Übung 2025-11-18 für IF-Studierende

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Übung 2025-11-18 für IF-Studierende#

eine Markdown-Zelle

print("Hallo")

Hallo

l = [ "Hallo Welt", "Wie geht es Dir?", "Übehitzt!" ]

l2 = l

l.append( 1.5 )

print(l, l2)

['Hallo Welt', 'Wie geht es Dir?', 'Übehitzt!', 1.5] ['Hallo Welt', 'Wie geht es Dir?', 'Übehitzt!', 1.5]

for x in l:
    if isinstance(x, str):
        print("ist ein String", x, len(x) )
    else:
        print("ist eine Zahl", x)

ist ein String Hallo Welt 10
ist ein String Wie geht es Dir? 16
ist ein String Übehitzt! 9
ist eine Zahl 1.5

def doppelt(x):
    return 2 * x

doppelt(21)

42

doppelt("Hallo")

'HalloHallo'

2 * "Hallo", 2*21, 2* [ "Das", "ist", "eine", "Liste" ]

('HalloHallo',
 42,
 ['Das', 'ist', 'eine', 'Liste', 'Das', 'ist', 'eine', 'Liste'])

Pivot-Tabelle#

import pandas as pd

# Daten erstellen
data = {
    'Region': [
        'Europa', 'Nordamerika', 'Asien', 'Afrika', 'Südamerika', 
        'Australien', 'Europa', 'Nordamerika', 'Asien', 'Afrika'
    ],
    'Name': [
        'Unternehmen A', 'Unternehmen B', 'Unternehmen A', 'Unternehmen B', 
        'Unternehmen A', 'Unternehmen B', 'Unternehmen C', 'Unternehmen B', 
        'Unternehmen C', 'Unternehmen C'
    ],
    'Umsatz (in Millionen €)': [
        150, 210, 300, 90, 120, 
        80, 200, 95, 350, 60
    ]
}

# DataFrame erstellen
df = pd.DataFrame(data)

# Tabelle anzeigen
df
Region Name Umsatz (in Millionen €)
0 Europa Unternehmen A 150
1 Nordamerika Unternehmen B 210
2 Asien Unternehmen A 300
3 Afrika Unternehmen B 90
4 Südamerika Unternehmen A 120
5 Australien Unternehmen B 80
6 Europa Unternehmen C 200
7 Nordamerika Unternehmen B 95
8 Asien Unternehmen C 350
9 Afrika Unternehmen C 60
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