Teil 9: Bedingungen und Schleifen

Nachdem wir grundlegende Datentypen und Datenstrukturen kennengelernt haben, ist der nächste Schritt, Kontrollstrukturen in Python zu verstehen. Bedingungen und Schleifen ermöglichen es, Entscheidungen zu treffen und wiederholte Aufgaben effizient zu erledigen – unverzichtbar in Data Science.


1. Bedingungen: if, elif, else

Bedingungen werden verwendet, um Code nur auszuführen, wenn eine bestimmte Bedingung erfüllt ist.

alter = 20

if alter >= 18:
    print("Volljährig")
else:
    print("Minderjährig")
  • if prüft die Bedingung
  • else wird ausgeführt, wenn die Bedingung nicht erfüllt ist

Mehrere Bedingungen: elif

note = 85

if note >= 90:
    print("Sehr gut")
elif note >= 75:
    print("Gut")
elif note >= 60:
    print("Befriedigend")
else:
    print("Ausreichend")
  • elif erlaubt zusätzliche Prüfungen
  • Python prüft von oben nach unten und führt nur den ersten passenden Block aus

2. Vergleichsoperatoren

Bedingungen basieren häufig auf Vergleichsoperatoren:

OperatorBedeutungBeispiel
==gleichx == 5
!=ungleichx != 5
>größerx > 5
<kleinerx < 5
>=größer oder gleichx >= 5
<=kleiner oder gleichx <= 5

3. Logische Operatoren

  • and – beide Bedingungen müssen wahr sein
  • or – mindestens eine Bedingung muss wahr sein
  • not – negiert die Bedingung
x = 10
y = 5

if x > 5 and y < 10:
    print("Beide Bedingungen erfüllt")

if x > 15 or y < 10:
    print("Mindestens eine Bedingung erfüllt")

if not x < 5:
    print("x ist nicht kleiner als 5")

4. Praxisbeispiel: Kundenauswahl

kunden = [
    {"Name": "Anna", "Alter": 28, "VIP": True},
    {"Name": "Ben", "Alter": 35, "VIP": False},
    {"Name": "Clara", "Alter": 22, "VIP": True}
]

for kunde in kunden:
    if kunde["VIP"] and kunde["Alter"] > 25:
        print(f"{kunde['Name']} erhält einen Sonderrabatt")
  • Ausgabe: Anna erhält einen Sonderrabatt

5. Schleifen: for

for-Schleifen werden verwendet, um über Elemente zu iterieren.

zahlen = [1, 2, 3, 4, 5]

for zahl in zahlen:
    print(zahl * 2)
  • Jede Zahl wird verarbeitet
  • Schleifen eignen sich perfekt für Datenanalyse, Berechnungen und Filterungen

Range-Funktion

for i in range(5):  # 0 bis 4
    print(i)
  • range(start, stop, step) – flexible Zahlenfolgen
for i in range(1, 10, 2):
    print(i)  # 1,3,5,7,9

6. Schleifen: while

while-Schleifen werden verwendet, wenn eine Bedingung erfüllt sein muss, um die Schleife auszuführen.

x = 0
while x < 5:
    print(x)
    x += 1
  • Wird ausgeführt, solange die Bedingung x < 5 wahr ist

7. Schleifensteuerung: break, continue, else

  • break – beendet die Schleife vorzeitig
  • continue – überspringt den aktuellen Durchgang
  • else bei Schleifen – wird ausgeführt, wenn die Schleife nicht durch break beendet wurde
for i in range(10):
    if i == 5:
        break
    print(i)  # 0,1,2,3,4

for i in range(5):
    if i == 2:
        continue
    print(i)  # 0,1,3,4

for i in range(3):
    print(i)
else:
    print("Schleife beendet")  # Wird ausgeführt

8. Verschachtelte Bedingungen und Schleifen

Man kann Bedingungen in Schleifen verschachteln, um komplexe Logik zu implementieren:

kunden = [
    {"Name": "Anna", "Alter": 28, "VIP": True},
    {"Name": "Ben", "Alter": 35, "VIP": False},
    {"Name": "Clara", "Alter": 22, "VIP": True}
]

for kunde in kunden:
    if kunde["VIP"]:
        if kunde["Alter"] > 25:
            print(f"{kunde['Name']} bekommt VIP-Rabatt")
        else:
            print(f"{kunde['Name']} ist VIP, aber kein Rabatt")
  • Ausgabe: Anna bekommt VIP-Rabatt Clara ist VIP, aber kein Rabatt

9. Praxisbeispiel: Summierung von Verkäufen

verkaeufe = [100, 200, 150, 300]
summe = 0

for betrag in verkaeufe:
    if betrag > 150:
        summe += betrag

print(f"Summe der Verkäufe über 150: {summe}")  # 200+300=500
  • Kombination aus for-Schleife und Bedingung

10. Tipps für Data Science

  1. Bedingungen für Filterung – z. B. nur Kunden über 30 Jahre auswählen
  2. Schleifen für Aggregationen – Summe, Durchschnitt, Maximalwerte
  3. Verschachtelung – komplexe Regeln implementieren
  4. Comprehensions lernen – später können viele Schleifen mit Listen-/Dict-Comprehensions ersetzt werden

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