Cuando tu día a día consiste en muchas tareas de edición de documentos, sabes que cada formato de documento necesita su propio enfoque y a veces aplicaciones particulares. Manejar un archivo DOCM que parece simple puede detener todo el proceso, especialmente cuando intentas editar con herramientas inadecuadas. Para prevenir tales dificultades, consigue un editor que pueda cubrir todas tus necesidades sin importar la extensión del archivo y limpiar la fuente en DOCM sin obstáculos.
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en este video vamos a aprender cómo limpiar datos de texto en python solo un rápido resumen, sin embargo, recordemos que dijimos que limpiar datos de texto esencialmente implica transformar texto en bruto en un formato que sea adecuado para el análisis textual o, de hecho, el análisis de sentimientos y dijimos que formalmente implica esencialmente vectorizar datos de texto, pasando de un bloque de texto a una bolsa de palabras o una lista de palabras o tokens de palabras relativamente más estructurada. Además, recordemos que dijimos que limpiar texto es un proceso de tres pasos donde comenzamos eliminando números, símbolos y todos los caracteres no alfabéticos, luego pasamos a armonizar la letra k, asegurándonos de que todas las palabras estén en minúsculas y finalmente eliminando las palabras más comunes, eliminando las palabras vacías. Ahora, afortunadamente, python hace que todo este proceso sea increíblemente fácil, así que vamos a ver cómo se ve esto en nuestro cuaderno de jupyter. Así que aquí estamos en un nuevo cuaderno de jupyter y lo primero que notarás, por supuesto, es que hay
