Gracias por la explicación. Estoy aprendiendo y me pareció muy útil entender la diferencia entre apply y applymap, porque así pude transformar correctamente las columnas de moneda en valores decimales. Cada paso me muestra la importancia de preparar bien los datos antes de analizarlos.
¡Hola Estudiante, espero que estés bien!
Me alegra que hayas encontrado útil la explicación sobre apply y applymap. Parece que estás en el camino correcto al entender cómo transformar columnas de datos, especialmente cuando se trata de preparar datos para análisis.
En el contexto de la actividad en la que estás trabajando, es importante recordar que apply se utiliza para aplicar una función a lo largo de un eje de un DataFrame, y funciona bien cuando estás trabajando con una sola columna (una Serie). Sin embargo, cuando tienes múltiples columnas, como en tu caso con cuota_deposito y cuota_limpieza, necesitas usar applymap, que aplica una función a cada elemento de un DataFrame.
Un ejemplo práctico sería si tienes un DataFrame con columnas que contienen valores monetarios con símbolos de dólar y comas. Para limpiar estos valores y convertirlos en números decimales, podrías usar applymap de la siguiente manera:
# Supongamos que df es tu DataFrame y las columnas a transformar son 'cuota_deposito' y 'cuota_limpieza'
df[['cuota_deposito', 'cuota_limpieza']] = df[['cuota_deposito', 'cuota_limpieza']].applymap(lambda x: float(x.replace('$', '').replace(',', '')))
Después de esta transformación, puedes convertir estas columnas al tipo float64 para asegurar que los datos estén listos para cualquier análisis numérico posterior:
df[['cuota_deposito', 'cuota_limpieza']] = df[['cuota_deposito', 'cuota_limpieza']].astype('float64')
Espero que esta explicación te ayude a comprender mejor cómo manejar transformaciones en múltiples columnas. ¡Sigue adelante con tus estudios de Pandas! Espero haber ayudado y buenos estudios!