Verificar tipos de datos

En la era de los datos tenemos acceso a más atributos que nunca. Para gestionarlos construiremos mucha automatización, pero como mínimo necesitamos que sus tipos de datos sean correctos. En este ejercicio validaremos un diccionario de atributos y sus tipos de datos para comprobar si son correctos. Este diccionario está almacenado en la variable validation_dict y está disponible en tu espacio de trabajo.

Este ejercicio forma parte del curso

Ingeniería de características con PySpark

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Instrucciones del ejercicio

Con df, crea una lista de tuplas atributo–tipo de dato usando dtypes, llamada actual_dtypes_list.
Recorre actual_dtypes_list y comprueba si los nombres de columna existen en el diccionario de tipos esperados validation_dict.
Para las claves que existan en el diccionario, verifica sus tipos de datos e imprime las que coincidan.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# create list of actual dtypes to check
actual_dtypes_list = df.____
print(actual_dtypes_list)

# Iterate through the list of actual dtypes tuples
for attribute_tuple in ____:
  
  # Check if column name is dictionary of expected dtypes
  col_name = attribute_tuple[____]
  if col_name in ____:

    # Compare attribute types
    col_type = attribute_tuple[____]
    if col_type == validation_dict[____]:
      print(col_name + ' has expected dtype.')

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