Desafío: hazlo tú mismo - Trabajando con valores nulos en inmuebles_disponibles.json

Hola Estudiante, espero que estés bien

Veo que estás trabajando con valores nulos y transformaciones de datos en Pandas.

Has seguido correctamente los pasos para manejar los valores nulos y convertir la columna precio a un tipo numérico. Aquí tienes un resumen de lo que hiciste y algunas sugerencias:

1. Reemplazo de valores nulos: Usaste fillna('0.0') para reemplazar los valores nulos por '0.0'. Esto es útil para evitar errores al convertir a un tipo numérico.

2. Limpieza de la columna precio: Eliminaste caracteres no deseados como $ y , y también espacios adicionales, lo cual es esencial para asegurar que la conversión a float64 sea exitosa.

3. Conversión a tipo numérico: Convertiste la columna precio a float64 usando astype(np.float64), lo cual es correcto para trabajar con datos numéricos en análisis posteriores.

Si quieres mejorar tu código, podrías considerar:

• Verificación de tipos de datos: Después de la conversión, verifica que la columna precio sea efectivamente de tipo float64 usando dt_data.dtypes.

• Manejo de errores: Al convertir tipos, puedes usar pd.to_numeric con el parámetro errors='coerce' para manejar cualquier valor que no se pueda convertir.

Espero que estas sugerencias te sean útiles. ¡Buena suerte con tu proyecto y espero que sigas disfrutando del aprendizaje con Pandas!

Espero haber ayudado y buenos estudios!