The Blog of rafaelaquino

Comenzaremos transformando el tipo de dato de una columna. En esta oportunidad nos entregaron el registro de los pasajeros del titanic (con esta base de dato se realizan muchos análisis) tenemos un dato que recibimos (recordemos que siempre recibiremos datos en bruto, sin trabajar) como tipo object y debemos transformarlo a string.

Trabajaremos con el archivo del titanic en formato .CSV que tienes a disposicón en el link donde está todo el ejercicio de hoy. Como siempre importamos la librería pandas y luego creamos el Data Frame. Ver Capture de Pantalla 24_01.

Con astype() podemos transformar fácilmente cualquier tipo de datos. En esta oportunidad tenemos al Dato Name como object y lo transformaremos a string. Nos conviene trasformarlo porque trabajaremos con algunas características o propiedades propias del tipo de dato string.

Para hacer la transformación lo realizamos con la siguiente línea de códico.

df['Name'] = df['Name'].astype("string")

Capture de Pantalla 24_02	Capture de Pantalla 24_03

Tratamiento de los datos tipo string

Este tema es de suma importancia para la limpieza de datos ya que nos permite trabajar con los datos tipos string en cuanto a contar el número de letras, dividir el string, concatenarlos, remplazar palabras, entre muchos otros métodos que podemos aprovechar para el análisis de una cadena de caracteres. En esta publicación abarcademos los siguientes métodos: len(), lower() capitalize(), upper(), count(), split() y replace(), tan sólo son los más comunes, si deseas profundizar podemos dirigirnos a la documentación oficial de pandas

len()

El método len() nos permite sumar el número de caracteres del string. Aquí se suman todos los caracteres, incluyendo signos y hasta los espacios entre palabras.

Debemos estar pendiente para el uso de todos los métodos anteponer str.

df['Name'].str.len()

Capture de Pantalla 24_04	Capture de Pantalla 24_05

lower()

El método lower() transforma toda la cadena de caracteres en minúsculas.

df['Name'].str.lower()

Capture de Pantalla 24_06	Capture de Pantalla 24_06a

capitalize()

El método capitalize() transforma a mayúscula la primera letra de toda la cadena de caracteres.

df['Name'].str.capitalize()

Capture de Pantalla 24_07	Capture de Pantalla 24_08

upper()

El método upper() transforma a mayúscula toda la cadena de caracteres.

df['Name'].str.upper()

Capture de Pantalla 24_09	Capture de Pantalla 24_10

count()

El método count() cuanta el número de letras encontradas en el string. Debemos pasar (argumento) el caracter a contar. Nótese que solo cuenta las a minúscula. A no es igual a a. El indice 4: Hirvonen, Mrs. Alexander (Helga E Lindqvist), tiene dos a

df.Name.str.count("a") 

Capture de Pantalla 24_11	Capture de Pantalla 24_12

Una buena práctica si queremos contar una letra en particular sin importar si está en minuscula o mayúscula, es pasando todo el string a minúscula y contamos el número de letras. Lo podemos observar mejor en la siguiente línea de codigo. Notese que ahora: 4 Hirvonen, Mrs. Alexander (Helga E Lindqvist) tiene tres a.

df.Name.str.lower().str.count("a") 

Capture de Pantalla 24_13	Capture de Pantalla 24_14

Aqui se realizó lo contrario, pasando todo el string a mayúscula y contamos el numero de letras A.

df.Name.str.upper().str.count("A") 

Capture de Pantalla 24_15	Capture de Pantalla 24_16

split()

El método split() divide la cadena de caracteres, por palabras. Lo notamos en el Capture de Pantalla 24_18 la separación con comas: ,.

df['Name'].str.split()

Capture de Pantalla 24_17	Capture de Pantalla 24_18

replace()

El método replace() Reemplaza una palabra por otra.

df['Name'].str.replace('Kelly','XXXX')

Capture de Pantalla 24_19	Capture de Pantalla 24_20

Ver el Cuaderno completo con los ejercicios de hoy en deepnote.

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Una vez más los invito a practicar, practicar, practicar... Hasta la próxima entrega, Feliz Día!

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