{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "cell-0",
   "metadata": {
    "editable": false,
    "tags": [
     "aufgabe"
    ]
   },
   "source": [
    "# Wochenaufgabe - Woche 5 \n",
    "\n",
    "\n",
    "In dieser Woche geht es um einen Einstieg in die Datenanalyse mit dem Modul Pandas. Dazu\n",
    "haben wir neben dem Kapitel 5.1 (bis Seite 132) des Buchs *Datenanalyse mit Python*\n",
    "noch einen Foliensatz `winf2-05-pandas-series` bereitgestellt, der einen etwas\n",
    "seichteren Einstieg erm\u00f6glichen sollte.\n",
    "\n",
    "F\u00fcr diese Wochenaufgabe werden allerdings Daten ben\u00f6tigt, die zun\u00e4chst eingelesen werden\n",
    "m\u00fcssen. Die Details dazu werden wir erst in Woche 6 behandeln. Es reicht daher, dass Sie\n",
    "den folgenden Code zun\u00e4chst einfach ausf\u00fchren und damit dann in der Variablen \n",
    "`solarStrom` das erforderliche Series Objekt erhalten.\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "cell-1",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "\n",
    "url = 'https://datascience.hs-bochum.de/data/StromDE.csv'\n",
    "data = pd.read_csv(url)\n",
    "data.index = pd.to_datetime(data['Datum'])\n",
    "\n",
    "# Extrahieren der Messwerte fuer produzierten Solarstrom\n",
    "solarStrom = data['Solarstrom']\n",
    "\n",
    "# Extrahieren der Messwerte fuer den Gesamtstrom Bedarf\n",
    "stromBedarf = data['Verbrauch']\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "cell-2",
   "metadata": {
    "editable": false,
    "tags": [
     "aufgabe"
    ]
   },
   "source": [
    "\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "cell-3",
   "metadata": {
    "editable": false,
    "tags": [
     "aufgabe"
    ]
   },
   "source": [
    "### Aufgabe (Statistiken mit Pandas Series) \n",
    "\n",
    "Wenn der obige Code ausgef\u00fchrt wurde, enth\u00e4lt die Variable `solarStrom` die\n",
    "Messwerte der mit Photovoltaik produzierten Strommengen in MWh in Deutschland pro Tag.\n",
    "Mit den Statistik-Funktionen von Series lassen sich nun eine Vielzahl von Fragen beantworten:\n",
    "\n",
    "   - Wie hoch ist die durchschnittliche Stromerzeugung aus Solarenergie?\n",
    "   - Was ist der Maximalwert?\n",
    "   - An welchem Datum wurde der Maximalwert erreicht?\n",
    "\n",
    "\n",
    "Schauen Sie sich f\u00fcr die Beantwortung der Fragen gerne die Pandas-Dokumentation zu\n",
    "*Series* an (in den Folien verlinkt). Insbesondere die Method `idxmax()` ist hier hilfreich.\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "cell-4",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Hier ist Platz fuer ihre Loesung zu Aufgabe  (Statistiken mit Pandas Series):\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "cell-5",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "cell-6",
   "metadata": {
    "editable": false,
    "tags": [
     "aufgabe"
    ]
   },
   "source": [
    "### Aufgabe (Rechnen und Statistiken mit Pandas Series) \n",
    "\n",
    "Mit der produzierten Strommenge aus Solarstrom und dem Strombedarf l\u00e4sst sich approximativ\n",
    "ableiten, wie hoch der Anteil von Solarstrom pro Tag ist.\n",
    "\n",
    "   - Berechnen Sie ein Series-Object `anteil`, das den prozentualen Anteil\n",
    "    von Solarstrom am Gesamtstrombedarf enth\u00e4lt.\n",
    "   - Was war die maximale Abdeckung des Strombedarfs durch Solarstrom? An welchem Tag war das?\n",
    "   - Wie gro\u00df ist der durchschnittliche Anteil von produziertem Solarstrom am Strombedarf?\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "cell-7",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Hier ist Platz fuer ihre Loesung zu Aufgabe  (Rechnen und Statistiken mit Pandas Series):\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "cell-8",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "cell-9",
   "metadata": {
    "editable": false,
    "tags": [
     "aufgabe"
    ]
   },
   "source": [
    "### Aufgabe (Wiederholung Liste, Tupel + Fehlersuche) \n",
    "\n",
    "Es sei die folgende Liste von Zahlen gegeben:\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "cell-10",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Hier ist Platz fuer ihre Loesung zu Aufgabe  (Wiederholung Liste, Tupel + Fehlersuche):\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "cell-11",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "cell-12",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "testListe = [2, 9, 3, 4, 7, 9, 4, 0, 8, 3, 7, 8, 3]\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "cell-13",
   "metadata": {
    "editable": false,
    "tags": [
     "aufgabe"
    ]
   },
   "source": [
    "\n",
    "Es soll eine Funktion `anzahl_ueber_sieben(..)` programmiert werden, die aus einer Liste\n",
    "von Zahlen alle Zahlen z\u00e4hlt, die gr\u00f6\u00dfer als 7 sind. Die folgende L\u00f6sung ist leider etwas\n",
    "fehlerhaft.\n",
    "\n",
    "Korrigieren Sie den Python Code und listen Sie in der Zelle darunter die Fehler auf, die\n",
    "Sie gefunden und behoben haben (in Stichpunkten)!\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "cell-14",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def anzahl_ueber_sieben(xs):\n",
    "    anzal = 0\n",
    "    \n",
    "    for zahl in xs:\n",
    "        if zahl >= 7\n",
    "           anzahl = anzahl + 1\n",
    "\n",
    "    return anzal\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "cell-15",
   "metadata": {
    "editable": false,
    "tags": [
     "aufgabe"
    ]
   },
   "source": [
    "\n"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.12.7"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}