pd.to_numeric ou .astype(np.float64)

Olá, Davi, tudo bem?

O método .astype() é uma forma direta de converter o tipo de dados de uma coluna em um DataFrame. Ele é utilizado quando temos certeza de que todos os dados na coluna podem ser convertidos para o tipo desejado, como np.float64. Mas, como você mencionou, se houver qualquer valor que não possa ser convertido, como caracteres não numéricos, o .astype() irá gerar um erro.

Por outro lado, o método pd.to_numeric() com o parâmetro errors='coerce' é utilizado m situações onde você pode ter valores que não são convertíveis. Ele tentará converter os valores e, se não conseguir, substituirá esses valores problemáticos por NaN. O que é interessante quando estamos lidando com dados que podem ter entradas sujas ou inesperadas.

Quanto ao uso de np.float32 ou np.float64, a escolha entre eles geralmente depende do tamanho do seu dataset e da precisão necessária para suas operações. np.float32 usa menos memória, o que pode ser benéfico para grandes datasets, mas np.float64 oferece maior precisão, o que pode ser crítico para cálculos científicos ou financeiros.

Então, se você está lidando com dados que podem ter valores não numéricos e quer evitar interrupções no processo de conversão, pd.to_numeric(..., errors='coerce') é uma escolha mais segura. Mas, se você tem certeza da consistência dos dados, .astype() pode ser empregado.

Espero ter ajudado.

Qualquer dúvida que surgir, compartilhe no fórum. Abraços e bons estudos!

Para saber mais:

Sugestão de conteúdo:

DOCUMENTAÇÃO

astype

DOCUMENTAÇÃO

to_numeric

Caso este post tenha lhe ajudado, por favor, marcar como solucionado ✓. Bons Estudos!

Trilhas por carreira

Carreiras de IA

Carreiras de Dados

Carreiras de Cyber

Carreiras de DevOps & Cloud

Carreiras de UX & UI

Carreiras de Mobile & Front-End

Carreiras de Back-End

Carreiras de Negócios

Cursos universitários FIAP

Tópicos relacionados

Conteúdos Alura com o tema