Hola, Andrés, espero que estés bien
Parece que estás trabajando con un DataFrame que contiene listas dentro de las columnas, y estás en el proceso de "explotar" esas listas para normalizar los datos. Aquí tienes algunos pasos que podrías seguir para completar las tareas del desafío:
Eliminar datos en listas dentro del DataFrame:
explode() para descomponer las listas en filas individuales. Asegúrate de que esto se aplique a todas las columnas que contienen listas.Verificar tipos de datos:
datos_columnas_ventas.dtypes para verificar los tipos de datos de las columnas y asegurarte de que sean los correctos.Identificar columnas numéricas:
select_dtypes() para identificar columnas que deberían ser numéricas pero no lo son. Por ejemplo:columnas_no_numericas = datos_columnas_ventas.select_dtypes(exclude=['number']).columns
Transformar la columna numérica a tipo numérico:
pd.to_numeric(). Por ejemplo:datos_columnas_ventas['Valor da compra'] = datos_columnas_ventas['Valor da compra'].str.replace('R\$', '').str.replace(',', '.').astype(float)
Asegúrate de manejar los valores faltantes o cualquier dato que no pueda ser convertido directamente.
Espero que esto te ayude y buenos estudios!