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:
.astype() y cuándo convert_dtypes()Puedes ver el video completo aquí:
Entrada original en el blog: Pandas: Cambiar los tipos de datos en los DataFrames
Si te resulta útil, no olvides suscribirte al canal, dejar tu “me gusta” y comentar qué otros temas te gustaría que tratáramos en próximos videos.
"Tu contraseña debe tener al menos 8 caracteres, una mayúscula, un número y un símbolo…
Cuando un analista de riesgo presenta un nuevo scorecard ante el comité de dirección, la…
Si revisáis código o documentación de otros programadores, tarde o temprano os toparéis con dos…
Los dos artículos anteriores cubrieron el CLV clásico —una fórmula útil pero que trata a…
Hay un momento muy concreto en la vida de casi todo análisis: el código que…
Has construido un nuevo modelo de credit scoring. Las métricas de validación son mejores que…
This website uses cookies.