はじめに

前回は、文字を扱う「文字列」データ型について学びました。今回は、数値データ型の基礎として、「整数」を扱う int （integer）データ型について詳しく解説します。医療現場では、年齢、病床数、検査値（整数）のカウントなど、整数は非常に重要なデータ型です。

整数データ型（int）の特徴

「整数」は、小数点を含まない数値データ型です。Pythonでは int と呼ばれます。正の整数、負の整数、ゼロを表現することができます。

整数の作成と特徴

# 様々な整数の作成例
age = 65                    # 年齢
bed_count = 200             # 病床数
heart_rate = 72             # 心拍数
negative_value = -5         # 負の値（例: 変化量）

# ゼロも整数です
zero_patients = 0           # 患者数ゼロ

整数の特徴

範囲の広さ: Pythonの整数は非常に大きな数値まで扱えます
演算の速さ: 整数同士の計算は高速に行われます
メモリ効率: 他の数値型と比較してメモリ使用量が少ない場合があります

一般的なコード例：年齢と病床管理

# 病棟の基本情報
ward_name = "5A病棟"
total_beds = 32
occupied_beds = 28
available_beds = total_beds - occupied_beds

# 患者の年齢情報
patient_age = 67
admission_year = 2024

print(f"{ward_name}の状況:")
print(f"総病床数: {total_beds}床")
print(f"使用中: {occupied_beds}床")
print(f"空き: {available_beds}床")
print(f"患者年齢: {patient_age}歳")

`type()`関数で確認

# 整数変数のデータ型を確認
print(type(age))           # <class 'int'>
print(type(bed_count))     # <class 'int'>
print(type(negative_value)) # <class 'int'>

まとめ

今回は、整数を扱う「int」データ型について学びました。年齢、病床数、心拍数など、医療現場で扱う多くの数値データが整数で表現されることを理解しました。

整数は計算処理の基礎となる重要なデータ型です。次回は、小数点を含む数値を扱う「float」データ型について詳しく解説します。