Gracias por la explicación. Estoy aprendiendo y me pareció muy útil ver cómo tokenizar textos con split y limpiar caracteres con regex, porque así las columnas quedan organizadas en listas de palabras clave listas para el análisis.
Gracias por la explicación. Estoy aprendiendo y me pareció muy útil ver cómo tokenizar textos con split y limpiar caracteres con regex, porque así las columnas quedan organizadas en listas de palabras clave listas para el análisis.
¡Hola Estudiante, espero que estés bien!
Me alegra saber que encontraste útil la explicación sobre cómo tokenizar textos usando split y limpiar caracteres con expresiones regulares. La tokenización es un paso fundamental en el procesamiento de texto, ya que nos permite descomponer una cadena de texto en palabras individuales, lo que facilita el análisis posterior.
En el contexto de tu curso, parece que estás aprendiendo a manipular cadenas de texto en columnas de un DataFrame de Pandas. Un ejemplo práctico de cómo podrías aplicar esto es si tienes una columna con descripciones de productos y quieres analizar cuáles son las palabras más comunes. Usando el método split, puedes convertir cada descripción en una lista de palabras, lo que te permitirá contar la frecuencia de cada palabra o buscar palabras clave específicas.
Por ejemplo, si tienes una columna llamada descripción en tu DataFrame, podrías tokenizarla de la siguiente manera:
df['descripción_tokenizada'] = df['descripción'].str.split()
Esto creará una nueva columna llamada descripción_tokenizada donde cada entrada es una lista de palabras de la descripción original.
Espero que esta explicación te sea de ayuda y te motive a seguir explorando más sobre el procesamiento de texto. ¡Bons estudios!