Esta sección requiere un poco más de investigación para definir los comentarios y el contenido.

Modificar tipos de datos

Convertir datos a datetime

df['DATE'] = pd.to_datetime(df['DATE'])
df['DATE'].dtypes

Convertir a numérico

df[['COLUMN1', 'COLUMN2']].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

Relacionar data

Relacionar un dataframe con otro

# Lista de relaciones
relation_list = [
  {"df1": users, "df2": work, "id1":"job_id", "id2":"job_id", "detail":"job_detail"},
  {"df1": users, "df2": , "id1":"job_id", "id2":"job_id", "detail":"job_detail"},
]

# Funcion para relacionar campos
def relate_fields(df1, df2, df1Id, df2Id, detailColumn):
  df1 = pd.merge(df1, df2[[df2Id, detailColumn]], left_on=df1Id, right_on=df2Id, how="left")
  result = df_margenes.copy()
  result[df1Id + '_REL'] = df1[detailColumn]  
  return result

# For de rels
for rel in relation_list:
  df_margenes = relate_fields(rel['df1'], rel['df2'], rel['id1'], rel['id2'], rel['detail'])

Convertir a lower case los valores de una columna

df['COLUMN'] = margin_df['COLUMN'].str.lower()