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Eine Pandas DataFrame-Spalte einfach umbenennen: Ein Schnellführer

Eine Pandas DataFrame-Spalte einfach umbenennen: Ein Schnellführer

MoeNagy Dev

Spaltenumbenennung in Pandas

Grundlagen der Spaltenumbenennung in Pandas

Verständnis der Spaltennamen in einem Pandas DataFrame

Pandas DataFrames sind zweidimensionale Datenstrukturen, die Daten in einem tabellarischen Format speichern, ähnlich wie eine Tabellenkalkulation. Jede Spalte in einem DataFrame repräsentiert ein anderes Merkmal oder eine andere Variable, und die Spaltennamen sind wichtig, um mit den Daten zu arbeiten und sie zu identifizieren.

Zugriff und Bearbeitung von Spaltennamen

Die Spaltennamen eines DataFrames können über das Attribut columns zugegriffen werden. Dadurch wird ein pandas Index-Objekt zurückgegeben, das die Spaltennamen enthält.

import pandas as pd
 
# Erstellen eines Beispieldataframes
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})
 
# Zugriff auf die Spaltennamen
print(df.columns)
# Ausgabe: Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')

Um die Spaltennamen zu ändern, können Sie eine neue Liste oder ein neues Array von Namen dem Attribut columns zuweisen.

# Umbenennen der Spalten
df.columns = ['Spalte1', 'Spalte2', 'Spalte3']
print(df.columns)
# Ausgabe: Index(['Spalte1', 'Spalte2', 'Spalte3'], dtype='object')

Umbenennen einer einzelnen Spalte

Verwenden der Methode rename()

Die rename()-Methode in Pandas ermöglicht es Ihnen, eine oder mehrere Spalten in einem DataFrame umzubenennen. Um eine einzelne Spalte umzubenennen, können Sie den aktuellen Spaltennamen und den neuen Spaltennamen als Argumente an die rename()-Methode übergeben.

# Umbenennen einer einzelnen Spalte
df = df.rename(columns={'Spalte1': 'neue_Spalte1'})
print(df.columns)
# Ausgabe: Index(['neue_Spalte1', 'Spalte2', 'Spalte3'], dtype='object')

Festlegen des neuen Spaltennamens

Beim Umbenennen einer einzelnen Spalte können Sie den neuen Spaltennamen als Zeichenkette angeben.

# Umbenennen einer einzelnen Spalte
df = df.rename(columns={'Spalte2': 'aktualisierte_Spalte2'})
print(df.columns)
# Ausgabe: Index(['neue_Spalte1', 'aktualisierte_Spalte2', 'Spalte3'], dtype='object')

Aktualisieren des DataFrames vor Ort

Standardmäßig gibt die Methode rename() ein neues DataFrame mit den aktualisierten Spaltennamen zurück. Wenn Sie das ursprüngliche DataFrame vor Ort ändern möchten, können Sie den Parameter inplace auf True setzen.

# Umbenennen einer einzelnen Spalte vor Ort
df.rename(columns={'aktualisierte_Spalte2': 'finale_Spalte2'}, inplace=True)
print(df.columns)
# Ausgabe: Index(['neue_Spalte1', 'finale_Spalte2', 'Spalte3'], dtype='object')

Umbenennen mehrerer Spalten

Umbenennen mehrerer Spalten auf einmal

Sie können mehrere Spalten gleichzeitig umbenennen, indem Sie ein Wörterbuch an die rename()-Methode übergeben, wobei die Schlüssel die aktuellen Spaltennamen sind und die Werte die neuen Spaltennamen sind.

# Umbenennen mehrerer Spalten
df = df.rename(columns={'neue_Spalte1': 'Spalte_a', 'finale_Spalte2': 'Spalte_b', 'Spalte3': 'Spalte_c'})
print(df.columns)
# Ausgabe: Index(['Spalte_a', 'Spalte_b', 'Spalte_c'], dtype='object')

Verwenden eines Wörterbuchs zur Zuordnung alter Namen zu neuen Namen

Das an die rename()-Methode übergebene Wörterbuch fungiert als Zuordnung zwischen den alten und den neuen Spaltennamen.

# Verwenden eines Wörterbuchs zum Umbenennen mehrerer Spalten
umbenennen_dict = {'Spalte_a': 'Merkmal_1', 'Spalte_b': 'Merkmal_2', 'Spalte_c': 'Merkmal_3'}
df = df.rename(columns=umbenennen_dict)
print(df.columns)
# Ausgabe: Index(['Merkmal_1', 'Merkmal_2', 'Merkmal_3'], dtype='object')

Anwenden der rename()-Methode mit einem Wörterbuch

Sie können die rename()-Methode in einer Zeile Code verketten, um die Spaltennamen zu aktualisieren.

# Verketten der rename()-Methode mit einem Wörterbuch
df = df.rename(columns={'Merkmal_1': 'Variable_a', 'Merkmal_2': 'Variable_b', 'Merkmal_3': 'Variable_c'})
print(df.columns)
# Ausgabe: Index(['Variable_a', 'Variable_b', 'Variable_c'], dtype='object')

Spaltenumbenennung unter Verwendung von Bedingungen

Umbenennen von Spalten basierend auf bestimmten Kriterien

Manchmal möchten Sie Spalten basierend auf bestimmten Bedingungen oder Mustern in den Spaltennamen umbenennen. Dies kann mit Lambda-Funktionen oder regulären Ausdrücken erreicht werden.

Verwenden von Lambda-Funktionen oder regulären Ausdrücken

Hier ist ein Beispiel für die Verwendung einer Lambda-Funktion zum Umbenennen von Spalten:

# Umbenennen von Spalten unter Verwendung einer Lambda-Funktion
df = df.rename(columns=lambda x: 'neu_' + x if x.startswith('Variable') else x)
print(df.columns)
# Ausgabe: Index(['neu_Variable_a', 'neu_Variable_b', 'neu_Variable_c'], dtype='object')

Sie können auch reguläre Ausdrücke verwenden, um komplexere Umbenennungsvorgänge durchzuführen:

import re
 
# Umbenennen von Spalten unter Verwendung von regulären Ausdrücken
df = df.rename(columns=lambda x: re.sub(r'^Variable_', 'Merkmal_', x))
print(df.columns)
# Ausgabe: Index(['Merkmal_a', 'Merkmal_b', 'Merkmal_c'], dtype='object')

Anwenden der bedingten Umbenennung

Die rename()-Methode kann ein Wörterbuch oder eine Funktion als Argument columns annehmen. Dies ermöglicht Ihnen die bedingte Umbenennung basierend auf bestimmten Kriterien.

# Bedingte Umbenennung von Spalten
df = df.rename(columns=lambda x: 'spalte_' + x.upper() if x.startswith('Merkmal') else x)
print(df.columns)
# Ausgabe: Index(['SPALTE_A', 'SPALTE_B', 'SPALTE_C'], dtype='object')

Umgang mit Duplikaten bei der Umbenennung

Identifizieren von doppelten Spaltennamen

Vor der Umbenennung von Spalten ist es wichtig, auf doppelte Spaltennamen in Ihrem DataFrame zu prüfen. Pandas bietet die Methode duplicated() an, um Duplikate zu identifizieren.

# Überprüfen von doppelten Spaltennamen
print(df.columns.duplicated())
# Ausgabe: array([False, False, False])

Konflikte bei der Umbenennung von Spalten auflösen

Wenn Sie auf doppelte Spaltennamen stoßen, müssen Sie die Konflikte vor der Umbenennung der Spalten auflösen. Eine Möglichkeit dies zu tun, besteht darin, einen Suffix an die doppelten Spaltennamen anzuhängen.

# Auflösen von doppelten Spaltennamen
---
title: Umbenennen von Spalten in Pandas DataFrames
author: AI Tutor
date: 2024-05-04
language: de
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# Umbenennen von Spalten in Pandas DataFrames
 
Manchmal müssen die Spaltennamen in einem Pandas DataFrame geändert werden, um sie eindeutig oder besser lesbar zu machen. In diesem Markdown-Dokument werden verschiedene Techniken zum Umbenennen von Spalten in Pandas DataFrames erläutert, einschließlich der Arbeit mit Mehrfachindex-Spaltenstrukturen und der Automatisierung des Umbenennens von Spalten.
 
## Beispiel DataFrame
 
Zunächst betrachten wir ein Beispiel DataFrame, um die verschiedenen Techniken zum Umbenennen von Spalten zu veranschaulichen:
 
```python
import pandas as pd
 
data = {'COL_A': [1, 4], 'COL_B': [2, 5], 'COL_C': [3, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.columns)
# Ausgabe: Index(['COL_A', 'COL_B', 'COL_C'], dtype='object')

In diesem Beispiel hat der DataFrame ursprünglich die Spaltennamen 'COL_A', 'COL_B' und 'COL_C'.

Sicherstellen der Eindeutigkeit von Spaltennamen

Um die Eindeutigkeit von Spaltennamen sicherzustellen, können Sie eine Abfrage verwenden, um Duplikate zu identifizieren und die Spaltennamen entsprechend zu ändern:

# Umbenennen von Spalten und Sicherstellen der Eindeutigkeit
df.columns = [f"{col}_{i}" if col in df.columns[df.columns.duplicated()] else col for i, col in enumerate(df.columns)]
print(df.columns)
# Ausgabe: Index(['COL_A', 'COL_B', 'COL_C_0'], dtype='object')

In diesem Beispiel werden die Duplikate 'COL_C' in 'COL_C_0' umbenannt, um die Eindeutigkeit der Spaltennamen sicherzustellen.

Umbenennen von Spalten mit MultiIndex

Pandas DataFrames können einen MultiIndex haben, der eine hierarchische Spaltenstruktur darstellt. In diesem Fall müssen Sie die verschiedenen Ebenen des MultiIndex berücksichtigen, wenn Sie die Spalten umbenennen.

Arbeiten mit hierarchischen Spaltenstrukturen

Ein DataFrame mit MultiIndex kann folgendermaßen erstellt werden:

# Erstellen eines DataFrames mit MultiIndex
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 'X'), ('A', 'Y'), ('B', 'Z')]))
print(df.columns)
# Ausgabe: MultiIndex([('A', 'X'), ('A', 'Y'), ('B', 'Z')])

In diesem Beispiel hat der DataFrame einen MultiIndex mit den Ebenen 'A' und 'B'.

Umbenennen einzelner Ebenen des MultiIndex

Um einzelne Ebenen des MultiIndex umzubenennen, können Sie ein Wörterbuch an die rename()-Methode übergeben, wobei die Schlüssel die Ebenennamen und die Werte die neuen Namen sind:

# Umbenennen der Ebenen des MultiIndex
df = df.rename(columns=str.lower, level=0)
df = df.rename(columns={'X': 'feature_x', 'Y': 'feature_y', 'Z': 'feature_z'}, level=1)
print(df.columns)
# Ausgabe: MultiIndex([('A', 'feature_x'), ('A', 'feature_y'), ('B', 'feature_z')])

In diesem Beispiel werden die Ebenen 'A', 'X' in 'feature_x', 'A', 'Y' in 'feature_y' und 'B', 'Z' in 'feature_z' umbenannt.

Aktualisieren der Spaltennamen in einem DataFrame mit MultiIndex

Bei der Arbeit mit einem DataFrame mit MultiIndex können Sie die Spaltennamen aktualisieren, indem Sie ein Wörterbuch oder eine Funktion an die rename()-Methode übergeben:

# Umbenennen von Spalten in einem DataFrame mit MultiIndex
df = df.rename(columns={('A', 'feature_x'): ('alpha', 'feat_x'), ('A', 'feature_y'): ('alpha', 'feat_y'), ('B', 'feature_z'): ('beta', 'feat_z')})
print(df.columns)
# Ausgabe: MultiIndex([('alpha', 'feat_x'), ('alpha', 'feat_y'), ('beta', 'feat_z')])

In diesem Beispiel werden die Spalten mit den MultiIndex-Einträgen ('A', 'feature_x') in ('alpha', 'feat_x'), ('A', 'feature_y') in ('alpha', 'feat_y') und ('B', 'feature_z') in ('beta', 'feat_z') umbenannt.

Automatisierung des Umbenennens von Spalten

Verwenden einer Schleife zum Umbenennen mehrerer Spalten

Sie können eine Schleife verwenden, um eine Liste von Spaltennamen zu durchlaufen und sie nacheinander umzubenennen:

# Umbenennen von Spalten mit einer Schleife
old_names = ['alpha', 'beta', 'gamma']
new_names = ['feature_a', 'feature_b', 'feature_c']
 
for old, new in zip(old_names, new_names):
    df = df.rename(columns={old: new})
 
print(df.columns)
# Ausgabe: Index(['feature_a', 'feature_b', 'feature_c'], dtype='object')

In diesem Beispiel werden die Spalten 'alpha', 'beta' und 'gamma' in 'feature_a', 'feature_b' und 'feature_c' umbenannt.

Anwenden einer Funktion zum Umbenennen von Spalten

Sie können auch eine Funktion definieren, um das Umbenennen von Spalten zu handhaben, und sie auf den DataFrame anwenden:

# Umbenennen von Spalten mit einer Funktion
def rename_columns(df, mapping):
    return df.rename(columns=mapping)
 
rename_map = {'feature_a': 'var_a', 'feature_b': 'var_b', 'feature_c': 'var_c'}
df = rename_columns(df, rename_map)
print(df.columns)
# Ausgabe: Index(['var_a', 'var_b', 'var_c'], dtype='object')

In diesem Beispiel wird die Funktion rename_columns definiert, um das Umbenennen von Spalten zu handhaben. Das Umbenennen wird dann auf den DataFrame df mit dem angegebenen rename_map angewendet.

Dynamische Generierung neuer Spaltennamen

In einigen Fällen möchten Sie möglicherweise neue Spaltennamen basierend auf einem bestimmten Muster oder einer bestimmten Logik generieren. Sie können eine Funktion oder eine Schleife verwenden, um die neuen Spaltennamen zu erstellen, und dann das Umbenennen anwenden:

# Dynamische Generierung neuer Spaltennamen
new_names = [f'col_{i}' for i in range(1, len(df.columns) + 1)]
df = df.rename(columns=dict(zip(df.columns, new_names)))
print(df.columns)
# Ausgabe: Index(['col_1', 'col_2', 'col_3'], dtype='object')

In diesem Beispiel werden die neuen Spaltennamen mit dem Muster 'col_' und der entsprechenden Nummer generiert.

Umbenennen von Spalten und Datenbereinigung

Umbenennen von Spalten für bessere Lesbarkeit

Das Umbenennen von Spalten kann die Lesbarkeit und das Verständnis Ihrer Daten verbessern. Verwenden Sie aussagekräftige und sinnvolle Namen, die den Inhalt jeder Spalte klar kommunizieren.

# Umbenennen von Spalten für bessere Lesbarkeit
df = df.rename(columns={'col_1': 'customer_id', 'col_2': 'order_date', 'col_3': 'total_amount'})
print(df.columns)
# Ausgabe: Index(['customer_id', 'order_date', 'total_amount'], dtype='object')

In diesem Beispiel werden die Spalten 'col_1', 'col_2' und 'col_3' in 'customer_id', 'order_date' und 'total_amount' umbenannt.

Standardisierung von Spaltennamen für Konsistenz

Stellen Sie sicher, dass Ihre Spaltennamen einer konsistenten Benennungskonvention folgen, z. B. Verwendung von Kleinbuchstaben, Snake_Case oder CamelCase. Dadurch wird Ihr Code und Ihre Daten besser wartbar.

# Standardisierung von Spaltennamen
df = df.rename(columns=lambda x: x.lower().replace(' ', '_'))
print(df.columns)
# Ausgabe: Index(['customer_id', 'order_date', 'total_amount'], dtype='object')

In diesem Beispiel werden die Spaltennamen in Kleinbuchstaben umgewandelt und Leerzeichen durch Unterstriche ersetzt.

Funktionen

Funktionen sind ein grundlegender Baustein von Python. Sie ermöglichen es Ihnen, eine Reihe von Anweisungen zu kapseln und sie in Ihrem Code mehrmals zu verwenden. Funktionen können Argumente entgegennehmen, Operationen ausführen und Werte zurückgeben.

Hier ist ein Beispiel für eine einfache Funktion, die die Fläche eines Rechtecks berechnet:

def calculate_area(length, width):
    area = length * width
    return area
 
# Verwendung
length = 5
width = 10
result = calculate_area(length, width)
print(f"Die Fläche des Rechtecks beträgt {result} Quadrat-Einheiten.")

Ausgabe:

Die Fläche des Rechtecks beträgt 50 Quadrat-Einheiten.

In diesem Beispiel nimmt die Funktion calculate_area zwei Argumente, length und width, entgegen und gibt die berechnete Fläche zurück. Wir rufen dann die Funktion auf, geben die erforderlichen Argumente an und speichern das Ergebnis in der Variablen result.

Funktionsparameter

Funktionen können verschiedene Arten von Parametern haben:

  • Positionelle Argumente: Dies sind die grundlegenden Parameter, die in der richtigen Reihenfolge beim Aufruf der Funktion angegeben werden müssen.
  • Schlüsselwortargumente: Diese ermöglichen es Ihnen, den Parameternamen beim Aufruf der Funktion anzugeben, was den Code lesbarer macht und es ermöglicht, die Reihenfolge der Argumente zu ändern.
  • Standardargumente: Dies sind Parameter, die einen voreingestellten Wert haben, der verwendet wird, wenn kein Argument beim Aufruf der Funktion angegeben wird.
  • Variable-Length Arguments: Diese erlauben es Ihnen, eine beliebige Anzahl von Argumenten an eine Funktion zu übergeben, die dann in ein Tuple oder eine Liste gesammelt werden.

Hier ist ein Beispiel, das diese verschiedenen Arten von Parametern zeigt:

def begrueßen(name, begrüßung="Hallo", satzzeichen="!"):
    print(f"{begrüßung}, {name}{satzzeichen}")
 
# Positionale Argumente
begrüßen("Alice")  # Ausgabe: Hallo, Alice!
begrüßen("Bob", "Hi")  # Ausgabe: Hi, Bob!
 
# Schlüsselwort-Argumente
begrüßen(name="Charlie", begrüßung="Hola")  # Ausgabe: Hola, Charlie!
begrüßen(satzzeichen=".", name="David")  # Ausgabe: Hallo, David.
 
# Argumente variabler Länge
def summe_zahlen(*args):
    gesamt = 0
    for zahl in args:
        gesamt += zahl
    return gesamt
 
print(summe_zahlen(1, 2, 3))  # Ausgabe: 6
print(summe_zahlen(4, 5, 6, 7, 8))  # Ausgabe: 30

Gültigkeitsbereich und Namensräume

In Python haben Variablen einen definierten Gültigkeitsbereich, der bestimmt, wo sie zugegriffen und verändert werden können. Es gibt zwei Hauptgültigkeitsbereiche:

  1. Lokaler Gültigkeitsbereich: Variablen, die innerhalb einer Funktion oder eines Blocks (z.B. einer Schleife oder einer if-Anweisung) definiert werden, haben einen lokalen Gültigkeitsbereich und sind nur innerhalb dieser Funktion oder dieses Blocks zugänglich.
  2. Globaler Gültigkeitsbereich: Variablen, die außerhalb einer Funktion oder eines Blocks definiert sind, haben einen globalen Gültigkeitsbereich und können von überall im Code aus zugegriffen werden.

Sie können das Schlüsselwort global verwenden, um globale Variablen von innerhalb einer Funktion aus zuzugreifen und zu ändern.

globale_variable = 10
 
def globale_variable_verändern():
    global globale_variable
    globale_variable += 5
    print(f"Wert der globalen Variable: {globale_variable}")
 
globale_variable_verändern()  # Ausgabe: Wert der globalen Variable: 15
print(globale_variable)  # Ausgabe: 15

Rekursive Funktionen

Rekursive Funktionen sind Funktionen, die sich selbst aufrufen, um ein Problem zu lösen. Sie sind nützlich für die Lösung von Problemen, die in kleinere, ähnliche Teilprobleme aufgeteilt werden können.

Hier ist ein Beispiel für eine rekursive Funktion, die die Fakultät einer Zahl berechnet:

def fakultät(n):
    if n == 0 or n == 1:
        return 1
    else:
        return n * fakultät(n - 1)
 
print(fakultät(5))  # Ausgabe: 120

In diesem Beispiel ruft die Funktion fakultät sich selbst mit einem kleineren Wert von n auf, bis sie den Basisfall erreicht hat (wenn n 0 oder 1 ist), an dem sie 1 zurückgibt. Die Funktion multipliziert dann den aktuellen Wert von n mit dem Ergebnis des rekursiven Aufrufs.

Module und Pakete

Die modulare Gestaltung von Python ermöglicht es Ihnen, Ihren Code in wiederverwendbare Komponenten namens Module zu organisieren. Module können Funktionen, Klassen und Variablen enthalten, die in anderen Teilen Ihres Codes importiert und verwendet werden können.

Hier ist ein Beispiel für die Erstellung eines einfachen Moduls und dessen Import:

# my_module.py
def begrüßen(name):
    print(f"Hallo, {name}!")
 
# main.py
import my_module
 
my_module.begrüßen("Alice")  # Ausgabe: Hallo, Alice!

In diesem Beispiel erstellen wir ein Modul namens my_module.py, das eine Funktion begrüßen enthält. In der Datei main.py importieren wir das my_module und verwenden die begrüßen Funktion daraus.

Pakete sind eine Möglichkeit, verwandte Module in eine hierarchische Struktur zu organisieren. Sie ermöglichen es Ihnen, verwandte Funktionalitäten zu gruppieren und Ihren Code einfacher zu verwalten und zu verteilen.

Hier ist ein Beispiel für die Erstellung eines einfachen Pakets:

my_package/
    __init__.py
    math/
        __init__.py
        arithmetic.py
        geometry.py

In diesem Beispiel haben wir ein Paket namens my_package, das ein Unterpaket namens math enthält. Die __init__.py-Dateien sowohl im Paket als auch im Unterpaket ermöglichen es Python, sie als Pakete zu erkennen.

Sie können dann die Funktionen aus den Modulen innerhalb des Pakets importieren und verwenden:

from my_package.math.arithmetic import add
from my_package.math.geometry import calculate_area
 
ergebnis = add(5, 10)
print(ergebnis)  # Ausgabe: 15
 
fläche = calculate_area(5, 10)
print(fläche)  # Ausgabe: 50

Fehlerbehandlung und Ausnahmen

Python verfügt über einen integrierten Mechanismus zur Fehlerbehandlung, der es Ihnen ermöglicht, Fehler, die während der Ausführung Ihres Codes auftreten können, elegant zu behandeln. Dies geschieht mit try-except-Blöcken.

Hier ist ein Beispiel, wie man einen ZeroDivisionError behandelt:

def teilen(a, b):
    try:
        ergebnis = a / b
        return ergebnis
    except ZeroDivisionError:
        print("Fehler: Division durch Null")
        return None
 
print(teilen(10, 2))  # Ausgabe: 5.0
print(teilen(10, 0))  # Ausgabe: Fehler: Division durch Null

In diesem Beispiel versucht die Funktion teilen, das erste Argument durch das zweite Argument zu teilen. Wenn ein ZeroDivisionError auftritt, wird der except-Block ausgeführt und eine Meldung wird ausgegeben. Die Funktion gibt dann None statt des Ergebnisses zurück.

Sie können auch mehrere Ausnahmen abfangen und unterschiedlich behandeln:

def eingabe_verarbeiten(wert):
    try:
        zahl = int(wert)
        ergebnis = 100 / zahl
        return ergebnis
    except ValueError:
        print("Fehler: Ungültige Eingabe. Bitte geben Sie eine Zahl ein.")
        return None
    except ZeroDivisionError:
        print("Fehler: Division durch Null")
        return None
 
print(eingabe_verarbeiten("10"))  # Ausgabe: 10.0
print(eingabe_verarbeiten("hallo"))  # Ausgabe: Fehler: Ungültige Eingabe. Bitte geben Sie eine Zahl ein.
print(eingabe_verarbeiten("0"))  # Ausgabe: Fehler: Division durch Null

In diesem Beispiel versucht die Funktion eingabe_verarbeiten, die Eingabe in eine Ganzzahl umzuwandeln. Wenn ein ValueError auftritt (z.B. wenn die Eingabe keine gültige Zahl ist), behandelt die Funktion dies und gibt None zurück. Wenn ein ZeroDivisionError auftritt, behandelt die Funktion das ebenfalls und gibt None zurück.

Fazit

In diesem Python-Tutorial haben wir eine Vielzahl von Themen behandelt, darunter Funktionen, Gültigkeitsbereich und Namensräume, rekursive Funktionen, Module und Pakete sowie Fehlerbehandlung. Diese Konzepte sind grundlegend für das Schreiben effektiven und wartbaren Python-Codes.

title: Anleitung zum Python Codieren language: de

Erinnere dich daran, dass der beste Weg, um deine Python-Fähigkeiten zu verbessern, darin besteht, zu üben, zu experimentieren und weiter zu lernen. Erkunde das umfangreiche Ökosystem der Python-Bibliotheken und -Frameworks und zögere nicht, nach Ressourcen, Tutorials und Communities zu suchen, die dir helfen können, dein Wissen zu erweitern.

Viel Spaß beim Codieren!

MoeNagy Dev