Bevor du mit Data Science richtig durchstartest, ist es wichtig, die Grundbausteine von Python, die sogenannten Datentypen, zu verstehen. In Python gibt es verschiedene Datentypen, die unterschiedliche Arten von Daten repräsentieren. Die vier wichtigsten Typen sind: int, float, str und bool.
1. Ganze Zahlen: int
Der Datentyp int steht für ganze Zahlen, also Zahlen ohne Dezimalstellen.
a = 5
b = -10
c = 0
Operationen mit int
Python unterstützt alle klassischen mathematischen Operationen:
x = 10
y = 3
print(x + y) # Addition: 13
print(x - y) # Subtraktion: 7
print(x * y) # Multiplikation: 30
print(x // y) # Ganzzahlige Division: 3
print(x % y) # Modulo / Rest: 1
print(x ** y) # Exponentiation: 1000
//liefert nur den ganzzahligen Anteil der Division%gibt den Rest zurück
Praxisbeispiel: Kundenzählung
kunden_in_einem_shop = 120
neue_kunden = 15
gesamt_kunden = kunden_in_einem_shop + neue_kunden
print("Gesamtkunden:", gesamt_kunden)
2. Fließkommazahlen: float
float steht für Zahlen mit Dezimalstellen. Sie sind wichtig für präzise Berechnungen, z. B. bei Preisen oder statistischen Kennzahlen.
preis = 19.99
rabatt = 2.50
Operationen mit float
gesamt = preis - rabatt
print(gesamt) # 17.49
# Kombination mit int
anzahl = 3
summe = gesamt * anzahl
print(summe) # 52.47
Typecasting: int ↔ float
Man kann zwischen Datentypen umwandeln:
x = 5 # int
y = float(x)
print(y) # 5.0
z = 4.75
w = int(z)
print(w) # 4
- Wichtig: Bei
int()wird abgeschnitten, nicht gerundet.
3. Zeichenketten: str
Strings (str) sind Textinformationen und werden in Anführungszeichen geschrieben:
name = "Max"
nachricht = 'Willkommen in Python!'
Operationen mit Strings
vorname = "Anna"
nachname = "Schmidt"
# Zusammenfügen
voller_name = vorname + " " + nachname
print(voller_name) # Anna Schmidt
# Wiederholen
echo = "Hi! " * 3
print(echo) # Hi! Hi! Hi!
Strings formatieren
alter = 25
text = f"{vorname} ist {alter} Jahre alt."
print(text)
f-Stringssind praktisch, um Variablen in Text einzufügen
Praxisbeispiel: Kundenbegrüßung
kunde = "Lisa"
print(f"Hallo {kunde}, willkommen in unserem Shop!")
4. Wahrheitswerte: bool
bool repräsentiert wahr oder falsch. Wichtig für Bedingungen, Filter und Entscheidungen.
a = True
b = False
Operationen mit bool
x = 10
y = 5
print(x > y) # True
print(x == y) # False
print(x != y) # True
# Logische Operatoren
print(x > 5 and y < 10) # True
print(x > 20 or y < 10) # True
print(not(x > 20)) # True
Praxisbeispiel: Rabattprüfung
kunde_vip = True
if kunde_vip:
print("VIP-Rabatt aktiv!")
else:
print("Kein Rabatt")
5. Typüberprüfung
Mit der Funktion type() kannst du den Datentyp einer Variable prüfen:
a = 5
b = 3.14
c = "Hallo"
d = True
print(type(a)) # <class 'int'>
print(type(b)) # <class 'float'>
print(type(c)) # <class 'str'>
print(type(d)) # <class 'bool'>
6. Praxisbeispiel: Berechnung des Umsatzes
produktpreis = 19.99 # float
anzahl = 5 # int
rabatt_aktiv = True # bool
kunde_name = "Max" # str
# Umsatz berechnen
umsatz = produktpreis * anzahl
if rabatt_aktiv:
umsatz *= 0.9 # 10% Rabatt
print(f"Der Umsatz für {kunde_name} beträgt {umsatz:.2f} €")
- Output: „Der Umsatz für Max beträgt 89.95 €“
- Kombiniert int, float, bool und str in einer kleinen Berechnung
7. Konvertierung zwischen Datentypen
int(),float(),str(),bool()- Nützlich, wenn Daten aus CSV-Dateien, Benutzerinput oder APIs kommen
eingabe = "50"
zahl = int(eingabe)
print(zahl + 10) # 60
- Strings können zu float konvertiert werden, z. B. für Preise oder Messwerte
- Zahlen können zu Strings werden, um sie in Textnachrichten zu verwenden
8. Tipps für Data Science
- Daten immer prüfen – CSVs oder Excel-Dateien enthalten oft falsche Typen
- Typecasting nutzen – Vor Berechnungen sicherstellen, dass die Werte korrekt sind
- Boolesche Werte für Filter – z. B. alle Kunden über 30 Jahre auswählen:
kunden = [25, 30, 45, 22] print([k for k in kunden if k > 30]) # [45]
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