Strutture di controllo e cicli Python

Python per il Data Analyst/Science: Strutture di controllo e cicli

Benvenuto a un altro capitolo della nostra serie “Python per il Data Analyst/Science”.

Oggi esploreremo le strutture di controllo (if, elif, else) e i cicli (for, while) in Python.

Questi elementi sono fondamentali per qualsiasi programmazione, permettendoti di eseguire logiche complesse e iterazioni sui dati. Imparerai come utilizzare queste strutture con esempi pratici legati all’analisi dei dati.

Obiettivo dell’articolo

L’obiettivo di questo articolo è fornirti una comprensione approfondita delle strutture di controllo e dei cicli in Python, permettendoti di:

  • Utilizzare condizioni logiche per eseguire blocchi di codice diversi.
  • Iterare su sequenze di dati per manipolare e analizzare informazioni.

Strutture di controllo in Python

Le strutture di controllo in Python ti permettono di eseguire blocchi di codice basati su condizioni specifiche.

If, elif, else

If: Esegue un blocco di codice se una condizione è vera.

Elif: (else if) Esegue un blocco di codice se la condizione precedente è falsa ma un’altra condizione è vera.

Else: Esegue un blocco di codice se tutte le condizioni precedenti sono false.

Esempio di utilizzo di if, elif, else: Immagina di voler categorizzare i clienti in base alla loro spesa mensile.

#Esempio di categorizzazione dei clientispesa_mensile = 1200

if spesa_mensile > 1000:
    categoria = "Top Spender"
elif spesa_mensile > 500:
    categoria = "Mid Spender"
else:
    categoria = "Low Spender"

print("Categoria cliente:", categoria)

Cicli

I cicli in Python ti permettono di iterare su sequenze di dati, eseguendo lo stesso blocco di codice per ogni elemento della sequenza.

Ciclo for

Il ciclo for è utilizzato per iterare su una sequenza (come una lista, una tupla o una stringa).

Esempio di utilizzo del ciclo for: Calcoliamo la somma delle vendite settimanali di un negozio.

# Esempio di calcolo delle vendite settimanali
vendite_settimanali = [150, 200, 250, 300, 400, 500, 600]
somma_vendite = 0

for vendita in vendite_settimanali:
    somma_vendite += vendita

print("Somma delle vendite settimanali:", somma_vendite)

Ciclo while

Il ciclo while è utilizzato per ripetere un blocco di codice fintanto che una condizione è vera.

Esempio di utilizzo del ciclo while: Contiamo quanti mesi ci vogliono per raggiungere un certo risparmio mensile.

# Esempio di calcolo dei mesi per raggiungere un risparmio
risparmio_mensile = 200
obiettivo = 1000
mesi = 0
somma_risparmi = 0

while somma_risparmi < obiettivo:
    somma_risparmi += risparmio_mensile
    mesi += 1

print("Numero di mesi per raggiungere l'obiettivo:", mesi)

Applicazioni pratiche per il Data Analyst

Filtrare un dataset

Supponiamo di avere un dataset di vendite e vogliamo filtrare solo le vendite superiori a una certa soglia.

# Esempio di filtraggio delle vendite
vendite = [150, 700, 250, 800, 400, 300, 900]
soglia = 500
vendite_filtro = []

for vendita in vendite:
    if vendita > soglia:
        vendite_filtro.append(vendita)

print("Vendite superiori alla soglia:", vendite_filtro)

Calcolare la media delle vendite

Calcoliamo la media delle vendite settimanali di un negozio.

# Esempio di calcolo della media delle vendite settimanali
vendite_settimanali = [150, 200, 250, 300, 400, 500, 600]
somma_vendite = 0
numero_giorni = 0

for vendita in vendite_settimanali:
    somma_vendite += vendita
    numero_giorni += 1

media_vendite = somma_vendite / numero_giorni
print("Media delle vendite settimanali:", media_vendite)

Esecuzione del codice in Visual Studio Code

  1. Apri Visual Studio Code e crea un nuovo file Python (con estensione .py).
  2. Copia e incolla uno degli esempi di codice forniti sopra nel file.
  3. Salva il file.
  4. Esegui il file premendo F5 o utilizzando il terminale integrato (Terminal > New Terminal) e digitando python nome_del_file.py.

Conclusione strutture di controllo Python

Abbiamo esplorato le strutture di controllo (if, elif, else) e i cicli (for, while) in Python.

Questi concetti sono fondamentali per qualsiasi data analyst che desideri manipolare e analizzare i dati in modo efficiente.

Fonti


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