Summary  
This chapter explains how to inspect and interpret column data types in a DataFrame using the dtypes attribute and shows why incorrect types (like numbers stored as text) must be detected and converted to enable numeric operations.

General domain of usage  
Data preprocessing for data analysis pipelines

Watch this video for a step-by-step walkthrough of how to check and interpret column types in a pandas DataFrame. You'll see how to use the `.dtypes` attribute, understand why certain columns may not be recognized as numeric, and learn how column types can impact your data preprocessing workflow.

Si encuentras la columna `'Fare'`, los números aquí están separados por el signo `-`. ¿Parece extraño, verdad? Normalmente se utiliza `.` como separador, y Python solo puede interpretar números separados por puntos. Vamos a comprobar el tipo de esta columna. Puedes hacerlo usando el atributo `.dtypes`. Observa el ejemplo con la columna `'Age'`.

import pandas as pd
data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/titanic3.csv', index_col = 0)
print(data['Age'].dtypes)

**Explicación:**

La sintaxis `.dtypes` es sencilla; solo debes aplicarla a la columna o al conjunto de datos completo. En este caso, el tipo es **float64**.

Este curso contiene muchas funciones útiles para un futuro analista de datos. Aprenderás diferentes formas de extraer datos e incluso establecer condiciones sobre ellos. Después de esto, estarás familiarizado con los métodos de agrupación de datos. Además, aprenderás cómo preprocesar datos. Cada sección tiene su propio conjunto de datos, lo que hace que el curso sea atractivo.

Esta sección te enseñará cómo mostrar columnas específicas por sus títulos o índices. Además, te familiarizarás con las formas en que puedes seleccionar filas por índices.

Aquí aprenderás cómo extraer datos que cumplen condiciones específicas. Además, aprenderás cómo combinarlas e incluso crear tus propias condiciones.

En esta sección, ampliarás tus conocimientos sobre cómo establecer diferentes condiciones de datos. Aprenderás a verificar si tus datos se encuentran en una lista definida de valores o entre dos valores. También aprenderás a encontrar los valores más grandes y más pequeños.

Esta sección es una de las más fascinantes del curso. Aquí aprenderás cómo agrupar datos de diferentes maneras. Te ayudará a trabajar como analista de datos para descubrir información sobre grupos de datos específicos.

Esta sección es una de las más significativas para un analista de datos porque si los datos contienen valores faltantes o en un formato incorrecto, será imposible trabajar con ellos. Por lo tanto, aquí aprenderás cómo tratar con dichos valores inapropiados.

Verificación del Tipo de Columna