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Proyecto Desafío 1: Ventas Online

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Hola, Santiago, espero que estés bien

Parece que estás trabajando con un conjunto de datos que tiene listas dentro de las columnas. Aquí te doy algunos pasos que podrías seguir para abordar las metas del proyecto:

  1. Eliminar datos en listas dentro del DataFrame:

    • Puedes usar la función explode() de Pandas para separar las listas en filas individuales.
    • Ejemplo:
      datos = datos.explode('Cliente')
      datos = datos.explode('Valor da compra')
      
  2. Verificar tipos de datos:

    • Usa dtypes para verificar los tipos de datos de cada columna.
    • Ejemplo:
      print(datos.dtypes)
      
  3. Identificar columnas numéricas:

    • Puedes usar select_dtypes para identificar columnas numéricas.
    • Ejemplo:
      columnas_numericas = datos.select_dtypes(include=['number']).columns
      print(columnas_numericas)
      
  4. Transformar la columna numérica a tipo numérico:

    • Si tienes columnas que deberían ser numéricas pero no lo son, utiliza pd.to_numeric() para convertirlas.
    • Ejemplo:
      datos['Valor da compra'] = datos['Valor da compra'].str.replace('R\$', '').str.replace(',', '.').astype(float)
      

Espero que estos pasos te ayuden a avanzar en tu proyecto. ¡Bons estudios!