¡Hola Estudiante, espero que estés bien!
Entiendo que estás trabajando en el desafío de transformar los datos de la columna precio a un tipo numérico float64. Aquí tienes un enfoque que podrías seguir:
Carga del archivo JSON: Primero, necesitas cargar el conjunto de datos inmuebles_disponibles.json en un DataFrame de pandas.
import pandas as pd
df = pd.read_json('inmuebles_disponibles.json')
Llenar valores vacíos: Antes de convertir la columna precio, asegúrate de llenar los valores vacíos con un string '0.0'.
df['precio'].fillna('0.0', inplace=True)
Eliminar caracteres no numéricos: Si la columna precio contiene caracteres no numéricos, como símbolos de moneda o comas, tendrás que eliminarlos. Por ejemplo:
df['precio'] = df['precio'].str.replace('[\$,]', '', regex=True)
Conversión a tipo numérico: Finalmente, convierte la columna precio al tipo float64.
df['precio'] = df['precio'].astype('float64')
Verificar la conversión: Puedes verificar si la conversión fue exitosa revisando los tipos de datos del DataFrame.
print(df.dtypes)
Espero que estos pasos te sean útiles para completar el desafío. ¡Espero haber ayudado y buenos estudios!