• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

Procesado de cadenas de texto en Python

junio 27, 2018 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 5 minutos

Procesado de texto

Los usuarios que llegan a Python desde otros lenguajes de programación a veces encuentran problemático que no existan funciones para la obtención de subcadenas de texto. Debido a que este tipo de análisis se han de realizar con cierta frecuencia. Por ejemplo, en R se dispone de la función substring con la que se puede obtener fácilmente subcadenas de texto o reemplazar estas por otras. La falta de estas funciones no es realmente un problema, ya que existen múltiples herramientas para trabajar con cadenas de texto en Python. Así se pueden obtener, reemplazar, buscar o dividir cadenas de texto basándose en diferentes criterios.

A continuación, se repasarán algunos de los métodos disponibles para trabajar con cadenas de texto en Python. Pudiendo llenar el hueco de funciones como substring que existen en otros lenguajes.

Python y las cadenas de texto

En Python, una cadena de texto no es más que un array con caracteres alfanuméricos. Por lo que de dispone exactamente de las mismas herramientas que cualquier otro tipo de arrays. Una cadena de texto se puede crear fácilmente escribiendo un texto entre comillas simples o dobles:

msg = "Python"

Para acceder a cualquier de los caracteres se ha de escribir la posición entre corchetes. Recordando que las posiciones comienzan en 0. Así, para acceder al primer carácter solamente se ha de escribir msg[0] y para acceder al segundo msg[1]. Por otro lado, acceder al último se puede hacer fácilmente escribiendo: msg[-1].

Nuevo test de normalidad interactivo en el laboratorio de Analytics Lane
En Analytics Lane
Nuevo test de normalidad interactivo en el laboratorio de Analytics Lane

msg[0]  # P
msg[1]  # y
msg[-1] # n

Las cadenas de texto en Python

Hasta ahora se ha mostrado como acceder a caracteres de la cadena. Pero generalmente suele ser más interesante poder obtener subcadenas. En Python esto se ha de utilizando una notación que se llama slicing. En esta se ha de indicar los índices de la posición inicial y la posterior a la final separados por dos puntos. En el caso de que se desee conseguir la subcadena "Py" en el ejemplo anterior solamente se ha de escribir msg[0:2].

Utilizando la notación slicing los indicies pueden ser omitidos. Cuando se omite el primero la subcadena comienza desde el principio de la original. Cuando se omite el segundo la subcadena irá hasta el final de la original. Si se omiten los dos se obtiene una copia de la cadena original.

msg[:4] # Pyth
msg[4:] # on
msg[:] # Python

Además de esto se puede utilizar un tercer índice para indicar saltos en las posiciones. De este modo solamente se seleccionarán los caracteres situados cada n posiciones, donde n es el tercer índice. Por ejemplo, para obtener los caracteres que se encuentran situados en las posiciones pares de la cadena se puede utilizar:

msg[::2]	# Pto

Esta notación es muy útil en las situaciones donde se importan datos desde archivos en los que cada línea tiene una estructura fija. Es decir, los valores se encuentran siempre en la misma posición. A modo de ejemplo se pueden sumar los valores de dos columnas con el siguiente código:

file = ['   12   23',
        '   23   44',
        '  123   15']

for line in file:
    print(line[2:5], '+', line[8:10], '=', int(line[2:5]) + int(line[8:10]))
 12 + 23 = 35
 23 + 44 = 67
123 + 15 = 138

Publicidad


Separación de una cadena de texto es subcadenas basándose en un separador

El análisis en el ejemplo anterior se ha podido realizar porque los valores se encuentran siempre en la misma columna. Esto no es siempre lo habitual y muchas veces se encuentra separadas mediante un carácter especial (como puede ser en el caso de los archivos CSV para los que ya existen funciones en pandas). En estos casos se puede utilizar el método split para separa las cadenas en subcadenas. Solamente se ha de indicar el separador y se obtendrá un vector con tantas cadenas como valores existan. Por defecto la cadena que separa los valores no se incluirá en las subcadenas obtenidas.

msg = 'Hello, World!'
msg.split(',')
['Hello', ' World!']

Utilizando este método se puede ver, a modo de ejemplo, cómo se podría procesar un archivo en formato CSV:

file = ['12,23',
        '23,44',
        '123,15']

for line in file:
    data = line.split(',')
    total = 0

    for item in data:
        total += int(item)

    print(total)
35
67
138

Búsqueda de cadenas de texto en Python

Otra tarea habitual con cadenas de texto es encontrar la posición de subcadenas. Esta tarea se puede realizar utilizando el método find(). A este método solamente se le ha de indicar la subcadena a buscar y devolverá la posición de la primera ocurrencia o -1 si no existe ninguna. Para localizar la posición de la primera 'o' en la cadena 'Hello, World!' se puede escribir:

msg.find('o')

con lo que se obtendrá 5. Si se desea buscar desde una posición data solamente se ha de indicar como segundo paramentro esta posción. Así para encontrar la posición de la segunda 'o' se puede escribir

msg.find('o', 6)

Obteniéndose 9, para buscar la siguiente se escribiría

msg.find('o', 10)

donde el resultado es -1, ya que no existe más que dos 'o' en la cadena. Este proceso se puede automatizar mediante un código como el siuguente:

msg = 'Hello, World!'
pos = []
last = 0

while msg.find('o', last) != -1:
    last = msg.find('o', last) + 1
    pos.append(last)

print(pos)
[5, 9]

Si solamente es necesario saber si una cadena contiene o no otra, sin importar la posición ni el número de ocurrencias, se puede utilizar el operador in. Para esto se ha de escribir la primera cadena, el operado y la segunda, con lo que se obtienen un valor lógico True o False dependiendo se la situación.

'a' in ‘Python’ 	# False
'o' in ‘Python’ 	# True

Conclusiones

En esta entrada de han visto algunos de las herramientas disponibles en Python para el tratamiento de cadenas de texto. Básicamente en Python las cadenas de texto son arrays con caracteres alfanuméricos, por lo que no es necesario disponer de funciones especificas. El tratamiento se pude realizar de la misma manera que cualquier otro tipo de arrays. Siendo innecesaria la existencia de funciones como substring de R.

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicidad


Publicaciones relacionadas

  • Nuevo test de normalidad interactivo en el laboratorio de Analytics Lane
  • Nuevo conversor de timestamp Unix en el laboratorio de Analytics Lane
  • Calculadora de Contrastes de Hipótesis: interpreta correctamente el p-valor y toma decisiones estadísticas con confianza
  • Calculadora de Tamaño del Efecto: la herramienta clave para entender cuánto importa realmente una diferencia
  • Simulador de DBSCAN: descubre cómo encontrar clusters reales (y ruido) sin fijar K
  • Conversor de Colores: convierte, compara y valida cualquier color en tiempo real
  • Analytics Lane lanza su Generador de UUIDs: identificadores únicos, seguros y listos para producción en segundos
  • 1200 publicaciones en Analytics Lane
  • Analytics Lane lanza su Conversor TIN ↔ TAE: la herramienta definitiva para entender el coste real de depósitos, préstamos e hipotecas

Publicado en: Python

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Interés compuesto: la fuerza que multiplica tu dinero (y los errores que la anulan)

mayo 14, 2026 Por Daniel Rodríguez

Cómo comparar datos con barras en Matplotlib: agrupadas, apiladas y porcentuales

mayo 12, 2026 Por Daniel Rodríguez

Costes hundidos en ciencia de datos: cuándo mantener un modelo y cuándo migrar

mayo 7, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Solución al error Failed to download metadata for repo ‘AppStream’ en CentOS 8 publicado el septiembre 13, 2023 | en Herramientas
  • Hoja de cálculo para repartir los escaños en base al método D’Hont Aplicar el método D’Hondt en Excel publicado el abril 14, 2021 | en Herramientas
  • Matriz definida positiva en Excel Comprobar si una matriz es definida positiva en Excel sin macros publicado el octubre 18, 2023 | en Ciencia de datos, Herramientas
  • Método del codo (Elbow method) para seleccionar el número óptimo de clústeres en K-means publicado el junio 9, 2023 | en Ciencia de datos
  • Uso de múltiples ejes en Matplotlib publicado el agosto 4, 2022 | en Python

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.9 (11)

Pandas: Cambiar los tipos de datos en los DataFrames

Comentarios recientes

  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no
  • bif en Cómo desinstalar Oracle Database 19c en Windows
  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración
  • Daniel Rodríguez en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Pepe en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto