letra identificativa. Esto que parece una restricción garantiza también, cuando se trabaja con miles o millones de datos, que todos sean del mismo tipo.

Tipos de Arrays

b - char con signo (int, 1 byte)
B - char sin signo (int, 1 byte)
h - short con signo (int, 2 bytes)
H - short sin signo (int, 2 bytes)
i - int con signo (int, 4 bytes)
I - int sin signo (int, 4 bytes)
l - long con signo (int, 8 bytes)
L - long sin signo (int, 8 bytes)
f - float (float, 4 bytes)
d - double (float, 8 bytes)

Listas
Las listas en cambio son estructuras flexibles que pueden contener datos elementales de distintos tipos y otras estructuras como diccionarios, tuplas o incluso otras listas. Además, como las listas son objetos que forman parte del propio lenguaje, en general, será más rápido añadir y procesar elementos en una lista que en un array. El inconveniente lo vamos a encontrar cuando trabajemos con listas de gran tamaño. Los arrays son mucho más eficientes en este sentido y aprovechan mejor los recursos, en especial, la memoria.

# data[].attributes.body
DataFrame: Un data frame es una estructura de datos rectangular, que contiene las variables en las columnas y las observaciones en las filas. Piensa en un data frame como una hoja de MS Excel o quizás estas familiarizado con otros paquetes estadísticos como SAS o SPSS.
Array: también se le llama vector. Almacena varios valores pero de un solo tipo, identificadas por un índice.
Listas: Las listas en Python son estructuras de datos que contienen una secuencia ordenada de objetos. Son heterogéneas porque pueden almacenar diferentes tipos de objetos. Son mutables porque su contenido puede cambiar. Y se diferencian de las otras estructuras de datos por el uso de los corchetes.
Tupla: Una tupla es una colección de objetos ordenados que encierra sus elementos con paréntesis () y los separa con comas. Las tuplas son muy similares a las listas, y pueden almacenar objetos de tipo distinto como enteros y strings entre otros. Sin embargo, al contrario que las listas presentan la propiedad de inmutabilidad. Esto implica que los elementos de una tupla no pueden reasignarse.
Diccionario: Un diccionario en Python es una estructura de datos que permite almacenar cualquier tipo de información, desde cadenas de texto o caracteres hasta números enteros, con decimales, listas e incluso otros diccionarios. Al igual que sucede con un diccionario de lengua, los datos se encuentran ordenados utilizando una clave única para cada uno de ellos, lo que permite localizar cada uno de los datos de una forma muy rápida.

# data[].attributes.body
Investigar sobre los tipos de datos en Python como ser: Diccionarios, Arrays, Listas, Tuplas y DataFrams.