Cambio de tipo de columna en Pandas

Pandas es una biblioteca de análisis de datos de código abierto ampliamente utilizada en Python. Una de las tareas comunes de manipulación de datos que se realiza en Pandas es la conversión del tipo de datos de una columna. Hay situaciones en las que el tipo de datos de la columna no coincide con el tipo de datos necesario para un análisis o procesamiento específico de datos. En este artículo, exploraremos diferentes formas de cambiar el tipo de datos de una columna DataFrame en Pandas, y los casos de uso donde se necesitan estas transformaciones.

Cambio de tipo de datos usando astype ()

astype () es uno de los métodos más comunes para cambiar el tipo de datos de una columna DataFrame en Pandas. Este método acepta una cadena que representa el tipo de datos al que se debe convertir la columna. Tenga en cuenta que el astype () devuelve una nueva versión del DataFrame original y no cambia la instancia original.

Por ejemplo, para convertir una columna 'precios' de tipo de objeto en un tipo de flotante, podemos usar el siguiente código:

df['precios'] = df['precios'].astype(float)

Podemos usar astype () para convertir una columna de tipo de objeto a tipo entero también:

df['edades'] = df['edades'].astype(int)

Cambio de tipo de datos usando pd.to_numeric ()

Si tenemos una columna de tipo objeto que contiene valores numéricos y caracteres alfanuméricos, podemos usar pd.to_numeric () para convertirlos en valores numéricos. Al igual que astype (), pd.to_numeric () devuelve una nueva versión del DataFrame con la columna convertida.

Veamos un ejemplo, supongamos que tenemos una columna 'gastos_mensuales' que contiene valores numéricos y caracteres alfanuméricos como "$1000" o "€2000":

df['gastos_mensuales'] = pd.to_numeric(df['gastos_mensuales'], errors='coerce')

Al establecer el argumento errors en 'coerce', los valores no numéricos se convertirán en NaN. Si no se establece este argumento, los valores no numéricos darán lugar a un error.

Cambio de tipo de datos usando infer_objects ()

Otra forma de cambiar los tipos de datos de una columna en Pandas es usando el método infer_objects () que intenta inferir el tipo de datos correcto de la columna y lo convierte automáticamente. Este método es útil cuando tenemos un DataFrame con múltiples tipos de datos y queremos convertir todas las columnas a los tipos de datos correctos.

Veamos un ejemplo, supongamos que tenemos un DataFrame con dos columnas 'nombre' y 'ventas_anuales' donde 'ventas_anuales' es una cadena que representa los valores numéricos de venta:


df['nombre'] = df['nombre'].astype(str)
df['ventas_anuales'] = pd.to_numeric(df['ventas_anuales'], errors='coerce')
df = df.infer_objects()


El código anterior primero convierte la columna 'nombre' en tipo de objeto y después convierte 'ventas_anuales' a un tipo numérico. Al usar infer_objects () después, Pandas intentará inferir automáticamente los tipos de datos correctos para ambas columnas.

Conclusión

Cambiar los tipos de datos de una columna en Pandas es una tarea importante que se realiza en la mayoría de los proyectos de ciencia de datos. Existen múltiples formas de realizar la transformación, como usar astype (), pd.to_numeric () o infer_objects (), según las necesidades del proyecto. Además, es importante tener en cuenta los casos en los que los tipos de datos se deben cambiar antes de iniciar un proyecto de análisis o procesamiento de datos.

Preguntas frecuentes

¿Qué es Pandas?

Pandas es una biblioteca de análisis de datos de código abierto ampliamente utilizada en Python. Ofrece estructuras de datos y herramientas para manipular datos numéricos y tabulares.

¿Por qué tenemos que cambiar los tipos de datos de las columnas en Pandas?

A menudo necesitamos cambiar el tipo de datos de una columna para realizar análisis específicos o procesamiento de datos. Por ejemplo, es posible que necesitemos cambiar una columna de tipo objeto a tipo numérico para aplicar operaciones matemáticas en ella.

¿Qué es astype () en Pandas?

astype () es un método en Pandas que se usa para convertir el tipo de datos de una columna de DataFrame. Acepta una cadena que representa el tipo de datos al que se debe convertir la columna.

¿Qué hace el método infer_objects () en Pandas?

El método infer_objects () intenta inferir automáticamente el tipo de datos correcto de una columna y lo convierte a ese tipo. Es útil cuando se tienen varias columnas con diferentes tipos de datos y queremos convertirlos todos a los tipos correctos automáticamente.

Ejemplos de códigos o comandos

df['columna'] = df['columna'].astype(tipo_de_datos)

pd.to_numeric(df['columna'], errors='coerce')

df = df.infer_objects()

Python os getenv

Python: Cómo imprimir una lista sin corchetes

Cómo convertir una excepción en un string en Python

Python Error: objeto no es invocable

Numpy Random Binomial

Python Requests Post Form Data

NumPy Sqrt

Cómo buscar datos en JSON usando Python

Convertir cadenas a bytes en Python