Conversión de tipos: Limpieza de datos en Python puro

Introducción

En la limpieza de datos, una etapa crucial es convertir los tipos de datos de manera efectiva y precisa. La conversión de tipos permite asegurar que los datos estén en el formato correcto para las operaciones y modelos de inteligencia artificial (IA). Sin embargo, esta tarea puede ser engañosa si no se maneja correctamente, ya que diferentes tipos de datos pueden comportarse de formas inesperadas.

Python es flexible con la conversión automática entre tipos (coerción), pero también permite controlar explícitamente estas conversiones para evitar errores y optimizar el rendimiento. En este artículo, exploraremos cómo convertir los tipos de datos en Python puro y discutiremos algunos errores comunes a evitar.

Explicación principal con ejemplos

Conversión entre tipos numéricos

Consideremos un ejemplo práctico. Supongamos que tenemos una lista de cadenas que representan números, pero necesitamos convertirlas a enteros para realizar operaciones matemáticas:

str_numbers = ["10", "20", "30"]
int_numbers = [int(num) for num in str_numbers]
print(int_numbers)  # Output: [10, 20, 30]

En este caso, la comprensión de listas convierte cada cadena a un entero. Sin embargo, si las cadenas contienen valores no numéricos, obtendremos un ValueError:

str_numbers = ["10", "20", "nope"]
int_numbers = [int(num) for num in str_numbers]  # Raises ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'nope'

Conversión entre tipos de cadenas

Convertir una cadena a un tipo numérico es útil, pero también es común convertir tipos numéricos a cadenas para reportes o visualizaciones:

number = 42
str_number = str(number)
print(str_number)  # Output: "42"

Conversión entre booleanos y enteros

En algunos casos, podrías necesitar convertir un booleano en un entero (0 para False y 1 para True):

bool_value = True
int_value = int(bool_value)
print(int_value)  # Output: 1

Conversión entre tipos numéricos

Podemos convertir entre diferentes tipos numéricos, como de entero a flotante:

integer_value = 42
float_value = float(integer_value)
print(float_value)  # Output: 42.0

Errores típicos / trampas

1. Convertir cadenas vacías: Intentar convertir una cadena vacía a un tipo numérico generará un ValueError:

    empty_str = ""
    int(empty_str)  # Raises ValueError: invalid literal for int() with base 0

1. Tratamiento de errores inadecuado: No manejar correctamente los errores de conversión puede llevar a la interrupción del programa:

    try:
        num = int("abc")
    except ValueError as e:
        print(f"Error: {e}")

1. Convertir tipos no soportados: Intentar convertir tipos que no son directamente soportados (como listas a enteros) generará un TypeError:

    mixed_list = ["10", 20, [30]]
    int(mixed_list[2])  # Raises TypeError: 'int' object cannot convert to 'int'

Checklist accionable

Para asegurarte de manejar correctamente la conversión de tipos en Python puro:

1. Verifica el tipo de dato antes de la conversión: Utiliza isinstance() o type() para verificar el tipo del dato.
2. Maneja los errores con try-except: Esto te permitirá capturar y manejar excepciones como ValueError o TypeError.
3. Convierte a un tipo seguro primero: Convierte de cadena a entero, luego a flotante si es necesario.
4. Evita convertir tipos no soportados: No intentes convertir listas o diccionarios directamente a enteros o flotantes.
5. Documenta el procesamiento de datos: Mantén un registro claro del proceso de conversión para futuras referencias.

Cierre: Siguientes pasos

Ahora que has aprendido sobre la conversión de tipos en Python puro, puedes aplicar estos conocimientos al limpiar tus datos y prepararlos para el análisis o modelos de IA. Te recomendamos seguir los siguientes pasos:

• Prueba tu código: Utiliza assert para verificar las conversiones.
• Documenta la transformación: Anota cada paso en el proceso de conversión para asegurar consistencia.
• Aplica estos conceptos a tus proyectos actuales: Convierte y verifica tipos de datos en tus scripts y modelos.

La conversión de tipos es una habilidad valiosa que puede mejorar significativamente la calidad y fiabilidad de tus datos. ¡Feliz codificación!