Si editas archivos en diferentes formatos a diario, la universalidad de la solución de documentos importa mucho. Si tus herramientas solo funcionan con algunos de los formatos populares, puedes encontrarte cambiando entre ventanas de aplicaciones para limpiar la fuente en VIA y manejar otros formatos de documentos. Si quieres quitarte el dolor de cabeza de la edición de documentos, obtén una solución que gestione sin esfuerzo cualquier extensión.
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en este video vamos a aprender cómo limpiar datos de texto en python solo un breve resumen, sin embargo, recordemos que dijimos que limpiar datos de texto implica esencialmente 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 relativamente más estructurada o una lista de palabras o tokens de palabras. 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, es decir, 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
