Hola, tengo la duda de cuándo se utiliza .apply y cuándo .astype, pues las 2 funciones serían para cambiar el tipo de dato. Tampoco me qu...

Sobre el cambio de datos, en este caso es solo un ejemplo de la capacidad. Sin embargo, con el objetivo de disminuir la carga en memoria del data frame se puede aplicar esa técnica, previamente, se deben evaluar los datos y revisar si esta disminución en almacenamiento no afecta nuestra variable de interés.

Gracias por la aclaración!!

Por lo que he podido ententer de la documentación:

• .apply te permite aplicar, a un dataframe, una función cualquiera de python o numpy (no solo de transformar el tipo de tado, sino que puedes hacer otras operaciones como multiplicar, separar caracteres, sustituir un valor por otro de un diccionario, etc.)

s = pd.Series([20, 21, 12],
              index=['London', 'New York', 'Helsinki'])

London      20
New York    21
Helsinki    12
dtype: int64

# Creamos una función que realiza el cuadrado del parametro X
def square(x):
    return x ** 2

# Aplicamos la función al dataframe
s.apply(square)

London      400
New York    441
Helsinki    144
dtype: int64

• .astype solo sirve para cambiar el tipo de dato.

En resumen: apply es una forma general para cualquier operación y astype es un caso muy especifico para esta operación.