import pandas as pd
import re
1️⃣ Leer el JSON
df = pd.read_json("inmuebles_disponibles.json")
2️⃣ Rellenar valores vacíos en la columna precio con '0.0'
df['precio'] = df['precio'].fillna('0.0')
3️⃣ Eliminar caracteres no numéricos (como $ o comas) usando regex
df['precio'] = df['precio'].str.replace(r'[^0-9.,]', '', regex=True)
4️⃣ Cambiar coma por punto para estandarizar decimales
df['precio'] = df['precio'].str.replace(',', '.', regex=False)
5️⃣ Convertir a tipo float64
df['precio'] = df['precio'].astype('float64')
6️⃣ Verificar resultado
print(df['precio'].head())
print(df['precio'].dtype)
