Vista General

En este problema, tenemos un DataFrame llamado students que contiene la información de los alumnos. Sin embargo, las calificaciones están almacenadas como valores flotantes en vez de enteros. El objetivo es cambiar el tipo de datos para las calificaciones a valores enteros.

Conceptos Clave:

• DataFrame: una estructura de datos bidimensional similar a una hoja de cálculo o una tabla SQL. Cada fila representa un registro individual y cada columna un atributo diferente. Es posible redimensionar y está diseñada para almacenar una mezcla de diferentes tipos de datos.
• Función astype: es usada para transformar un objecto de pandas a un dtype (data type) específico. La función astype no modifica el DataFrame original, sino que retorna un nuevo DataFrame con los cambios de tipo especificados. Si por algún motivo se desea realizar los cambios en el DataFrame original, necesitaríamos reasignar el resultado al objeto original o usar el parámetro copy. La sintaxis es la siguiente:

DataFrame.astype(dtype, copy=True, errors='raise')

Donde:

• dtype: Es el tipo de dato, o diccionario de la forma nombre de columna -> tipo de dato.
• copy: Por default astype siempre retorna un nuevo objeto. Si copy se define como False, un nuevo objeto solo se creará si el objeto original no puede ser convertido al nuevo tipo de dato solicitado.
• errors: Controla cómo se deben manejar las excepciones o información no válida para el dtype proporcionado. El valor por default es raise, lo cual indica que las excepciones serán propagadas a la función que invoca astype.

De manera que en nuestro caso, nos interesa convertir la columna grade de float a int, asi que podemos hacerlo de la siguiente forma:

students = students.astype({'grade': int})

Intuición

Visualización de la función astype

En la solución proporcionada:

students = students.astype({'grade': int})

Esta línea convierte la columna grade de float a int.

Vayamos en el paso a paso:

1. Importar pandas:

    import pandas as pd

Esta línea importa la librería pandas y le asigna como alias pd. La libreria pandas proporciona estructuras de datos rápidas, flexibles y expresivas, diseñadas para trabajar con información estructurada (tabular, multidimencional y potencialmente heterogénea).

2. Definición de la función:

    def changeDatatype(students: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:

Esta línea define una función llamada changeDatatype que toma el DataFrame students como un argumento y retorna otro DataFrame.

3. Cambiar el tipo de datos de una columna:

    students = students.astype({'grade': int})

Esta línea de código representa el corazón de la solución. Ya que cambia el tipo de dato de la columna grade a int usando la función astype. El {'grade': int} es un diccionario donde especificamos la columna grade y su nuevo tipo de datos.

4. Sentencia de retorno:

    return students

Esta línea retorna el DataFrame modificado.

Usando la solución

Cuando pasamos este DataFrame a la función:

student_id	name	age	grade
1	Ava	6	73.0
2	Kate	15	87.0

Retornará:

student_id	name	age	grade
1	Ava	6	73
2	Kate	15	87

Implementación

import pandas as pd


def changeDatatype(students: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    return students.astype({'grade': int})