Tipos y conversión en Python

Los tipos de pandas deciden qué operaciones existen y cuánta memoria cuestan.

import pandas as pd

tabla = pd.DataFrame({"n": ["1", "2", "ups"], "tipo": ["a", "b", "a"]})

tabla["n"] = pd.to_numeric(tabla["n"], errors="coerce").astype("Int64")
tabla["tipo"] = tabla["tipo"].astype("category")

print(tabla.dtypes)
print(tabla)
print(tabla.memory_usage(deep=True))

Cómo funciona

astype convierte una columna; los tipos anulables empiezan con mayúscula.
to_numeric con coerce convierte la basura en valores faltantes.
memory_usage muestra lo que ahorra una categoría.

Palabras clave y builtins usados aquí

as
print

El intento, en números

Líneas: 10
Caracteres a escribir: 285
Tokens: 120
Ritmo de tres estrellas: 100 tpm

Al ritmo de tres estrellas de 100 tokens por minuto, este intento toma unos 72 segundos.

Escribe este fragmento

Paso 4 de 4 en Series y frames; paso 4 de 26 en pandas.

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