Conversión de tipos

Introducción

La conversión de tipos es una fase crucial en la limpieza y transformación de datos. La calidad y consistencia del tipo de dato pueden significativamente impactar en la precisión y eficiencia de los análisis. En este artículo, exploraremos cómo realizar la conversión de tipos adecuadamente utilizando Python. Esta práctica es especialmente relevante en entornos donde los datos se obtienen desde fuentes diversas, como bases de datos, archivos CSV o APIs.

Explicación principal

La conversión de tipos implica cambiar el tipo de dato de una variable para que sea más adecuado para el análisis posterior. En Python, esto puede realizarse utilizando métodos específicos del tipo de dato, como int(), float(), str() y otros.

Ejemplo básico

Supongamos que tenemos un DataFrame con datos mixtos en una columna:

import pandas as pd

data = {
    'values': ['1', 2.5, '3.4', 5]
}
df = pd.DataFrame(data)

print(df['values'].apply(type))

El resultado muestra tipos mixtos: int, float y str. Para convertir todos a float:

def to_float(x):
    try:
        return float(x)
    except ValueError:
        return None

df['values'] = df['values'].apply(to_float)

print(df['values'])

Errores típicos / trampas

1. Conversiones inseguras: Convertir un valor no numérico a int o float puede generar errores o resultados incorrectos.

1. Perdida de información: Al convertir tipos, se pueden perder datos relevantes. Por ejemplo, al convertir una cadena con decimales a entero, los valores son redondeados.

1. Tipos no soportados: Algunas operaciones en Pandas solo funcionan con ciertos tipos (por ejemplo, float64 para divisiones).

Checklist accionable

1. Identifica tipos erróneos: Revisa las columnas donde los datos tienen tipos inadecuados.
2. Define la estrategia de conversión: Decide cómo manejar valores no convencionales (ej., NaN, None).
3. Implementa la función de conversión: Utiliza un método o función que maneje las conversiones y errores.
4. Testea exhaustivamente: Verifica con diferentes conjuntos de datos para asegurar consistencia.
5. Documenta el proceso: Mantén registros detallados del tipo original, el nuevo tipo y los resultados.

Cierre

Siguientes pasos

• Explora más funciones en Pandas: Familiarízate con otras funciones útiles como pd.to_numeric().
• Aprende sobre validación de tipos: Utiliza métodos para garantizar que los datos estén en el tipo correcto antes del análisis.
• Practica con conjuntos de datos reales: Aplica estas técnicas a proyectos prácticos para mejorar tu habilidad.

La conversión de tipos es una herramienta vital en la programación orientada a datos. Asegúrate de aplicarla adecuadamente para obtener resultados precisos y eficientes en tus análisis.