Formatos de archivo inusuales en su gestión diaria de documentos y operaciones de modificación pueden crear confusión inmediata sobre cómo modificarlos. Puede que necesite más que el software de computadora preinstalado para una modificación de documentos efectiva y rápida. Si desea limpiar texto en NBP o hacer cualquier otro cambio básico en su documento, elija un editor de documentos que tenga las características para que pueda manejarlo con facilidad. Para tratar con todos los formatos, incluido NBP, elegir un editor que funcione bien con todos los tipos de archivos será su mejor opción.
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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 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, es decir, pasar 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, es decir, 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
