Pythonのデータ型徹底解説！文字列・数値・リスト・辞書などの基本を完全ガイド

Pythonにおけるデータ型とは、Pythonがデータを格納する際の形式のことです。文字列（string）、整数（int）、浮動小数点数（float）、リスト、タプルなど、さまざまなデータ型が存在し、それぞれ独自のルールや用途を持っています。

プログラミングにおいてデータ型は、特定の種類のデータを扱うために使われます。数値、文字列、リストなどがその代表例です。適切なデータ型を選ぶことは非常に重要です。というのも、データ型ごとに使える操作やルールが異なるためです。誤ったデータ型を使用すると、意図した処理が実行できないことがあります。

Pythonには、データを格納するための組み込みデータ型が多数用意されています。この記事では、Pythonで最もよく使われるデータ型について詳しく見ていきましょう。

なお、各データ型には多くの機能があるため、本記事は網羅的なリファレンスではありません。しかし、読み終える頃には、Pythonのデータ型を扱うために必要な基礎知識をしっかり身につけられているはずです。

文字列（String）

文字列とは、1つ以上の文字の並びのことで、英数字、記号、空白などを含めることができます。Pythonでは、文字列をシングルクォート（''）またはダブルクォート（""）で囲んで宣言します。開始と終了は、必ず同じ種類の引用符で囲む必要があります。

以下は、Pythonにおける文字列の例です。

'This is an example string!'

他のデータ型と同様に、文字列は変数に代入できます。プログラム内で後から再利用したいデータを保存しておく際に便利です。

example_string = 'This is an example string!'

文字列はテキストデータを扱うためのデータ型で、連結（concatenate）、分割（split）、結合（join）など、テキストを操作するためのさまざまなメソッドが用意されています。

数値（Number）

Pythonには数値を表すためのデータ型として、主に「整数（int）」と「浮動小数点数（float）」の2種類があります。整数は小数点を含まない数値、浮動小数点数は小数点を含む数値です。

Pythonでは数値を入力すると、自動的に適切なデータ型が割り当てられます。

整数（Integer / int）

整数とは小数点を含まない数値で、正負どちらの値も扱えます。Pythonでは一般的にintと呼ばれ、大きな数値でもカンマ区切りは使用しません。

以下は、Pythonにおける整数の例です。

print(5)

実行結果：5

また、整数に対しては四則演算などの数学的な処理を行うこともできます。以下は基本的な足し算の例です。

example_addition = 10 + 10
print(example_addition)

実行結果：20

浮動小数点数（Float）

浮動小数点数（float）とは実数のことで、整数とは異なり、小数や分数の値を格納できます。簡単に言えば、小数点を含む数値を扱うためのデータ型です。

以下は、Pythonにおける浮動小数点数の例です。

print(2.5)

実行結果：2.5

整数と同様に、浮動小数点数でも計算を行うことができます。たとえば、2つの小数を足し合わせる場合は、次のようにコードを書きます。

example_decimal_addition = 10.9 + 22.2
print(example_decimal_addition)

実行結果：33.1

ブール値（Boolean）

ブール値は、「真（True）」か「偽（False）」の2つの値のいずれかのみを持つデータ型です。対象が2つの状態のどちらか一方しか取れない場面で使用されます。

以下は、Pythonにおけるブール値の例です。

example_boolean = True

ここで注目したいのは、Trueが大文字で始まっている点です。TrueとFalseはPythonの特別な値であるため、使用する際は必ず頭文字を大文字にします。

ブール値は、プログラム内で条件が満たされているかどうかを評価するうえで重要な役割を果たします。たとえば、2人の生徒のどちらが高い点数を取ったかを判定したい場合、次のようなコードを使えます。

alex = 9
sophie = 10

highest_grade = alex > sophie
print(highest_grade)

実行結果：False

このプログラムは、AlexとSophieの点数を比較し、「Alexの点数がSophieの点数より大きいかどうか」を評価しています。Sophieの方が高得点だったため、結果はFalseとなります。

ブール値は、値同士を比較する処理でよく使われます。ある値が別の値より小さいか、大きいか、等しいかを調べたいときに、比較の結果をブール値として保存できます。

リスト（List）

リストは、要素（アイテム）の順序付きコレクションです。リストはミュータブル（変更可能）であり、後から内容を変更できます。Pythonでは、カンマ区切りの値を角括弧[]で囲むことでリストを定義します。

以下は、生徒の名前のリストの例です。

students = ['Dale', 'Chloe', 'Alice', 'Jim']

リストには任意のデータ型を格納できます。ブール値や浮動小数点数のリストを作りたい場合も、同じように角括弧で囲むだけです。以下は整数のリストの例です。

student_grades = [25, 28, 22, 24]

リストは非常に便利なデータ型です。複数の値を1つの変数にまとめて格納できるため、値ごとに個別の変数を宣言する必要がありません。さらにリストは変更可能なので、必要に応じて要素の追加・削除・更新といった操作も自由に行えます。

タプル（Tuple）

タプルもリストと同様に順序付きの要素のコレクションですが、リストと違ってイミュータブル（不変）である点が特徴です。つまり、一度作成したタプルの中身を後から変更することはできません。タプルは、カンマ区切りの値を丸括弧()で囲んで宣言します。

以下は、Pythonにおけるタプルの例です。

desserts = ('Chocolate Cake', 'Toffee Brownie', 'Apple Pie')

タプルは内容を変更できないため、後から書き換えたくない固定データを格納しておきたい場合に特に便利です。

辞書（Dictionary）

Pythonの辞書は、順序を持たず、キーで管理され、変更可能なコレクションです。辞書内の項目には特定の順序がなく、それぞれ固有のインデックス値（キー）が割り当てられており、そのキーを使って個々の要素を参照できます。また、辞書の内容は後から変更できます。

辞書は、波括弧{}で囲んだ形式で宣言します。

辞書は、互いに関連するデータをまとめて管理する際によく使われます。たとえば、靴店を経営していて、在庫の商品のブランド名・商品名・価格を管理したいとしましょう。以下は、1つの商品情報を格納する辞書の例です。

jordan_6s = {
    'name': 'Jordan 6 Rings',
    'price': 57.50,
    'brand_name': 'Jordan'
}

上の辞書にはコロン（:）が含まれています。これは、辞書が「キー」と「値」のペアで構成されているためです。この例では、name、price、brand_nameがキーに該当し、これらを使って対応する値を取得できます。

たとえば、Jordan 6 Ringsの価格を取得したい場合は、次のようなコードを実行します。

print(jordan_6s['price'])

実行結果：57.5

辞書のキー／バリュー構造はPythonにおいて幅広い用途があり、関連するデータを整理して格納する際に非常に役立ちます。

セット（Set）

Pythonのセットは、順序を持たない要素のコレクションです。セット内のすべての要素は一意でなければならず、重複した値は許されません。

セットは、カンマ区切りの値を波括弧{}で囲んで定義します。

セットは、和集合や積集合といった数学的な集合演算を行う際によく使われます。以下は、Pythonにおけるセットの例です。

colors = {'Red', 'Orange', 'Yellow', 'Green'}

まとめ

Pythonには、特定の種類のデータを格納するための組み込みデータ型が多数用意されています。最もよく使われるのは、文字列、整数、浮動小数点数、リスト、辞書、セット、タプルです。

本記事では、それぞれのデータ型の基本を学び、Pythonプログラム内でどのように活用できるかを確認しました。これであなたも、プロのようにPythonのデータ型を扱う準備が整いました！