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Módulo 04 · Lección

Select, filter y withColumn

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Lección 2 de 5

Select, filter y withColumn

La limpieza fiable hace explícitos nulos, tipos, nombres y reglas antes de publicar Silver.

Duración
17 min aprox.
Objetivo
La limpieza fiable hace explícitos nulos, tipos, nombres y reglas antes de publicar Silver.
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DataFrames, transformaciones y datos complejos

Domina las operaciones que aparecen en ETL real: joins, arrays, structs, ventanas y deduplicación.

Al terminar podrás
  • Transformar columnas y filas con funciones nativas
  • Manipular arrays, maps y structs
  • Combinar y deduplicar datasets de forma determinista
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Metadatos editoriales

Última revisión
21 jul 2026
Nivel
Associate
Ruta relacionada
core
Dominios blueprint
Data Transformation and Modeling · PySpark DataFrames
Estado
Revisión editorial interna
Fuentes principales
PySpark DataFrames · DataFrame transformations
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02
Implementación

Select, filter y withColumn

La limpieza fiable hace explícitos nulos, tipos, nombres y reglas antes de publicar Silver.

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Dificultad
Associate
Prerrequisitos
m03
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Convierte tipos con cast o try_cast según la política de error, normaliza texto con funciones nativas y decide si un nulo se rechaza, imputa o conserva. Una conversión silenciosa a null debe medirse.

select con expresiones explícitas produce contratos más revisables que arrastrar todas las columnas. Añade columnas técnicas como ingestion_ts o source_file cuando aporten trazabilidad.

Modelo mental

Limpiar datos significa convertir ambigüedad de origen en un contrato explícito, no encadenar dropna y cast hasta que el job termine. Primero se define el grain de la tabla, las columnas canónicas, tipos, nulos permitidos, zonas horarias y reglas de dominio. Después se distinguen tres resultados: válido, corregible y rechazado. try_cast convierte errores de representación en null para poder medirlos; cast estricto puede ser preferible cuando el contrato exige fallo. Silver debe conservar claves y evidencia de origen suficientes para reconciliar. Una regla de calidad sin denominador, umbral y acción es solo una expresión, no un control operativo.

Grain

Significado exacto de una fila y conjunto mínimo de dimensiones que identifica un hecho.

Evita duplicados conceptuales y agregaciones incorrectas en capas posteriores.
try_cast

Conversión que devuelve null cuando un valor no puede representarse en el tipo solicitado.

Permite cuantificar errores sin abortar todo el lote, siempre que se controle el null resultante.
Cuarentena

Destino gobernado para registros inválidos junto con su causa y contexto de ingestión.

Conserva evidencia y permite reparación sin contaminar la tabla confiable.
SQLLimpieza defensiva
SELECT order_id,
       try_cast(amount AS DECIMAL(18,2)) AS amount,
       lower(trim(email)) AS email
FROM main.bronze.orders
WHERE order_id IS NOT NULL;

Cuenta los amount convertidos a null antes de aceptar el lote.

Puntos clave

  • Cada nulo requiere una política
  • El esquema objetivo debe ser explícito
  • Las funciones nativas conservan optimización

Evita

  • Rellenar todos los nulos con cero
  • Usar SELECT * en un contrato Silver

Recuerdo activo

¿Qué ventaja ofrece try_cast?

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5 lecciones pendientes

Fuente revisada · vista externa

Azure Databricks Hands-on

Azure Databricks Hands-on · commit a91650b

HandsOn.dbc

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Autor
Tsuyoshi Matsuzaki
Licencia
No verificada
Formato
dbc
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