La solicitud

De Jessica Turner, Gerente de Merchandising
Tu objetivo
Conserva la CTE supplier_feed del starter. Convierte product_id_text a INTEGER y cost_text a DECIMAL(10,2) (quita primero '$', ',' y espacios; el texto que no sea un número pasa a ser NULL). Haz join con products por product_id, lo que descarta las filas del feed cuyo id no es un producto válido. Devuelve product_id, name, unit_cost (actual, de products), supplier_cost (el costo del feed convertido) y cost_change (supplier_cost menos unit_cost, redondeado a 2). Ordena por product_id.
- Lee de la tabla
productspendiente - Muestra exactamente
product_idnameunit_costsupplier_costcost_changependiente - 10 filas, ordenadas como se pidependiente
Tu consulta
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Solución de referencia
| product_id | name | category | subcategory | unit_price |
|---|---|---|---|---|
| 101 | Vale Velvet Loveseat | Furniture | Sofas | 1659.00 |
| 102 | Alder Oak Coffee Table | Furniture | Tables | 919.00 |
| 103 | Orchard Rattan Dining Chair | Furniture | Chairs | 789.00 |
| 104 | Upland Oak Bookcase | Furniture | Storage | 429.00 |
Mote revisa tu resultado
Presiona Ejecutar. Cada fila que cumple el objetivo se vuelve una luciérnaga en tu linterna.
Lo que recibe Jessica, y por qué
Tablas
Datos de la tienda Harbor & Pine, listos para consultar.
products120 filas · 8 columnas
product_idintegernamevarcharcategoryvarcharsubcategoryvarcharunit_pricedecimalunit_costdecimallaunched_ondateis_activeboolean
| product_id | name | category | subcategory | unit_price | unit_cost | launched_on | is_active |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 101 | Vale Velvet Loveseat | Furniture | Sofas | 1659.00 | NULL | 2023-09-11 | true |
| 102 | Alder Oak Coffee Table | Furniture | Tables | 919.00 | 503.50 | 2024-05-16 | true |
| 103 | Orchard Rattan Dining Chair | Furniture | Chairs | 789.00 | 429.87 | 2023-05-27 | true |
| 104 | Upland Oak Bookcase | Furniture | Storage | 429.00 | 214.70 | 2022-12-20 | true |
| 105 | Avery Leather Bed Frame | Furniture | Beds | 449.00 | 232.70 | 2021-08-31 | true |
customers2,018 filas · 9 columnas
customer_idintegerfirst_namevarcharlast_namevarcharemailvarcharcityvarcharstatevarcharsignup_datedatesegmentvarcharreferral_sourcevarchar
| customer_id | first_name | last_name | city | state | signup_date | segment | referral_source | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Owen | Hudson | owen.hudson@icloud.com | San Francisco | CA | 2022-06-02 | consumer | search |
| 2 | Douglas | Mendoza | dmendoza69@gmail.com | Atlanta | GA | 2022-06-02 | consumer | NULL |
| 3 | Henry | Brooks | hbrooks@lakesidecafe.com | Los Angeles | CA | 2022-06-04 | business | NULL |
| 4 | Brian | Graham | bgraham@bluecedarhomes.com | Seattle | WA | 2022-06-06 | business | |
| 5 | Kyle | Jimenez | kjimenez27@yahoo.com | Indianapolis | IN | 2022-06-07 | consumer | NULL |
orders12,000 filas · 7 columnas
order_idintegercustomer_idintegerorder_datetimestampstatusvarcharchannelvarcharshipping_feedecimalcoupon_codevarchar
| order_id | customer_id | order_date | status | channel | shipping_fee | coupon_code |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1001 | 125 | 2023-01-01 20:51:19 | completed | web | 0.00 | NULL |
| 1002 | 156 | 2023-01-02 07:58:46 | completed | web | 0.00 | NULL |
| 1003 | 22 | 2023-01-02 10:25:27 | completed | marketplace | 4.99 | WELCOME10 |
| 1004 | 48 | 2023-01-02 11:21:51 | completed | marketplace | 4.99 | WELCOME10 |
| 1005 | 82 | 2023-01-02 11:43:36 | completed | web | 0.00 | WELCOME10 |
order_items30,338 filas · 6 columnas
order_item_idintegerorder_idintegerproduct_idintegerquantityintegerunit_pricedecimaldiscount_pctdecimal
| order_item_id | order_id | product_id | quantity | unit_price | discount_pct |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1001 | 121 | 9 | 31.99 | 0.00 |
| 2 | 1001 | 154 | 3 | 11.99 | 0.00 |
| 3 | 1002 | 154 | 4 | 11.99 | 0.00 |
| 4 | 1002 | 194 | 1 | 149.00 | 0.00 |
| 5 | 1002 | 193 | 2 | 19.99 | 0.00 |
returns1,673 filas · 5 columnas
return_idintegerorder_item_idintegerreturned_ondatereasonvarcharrefund_amountdecimal
| return_id | order_item_id | returned_on | reason | refund_amount |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 14 | 2023-01-10 | damaged | 83.69 |
| 2 | 42 | 2023-01-10 | wrong_item | 19.99 |
| 3 | 105 | 2023-01-14 | wrong_item | 10.99 |
| 4 | 24 | 2023-01-16 | changed_mind | 26.99 |
| 5 | 126 | 2023-01-16 | late | 20.99 |
employees60 filas · 8 columnas
employee_idintegerfirst_namevarcharlast_namevarchardepartmentvarchartitlevarcharmanager_idintegerhire_datedatesalaryinteger
| employee_id | first_name | last_name | department | title | manager_id | hire_date | salary |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Catherine | Hale | Executive | Chief Executive Officer | NULL | 2016-03-01 | 285000 |
| 2 | Robert | Kim | Executive | Chief Operating Officer | 1 | 2017-01-09 | 235000 |
| 3 | Megan | Collins | Sales | Head of Sales | 1 | 2018-04-16 | 172000 |
| 4 | Chloe | Gutierrez | Sales | Account Executive | 3 | 2020-01-21 | 72000 |
| 5 | Frank | Bell | Sales | Account Executive | 3 | 2023-05-21 | 73000 |
web_sessions40,000 filas · 7 columnas
session_idintegercustomer_idintegerstarted_attimestampdevicevarcharsourcevarcharpages_viewedintegerconvertedboolean
| session_id | customer_id | started_at | device | source | pages_viewed | converted |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | NULL | 2023-01-01 23:02:24 | mobile | paid | 1 | false |
| 2 | 18 | 2023-01-01 15:07:49 | desktop | paid | 1 | false |
| 3 | NULL | 2023-01-01 16:55:46 | desktop | direct | 7 | false |
| 4 | NULL | 2023-01-01 12:43:28 | mobile | organic | 3 | false |
| 5 | NULL | 2023-01-01 13:06:21 | mobile | social | 2 | false |
marketing_spend3,276 filas · 3 columnas
spend_datedatechannelvarcharamountdecimal
| spend_date | channel | amount |
|---|---|---|
| 2023-01-01 | paid | 492.99 |
| 2023-01-01 | 37.38 | |
| 2023-01-01 | social | 200.53 |
| 2023-01-02 | paid | 709.13 |
| 2023-01-02 | 64.13 |
La lección
Los números escritos en una hoja de cálculo son texto hasta que los conviertes: '$1,012.50', ' 5.10 ',
'n/a'. Sumarlos o compararlos como texto no tiene sentido, así que el primer paso con cualquier archivo
pegado es convertir cada columna a su tipo real.
CAST y TRY_CAST
CAST(x AS type) convierte o falla. Un solo valor malo y toda la consulta da error:
SELECT CAST('$219.00' AS DECIMAL(10, 2)); -- Conversion Error
TRY_CAST(x AS type) convierte o devuelve NULL. Eso es lo que quieres para limpiar, porque luego puedes
contar e inspeccionar los NULL en lugar de buscar la fila que rompió la consulta.
Antes de convertir, quita el formato que añadió una persona:
TRY_CAST(REPLACE(REPLACE(TRIM(cost_text), '$', ''), ',', '') AS DECIMAL(10, 2))
'$1,012.50' se convierte en '1012.50' y luego en el número 1012.50. 'n/a' y 'TBD' se convierten en
NULL. La conversión de DuckDB ya tolera los espacios alrededor de un número, pero recortar primero deja
clara la intención y funciona en todas las bases de datos.
Leer el resultado
En la tarea, el Vale Velvet Loveseat (101) no tiene unit_cost actual, así que su cost_change es NULL
aunque el proveedor cotizó $1,012.50. El Oakley Jute Knit Throw (162) y el Elm Brass Floor Mirror (190)
tienen un costo actual pero ninguna cotización utilizable. La fila '21x' nunca llega al resultado: su id
no se convierte, así que el join la descarta. Ese descarte silencioso vale la pena reportarlo al
proveedor.
De timestamps a fechas
Convertir no es solo para texto. orders.order_date es un TIMESTAMP, 2025-10-31 12:05:25 para el pedido
11500. CAST(order_date AS DATE) da 2025-10-31, que es por lo que agrupas o unes cuando la pregunta es
“por día”. Comparar un timestamp con un valor solo de fecha coincide únicamente con la medianoche.
Errores comunes
- Un REPLACE de menos.
TRY_CAST('1,012.50' AS DECIMAL(10,2))es NULL. Una coma olvidada convierte en silencio en NULL todos los precios por encima de $999. - Convertir a INTEGER para dinero. Los centavos se redondean y desaparecen. Usa
DECIMAL(10, 2). - No contar los NULL. Tras un TRY_CAST, ejecuta
COUNT(*) - COUNT(supplier_cost)para ver cuántos valores fallaron.
Dialectos y SQL Server
BigQuery lo escribe SAFE_CAST, Snowflake tiene TRY_CAST y TRY_TO_NUMBER, Postgres no tiene una
conversión segura (filtra antes con una expresión regular). SQL Server tiene TRY_CAST, TRY_CONVERT y
TRY_PARSE, que entiende el formato de moneda de una cultura:
SELECT TRY_CONVERT(DECIMAL(10, 2), REPLACE(REPLACE(cost_text, '$', ''), ',', '')) AS supplier_cost,
TRY_PARSE('$1,012.50' AS MONEY USING 'en-US') AS parsed_money; ¡Linterna encendida!
Practicaste: try castcastreplacetype conversiondata cleaning
- Resuelto
- Sin pistas
- Al primer intento
