Continuamos con la serie especial de verano en el canal de YouTube de Analytics Lane, donde repasamos algunas de las entradas más populares del blog. En esta sexta entrega nos centramos en una operación clave para quienes trabajan con datos en Python: cambiar los tipos de datos en un DataFrame.
Aunque puede parecer una tarea simple, entender cómo y cuándo modificar los tipos en pandas puede ayudarte a evitar errores, optimizar memoria y preparar mejor tus datos para análisis más complejos.
En este video de 15 minutos te explico:
- Cómo identificar los tipos de datos actuales en tu DataFrame
- Cuándo usar
.astype()y cuándoconvert_dtypes() - Qué hacer con columnas de fechas o categóricas
- Y más trucos útiles que puedes aplicar de inmediato
Puedes ver el video completo aquí:
Entrada original en el blog: Pandas: Cambiar los tipos de datos en los DataFrames
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