Listas, tuplas y diccionarios en Python: la diferencia que todo analista debe saber

Python tiene tres formas básicas de agrupar información, y se distinguen por un solo símbolo. Aunque en análisis de datos no siempre las uses directamente, las herramientas que sí usas (como Pandas) están construidas sobre ellas.

Listas [ ]: ordenadas y se pueden cambiar

Una lista guarda varios datos en orden, entre corchetes. Puede mezclar tipos.

gastos_cafe = [3.2, 2.5, 4.0, 3.8]
gastos_cafe.append(2.9)     # agrega al final
gastos_cafe[0]              # 3.2: las posiciones empiezan en 0

Lo importante: es mutable. Puedes agregar, quitar o cambiar elementos cuando quieras.

Tuplas ( ): ordenadas, pero inmutables

Una tupla es igual de ordenada, pero va entre paréntesis y no se puede modificar una vez creada. Si necesitas otra, creas una nueva.

categorias = ("Mercado", "Café", "Transporte")
categorias.append("Cine")   # AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'append'

Úsala para datos que no deberían cambiar: los días de la semana, las categorías fijas de un reporte.

Diccionarios { }: clave → valor

El diccionario guarda la información con etiquetas: cada valor tiene una clave que lo identifica. Si conoces los archivos JSON, es exactamente lo mismo.

gasto = {"fecha": "2026-01-04", "categoria": "Café", "valor": 3.2}

gasto["categoria"]   # 'Café': se accede por la clave, no por la posición
gasto["valor"] = 3.5 # y se puede cambiar

En resumen

• Lista [ ]: guarda elementos sin etiqueta y se puede modificar.
• Tupla ( ): lo mismo, pero no se puede modificar.
• Diccionario { }: guarda información con formato clave-valor, como un JSON.

El reto de esta clase

Arma tu semana de gastos con las tres estructuras: una lista con los valores, una tupla con los días laborales (e intenta cambiarla para ver el error) y un diccionario con el resumen (total, máximo y cantidad). Enunciado y solución en el material de la clase.