6. Moment06 - Dataanalys

Kodexempel: List comprehension

# Vanlig loop för att skapa kvadrater
kvadrater = []
for x in range(1, 11):
    kvadrater.append(x2)

# Samma kod med list comprehension
kvadrater = [x2 for x in range(1, 11)]
# Lagrar [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

# Filtrera fram jämna tal från en lista
jämna_tal = [x for x in range(20) if x % 2 == 0]
# Lagrar: [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

Kodexempel: Tuple-unpacking med funktion

# Funktion som returnerar flera värden i en tuple
def koordinat():
    return (4, 7)

x, y = koordinat()
print(f"Koordinaten är ({x}, {y})")

Kodexempel: Tuple-unpacking

# Direkt tuple-unpacking
person = ("Olle", 16, "NA1")
namn, ålder, klass = person
print(f"{namn} är {ålder} år gammal och går i klass {klass}.")

Generell struktur för map()

map(funktion, lista)

• funktion är det som ska utföras på varje element (ofta en lambda-funktion).
• lista är listan vars element du vill ändra eller bearbeta.

Kodexempel: Användning av map() och lambda

# Ursprunglig lista med temperaturer i Celsius
celsius = [0, 10, 20, 30]

# Omvandlar varje temperatur till Fahrenheit med hjälp av map och lambda
fahrenheit = list(map(lambda c: c * 9/5 + 32, celsius))

# Resultat
print(fahrenheit)  # Skriver ut: [32.0, 50.0, 68.0, 86.0]

Förklaring

• Varje temperatur (c) multipliceras med 9/5 och därefter adderas 32.
• Detta görs automatiskt på varje element i listan.
• Resultatet samlas sedan upp i en ny lista. list() används för att typkonvertera ett map-objekt till en lista, eftersom ett map-objekt inte går att använda själv utan måste konverteras till något mer användbart, ofta en lista.

Kodexempel: Användning av map() och lambda

# Ursprunglig lista med strängar
strängar = ['1', '2', '3', '4']

# Konverterar varje sträng till ett heltal
tal = list(map(lambda x: int(x), strängar))

# Resultat
print(tal)  # Skriver ut: [1, 2, 3, 4]

Förklaring

• Varje element (x) i listan är från början en sträng.
• int(x) används för att konvertera varje sträng till ett heltal.
• Resultatet samlas i en ny lista.

Kodexempel: Exempel med tuple

elever = [("Anna", 85), ("Björn", 72), ("Cecilia", 95)]
sorterade_elever = sorted(elever, key=lambda elev: elev[1], reverse=True)

Kodexempel: Exempel med tuple

länder = [("Sverige", 10350000), ("Norge", 5400000), ("Island", 370000)]
stora_länder = [land for land in länder if land[1] >= 1000000]

Kodexempel: En enkel dictionary

person = {
    "namn": "Alva",
    "program": "NA",
    "poäng": 2400
}

# Hämta ett värde
print(person["namn"])

# Lägg till en ny nyckel
person["klass"] = "NA22"

# Uppdatera ett värde
person["poäng"] += 100

# Iterera över dictionaryn
for nyckel, värde in person.items():
    print(f"{nyckel}: {värde}")

Alva
namn: Alva
program: NA
poäng: 2500
klass: NA22

Här skapas en dictionary med information om en elev. Vi visar hur man hämtar ett värde, lägger till en ny nyckel, uppdaterar ett befintligt värde och loopar över alla nycklar och värden i dictionaryn.

Lägg märke till att du kan använda person["namn"] för att hämta ett specifikt värde – precis som med listor, fast med namn istället för siffra.

Kodexempel: Konvertera dictionary till JSON-sträng

import json

person = {"namn": "Alva", "program": "NA", "poäng": 2400}
json_str = json.dumps(person, indent=2, ensure_ascii=False)
print(json_str)

Funktionen json.dumps() omvandlar en dictionary till en JSON-sträng. Parametern indent=2 gör att resultatet blir lättläst.

Om du vill att svenska tecken som å, ä och ö ska synas korrekt, kan du lägga till ensure_ascii=False.

{
  "namn": "Alva",
  "program": "NA",
  "poäng": 2400
}

Kodexempel: Spara och läsa från JSON-fil

import json

person = {"namn": "Alva", "program": "NA", "poäng": 2400}

# Spara till fil
with open("elev.json", "w", encoding='utf-8') as fil:
    # ensure_ascii = False innebär att å/ä/ö sparas korrekt.
    json.dump(person, fil, indent=2, ensure_ascii=False)

# Läsa från fil
with open("elev.json", encoding='utf-8') as fil:
    data = json.load(fil)
    print(data)
    print(data["namn"])

{'namn': 'Alva', 'program': 'NA', 'poäng': 2400}
Alva

{
  "namn": "Alva",
  "program": "NA",
  "poäng": 2400
}

Kodexempel: Lista med dictionarys

elever = [
    {"namn": "Alva", "program": "NA"},
    {"namn": "Elias", "program": "TE"},
    {"namn": "Sara", "program": "NA"}
]

for elev in elever:
    print(f"{elev['namn']} går {elev['program']}")

Nu har vi tagit steget vidare från enstaka dictionaries till en lista av dictionaries. Den här strukturen är vanlig när man vill hantera flera enheter av samma typ – t.ex. en lista av elever eller produkter i en butik.

Varje element i listan är en dictionary med samma uppsättning nycklar, vilket gör det lätt att loopa igenom och analysera datan.

Alva går NA
Elias går TE
Sara går NA

Kodexempel: Shorthanded if

film = {"titel": "Inception", "tillåten_ålder": 15, "textad": True}
textstatus = "har undertext" if film["textad"] else "har ingen undertext"
print(f"{film['titel']} är tillåten från {film['tillåten_ålder']} år och {textstatus}.")

Kodexempel: Vanlig if-sats

if film["textad"]:
    textstatus = "har undertext"
else:
    textstatus = "har ingen undertext"

print(f"{film['titel']} är tillåten från {film['tillåten_ålder']} år och {textstatus}.")

Kodexempel: Lista med klasser, där varje klass innehåller en lista med elever

klasser = [
    {
        "klass": "NA22",
        "elever": [
            {"namn": "Alva", "ålder": 17},
            {"namn": "Joel", "ålder": 18}
        ]
    },
    {
        "klass": "TE22",
        "elever": [
            {"namn": "Sara", "ålder": 17},
            {"namn": "Omar", "ålder": 18}
        ]
    }
]

# Skriv ut alla elever och vilken klass de går i
for klass in klasser:
    for elev in klass["elever"]:
        print(f"{elev['namn']} går i {klass['klass']}")

Alva går i NA22
Joel går i NA22
Sara går i TE22
Omar går i TE22

Kodexempel: En elev med en lista av provresultat

elev = {
    "namn": "Alva",
    "program": "NA",
    "provresultat": [78, 84, 92]
}

# Räkna ut medelvärde
medel = sum(elev["provresultat"]) / len(elev["provresultat"])
print(f"{elev['namn']} har ett medelvärde på {medel:.1f}")

Alva har ett medelvärde på 84.7

Kodexempel: Enkel lista

resultat = [72, 88, 91, 65, 78]

print("Antal resultat:", len(resultat))
print("Högsta poäng:", max(resultat))
print("Lägsta poäng:", min(resultat))
print("Medelpoäng:", sum(resultat)/len(resultat))

Antal resultat: 5
Högsta poäng: 91
Lägsta poäng: 65
Medelpoäng: 78.8

Kodexempel: Lista med dictionaries

elever = [
    {"namn": "Alva", "resultat": [65, 72, 88]},
    {"namn": "Elias", "resultat": [78, 91]},
    {"namn": "Sara", "resultat": [84]}
]

alla_resultat = []
for elev in elever:
    alla_resultat += elev["resultat"]

print("Totalt antal resultat:", len(alla_resultat))
print("Högsta poäng:", max(alla_resultat))
print("Lägsta poäng:", min(alla_resultat))
print("Medelpoäng:", round(sum(alla_resultat)/len(alla_resultat), 2))

Totalt antal resultat: 6
Högsta poäng: 91
Lägsta poäng: 65
Medelpoäng: 79.67

Kodexempel: Filtrera i lista

poäng = [4, 8, 6, 10, 3]
filtrerade = [p for p in poäng if p > 5]
print("Poäng över 5:", filtrerade)

Poäng över 5: [8, 6, 10]

Kodexempel: Filtrera i lista av dictionaries (med lista som värde)

def filtrera_höga(elev):
    return [v for v in elev["resultat"] if v >= 7]

elever = [
  {"namn": "Anna", "resultat": [5, 7, 6]},
  {"namn": "Nils", "resultat": [4, 3]},
  {"namn": "Lea", "resultat": [9, 10]}
]

for elev in elever:
    print(elev["namn"], ":", filtrera_höga(elev))

Anna : [7]
Nils : []
Lea : [9, 10]

Kodexempel: Gruppering och räknare, två metoder

elever = [
    {"namn": "Alva", "favoritämnen": ["Kemi", "Biologi"]},
    {"namn": "Elias", "favoritämnen": ["Fysik"]},
    {"namn": "Sara", "favoritämnen": ["Kemi"]},
    {"namn": "Lina", "favoritämnen": ["Biologi", "Kemi"]}
]

# Variant 1: med if/else
antal1 = {}
for elev in elever:
    for ämne in elev["favoritämnen"]:
        if ämne in antal1:
            antal1[ämne] += 1
        else:
            antal1[ämne] = 1

# Variant 2: med .get()
antal2 = {}
for elev in elever:
    for ämne in elev["favoritämnen"]:
        antal2[ämne] = antal2.get(ämne, 0) + 1  # .get() returnerar 0 om nyckeln saknas

print("Med if/else:", antal1)
print("Med get():", antal2)

Med if/else: {'Kemi': 3, 'Biologi': 2, 'Fysik': 1}
Med get(): {'Kemi': 3, 'Biologi': 2, 'Fysik': 1}

Kodexempel: Enkelt stapeldiagram

import matplotlib.pyplot as plt  # Importerar ritverktyget pyplot från matplotlib

språk = ["Franska", "Spanska", "Tyska"]
antal = [12, 18, 7]
plt.bar(språk, antal)            # Skapar ett stapeldiagram där x = språk (etiketter), y = antal (höjd på staplar)
plt.title("Val av språk")        # Lägger till en rubrik
plt.xlabel("Språk")              # Etikett under x-axeln
plt.ylabel("Antal elever")       # Etikett vid y-axeln
plt.show()                       # Visar diagrammet i ett nytt fönster

Diagram

Det här diagrammet visar ett enkelt stapeldiagram där varje stapel representerar antalet elever per språkval.

Kodexempel:

plt.bar(språk, antal, color=["red", "green", "blue"])  # Välj färger för varje stapel
plt.yticks(range(0, 21, 5))  # Visa bara hela femtal på y-axeln

Diagram

Kodexempel:

plt.barh(språk, antal, color=["red", "green", "blue"])  # Välj färger för varje stapel
plt.xticks(range(0, 21, 5))  # Visa bara hela femtal på x-axeln

Diagram

Kodexempel:

for i in range(len(språk)):
    plt.text(språk[i], antal[i] + 0.5, str(antal[i]), ha="center")  # Text ovanför varje stapel

Diagram

Kodexempel:

plt.bar(språk, antal, color="green", width=0.6, edgecolor="black")  # Smalare staplar med grön färg och svart kant

Diagram

Kodexempel: Linjediagram

import matplotlib.pyplot as plt
år = ["2020", "2021", "2022", "2023"]      # Värden för x-axeln (tidslinje)
antal = [14, 18, 21, 25]                   # Värden för y-axeln (antal elever)
plt.plot(år, antal, marker="o")            # Skapar ett linjediagram med markeringar vid varje punkt
plt.title("Elever som valt Programmering") # Rubrik för diagrammet
plt.xlabel("År")                           # Etikett under x-axeln
plt.ylabel("Antal elever")
plt.grid(True)                             # Visar både horisontella och vertikala hjälplinjer
plt.show()

Vill du bara visa linjer på en axel?

plt.grid(axis="y")  # Endast horisontella linjer
plt.grid(axis="x")  # Endast vertikala linjer

Diagram

Kodexempel:

plt.plot(år, antal, color="green", linestyle="--", marker="o")  # Streckad grön linje med cirkelmarkörer

Diagram

Kodexempel:

år = ["2020", "2021", "2022", "2023"]
prog = [14, 18, 21, 25]
webb = [10, 15, 17, 22]

plt.plot(år, prog, label="Programmering", color="blue", marker="o")
plt.plot(år, webb, label="Webbutveckling", color="orange", marker="s")
plt.legend()  # Visa etikettförklaring

Diagram

Kodexempel:

for i in range(len(år)):
    plt.text(år[i], antal[i] + 0.5, str(antal[i]), ha="center")

Diagram

Kodexempel:

import matplotlib.pyplot as plt
ämnen = ["Biologi", "Kemi", "Fysik"]               # Etiketter för varje tårtbit
andelar = [25, 30, 45]                             # Storlek (andel) för varje kategori
plt.pie(andelar, labels=ämnen, autopct="%1.0f%%")  # Skapar cirkeldiagram med etiketter och procent
plt.title("Fördelning av favoritämnen")            # Rubrik för cirkeldiagrammet
plt.show()

Diagram

Kodexempel:

kurser = ["Programmering", "Webbutveckling", "Matematik"]  # Lista med kurser
år_2021 = [15, 10, 20]  # Antal elever år 2021
år_2022 = [17, 13, 19]  # Antal elever år 2022
år_2023 = [20, 15, 22]  # Antal elever år 2023

x_pos = list(range(len(kurser)))  # Skapar en lista med positioner 0, 1, 2 för kurserna
bredd = 0.25  # Bredd på varje stapel

# Justera positioner för staplarna så att de hamnar bredvid varandra
x1 = [x - bredd for x in x_pos]  # Flytta första stapeln åt vänster
x2 = x_pos                       # Andra stapeln i mitten
x3 = [x + bredd for x in x_pos]  # Flytta tredje stapeln åt höger

# Rita staplar för varje år
plt.bar(x1, år_2021, width=bredd, label="2021")
plt.bar(x2, år_2022, width=bredd, label="2022")
plt.bar(x3, år_2023, width=bredd, label="2023")

# Lägg till etiketter och titel
plt.xticks(x_pos, kurser)
plt.xlabel("Kurs")
plt.ylabel("Antal elever")
plt.title("Antal elever per kurs och år")
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()

Diagram

Kodexempel:

import matplotlib.pyplot as plt

ämnen = ["Fysik", "Kemi", "Biologi", "Teknik"]
antal = [12, 15, 9, 11]
utveckling = [10, 13, 8, 12]  # För att visa en trend med linje

plt.bar(ämnen, antal, label="Nuvarande")
plt.plot(ämnen, utveckling, color="red", marker="o", label="Utveckling")

plt.title("Elever per ämne och utveckling")
plt.xlabel("Ämne")
plt.ylabel("Antal elever")
plt.legend()
plt.show()

Diagram

Kodexempel:

import matplotlib.pyplot as plt  # Importera ritverktyget

ämnen = ["Fysik", "Kemi", "Biologi", "Teknik"]  # Lista med ämnen
betyg = [3.1, 3.5, 3.2, 3.0]  # Lista med medelbetyg (skalor t.ex. 1-5)
antal = [20, 25, 18, 22]  # Lista med antal elever

fig, ax1 = plt.subplots()  # Skapa en figur och en första axel (ax1)

# Stapeldiagram på första y-axeln
ax1.bar(ämnen, antal, color="lightblue", label="Antal elever")
ax1.set_ylabel("Antal elever", color="lightblue")  # Etikett till vänster (y-axel 1)
ax1.tick_params(axis="y", labelcolor="lightblue")  # Färgsätt y-etiketter så de matchar staplarna

# Skapa en andra y-axel som delar x-axeln
ax2 = ax1.twinx()

# Linjediagram på andra y-axeln
ax2.plot(ämnen, betyg, color="darkgreen", marker="o", label="Medelbetyg")
ax2.set_ylabel("Medelbetyg", color="darkgreen")  # Etikett till höger (y-axel 2)
ax2.tick_params(axis="y", labelcolor="darkgreen")  # Färgsätt y-etiketter så de matchar linjen

# Lägg till en titel och fixa layout
plt.title("Antal elever och medelbetyg per ämne")
fig.tight_layout()  # Justera layout så allt får plats
plt.show()

Diagram

Kodexempel:

plt.xticks(rotation=20)  # Rotera etiketter om de krockar
plt.tight_layout()       # Justera automatiskt layout
plt.savefig("diagram.png")  # Spara till bildfil

Kodexempel:

ax1.set_ylim(0, 10)  # För stapeldiagrammets axel
ax2.set_ylim(-5, 25) # För linjediagrammets axel

Kodexempel:

plt.ylim(0, 10)

Exempel på innehåll i en CSV-fil

klass,namn,poäng
TE21,Alva,85
TE21,Leo,73
NA22,Maja,91
NA22,Elias,88

Kodexempel: Läs in en CSV-fil

import csv
from pprint import pprint  # Importera pretty print för snyggare utskrift

with open("resultat.csv", encoding="utf-8") as fil:
    reader = csv.DictReader(fil, delimiter=",")  # Skapa en reader-objekt (välj ";" om din fil använder semikolon)
    data = list(reader)  # Läs in alla rader som en lista av dictionaries

pprint(data)  # Snygg och lättläst utskrift av listan

[
  {"klass": "TE21", "namn": "Alva", "poäng": "85"},
  {"klass": "TE21", "namn": "Leo", "poäng": "73"},
  {"klass": "NA22", "namn": "Maja", "poäng": "91"},
  {"klass": "NA22", "namn": "Elias", "poäng": "88"}
]

Kodexempel: Konvertera poäng till int

for elev in data:
    elev["poäng"] = int(elev["poäng"])

Kodexempel: Användning av pprint

pprint(data, width=60)  # Begränsar radens längd för ännu snyggare layout
pprint(data, indent=4)  # Lägger till extra indrag för bättre läsbarhet

Kodexempel: Spara sammanfattning till CSV

import csv

# Skapa en lista med sammanfattningsdata
sammanfattning = [
    {"klass": "TE21", "medel": 79, "högst": 85, "lägst": 73},
    {"klass": "NA22", "medel": 89, "högst": 91, "lägst": 88}
]

# Öppna en ny fil för skrivning
with open("sammanfattning.csv", mode="w", newline="", encoding="utf-8") as fil:
    writer = csv.DictWriter(fil, fieldnames=["klass", "medel", "högst", "lägst"])  # Skapa ett skriv-objekt och ange kolumner
    writer.writeheader()  # Skriv ut rubrikraden i filen
    writer.writerows(sammanfattning)  # Skriv ut alla dictionaries som rader i filen

Förklaring till koden

• DictWriter skapar ett skriv-objekt där vi bestämmer ordningen på kolumnerna (fieldnames).
• writeheader() skriver rubrikraden i filen.
• writerows() skriver varje dictionary som en rad i CSV-filen.
• newline="" förhindrar extra tomrader i filen (särskilt viktigt på Windows).
• encoding="utf-8" ser till att svenska tecken som å, ä och ö fungerar korrekt.

Kolumnordningen i fieldnames styr hur datan sparas. Dubbelkolla alltid att alla dictionaries i listan har samma nycklar som fieldnames, annars får du fel.

klass,medel,högst,lägst
TE21,79,85,73
NA22,89,91,88