{"id":2200,"date":"2020-07-08T16:26:57","date_gmt":"2020-07-08T21:26:57","guid":{"rendered":"https:\/\/naps.com.mx\/blog\/?p=2200"},"modified":"2020-07-08T16:26:57","modified_gmt":"2020-07-08T21:26:57","slug":"ejemplos-de-counter-palabras-mas-usadas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/naps.com.mx\/blog\/ejemplos-de-counter-palabras-mas-usadas\/","title":{"rendered":"Ejemplos de Counter: Palabras m\u00e1s usadas en Cien a\u00f1os de soledad"},"content":{"rendered":"

Se muestran ejemplos de Counter para contar letras y palabras en una cadena y en un archivo. Se emplea el m\u00e9todo most_common para obtener las m\u00e1s usadas. Se hace un ejemplo analizando el libro Cien A\u00f1os de soledad de Gabriel Garc\u00eda M\u00e1rquez.<\/p>\n

<\/p>\n

\"ejemplos<\/a><\/p>\n

\u00c9ste art\u00edculo est\u00e1 explicado en video. M\u00edralo aqu\u00ed:\u00a0https:\/\/youtu.be\/5-zHYTYj9-U<\/a><\/p>\n

\u00bfAlguna vez te has preguntado cu\u00e1les son las palabras m\u00e1s usadas por un autor? Realizar un programa que realice \u00e9ste trabajo es muy sencillo, y la biblioteca Counter de Python nos facilita mucho esa tarea.<\/p>\n

Veamos a continuaci\u00f3n algunos ejemplos de Counter, entre ellos obtener cu\u00e1les son las palabras m\u00e1s usadas en el libro Cien A\u00f1os de Soledad.<\/p>\n

Counter en Python<\/h2>\n

Counter es una biblioteca de Python que nos permite obtener el conteo de una colecci\u00f3n de elementos.<\/p>\n

Importar la librer\u00eda y crear un objeto Counter en Python<\/h2>\n

C\u00f3digo Python:<\/p>\n

from collections import Counter\r\nestudios = [\r\n\t\"Universidad\",\r\n\t\"Universidad\",\r\n\t\"Primaria\",\r\n\t\"Secundaria\",\r\n\t\"Primaria\"\r\n]\r\n\r\n#genera un diccionario\r\nconteo_estudios = Counter(estudios)\r\nprint (conteo_estudios)\r\n\r\n#es posible mostrar la cantidad de alguno\r\nprint (conteo_estudios[\"Primaria\"])\r\n<\/pre>\n
Importamos la librer\u00eda con from collections import Counte<\/em>r. Enseguida creamos una lista con elementos cualquiera, algunos repetidos. \u00a0Creamos un objeto Counter<\/em> llamado conteo_estudios<\/strong> usando:<\/p>\n
conteo_estudios = Counter(estudios)<\/em><\/p>\n
Si en ese momento imprimimos ese objeto, nos mostrara un diccionario, d\u00f3nde vemos los diferentes elementos de la lista y cu\u00e1ntas veces fue encontrado.<\/p>\n
Es posible mostrar el valor del conteo de un solo elemento, indic\u00e1ndolo de la siguiente forma:<\/p>\n
print (conteo_estudios[\u00abPrimaria\u00bb]).<\/em><\/p>\n
Ejemplos de Counter en Python: Contar las letras m\u00e1s usadas en una frase.<\/h2>\n
C\u00f3digo en Python:<\/p>\n
def contar_letras(frase):\r\n\tletras = [letra for letra in frase if letra not in \" ,.\\n\"]\r\n\tcontador = Counter(letras)\r\n\treturn contador.most_common(5)\r\n\r\ntexto = input(\"Escriba algo bonito: \")\r\nprint (\"Las 5 mas comunes son : \", contar_letras(texto))<\/pre>\n
Aqu\u00ed creamos una funci\u00f3n que cuente las diferentes letras de una frase. Para esto usamos una expresi\u00f3n generadora que recorra letra por letra la frase y si esa letra no es un espacio en blanco, coma, punto o salto de l\u00ednea, la generamos como parte de una lista.<\/p>\n
letras = [letra for letra in frase if letra not in \u00bb ,.\\n\u00bb]<\/em><\/p>\n
(Para examinar el manejo de expresiones generadoras, puedes ir a \u00e9ste enlace:\u00a0Multilistas en Python: Listas de listas<\/a>)<\/p>\n
Enseguida creamos un objeto Counter con esa lista de letras.<\/p>\n
contador = Counter(letras)<\/em><\/p>\n
Y regresamos las 5 letras m\u00e1s comunes utilizando el m\u00e9todo most_common(5)<\/em><\/p>\n
Ejemplos de Counter en Python: Las palabras m\u00e1s usadas en un libro<\/h2>\n
Vamos a contar las diferentes palabras que se utilizan en el libro \u00abCien a\u00f1os de soledad\u00bb de Gabriel Garc\u00eda M\u00e1rquez. Debemos tener en cuenta que no deseamos considerar los pronombres, adverbios, etc.<\/p>\n
C\u00f3digo en Python:<\/p>\n
def palabras_mas_comunes(n, archivo):\r\n\tpalabras = []\r\n\teliminar = ['pero', 'El','La' ,'\u00e9l', 'En', 'sino' , 'donde', 'hasta', 'estaba' , 'fue' , 'porque', 'hab\u00eda','sin', 'cuando', 'sus', 'como' , 'm\u00e1s' , 'a','del', 'le', 'lo', 'al', 'de','no','Que','que','las', 'los','a','es','y','el','la','un','en','su','se','con','por','una', 'era', 'para']\r\n\t\r\n\twith open(archivo) as fname:\r\n\t\tfor linea in fname:\r\n\t\t\tpalabras.extend(linea.split())\r\n\treducida = [item for item in palabras if item not in eliminar]\r\n\treturn (Counter(reducida).most_common(n))\r\n\r\nprint (palabras_mas_comunes(15, \"ciencompleto.txt\"))<\/pre>\n
Creamos una funci\u00f3n que recibir\u00e1 cu\u00e1ntas palabras deseamos, y el nombre del archivo de texto donde est\u00e1 todo el contenido del libro.<\/p>\n
def palabras_mas_comunes(n, archivo):<\/em><\/p>\n
Creamos una lista vac\u00eda (palabras = [ ]<\/em> ) y una lista de las palabras que no queremos considerar (eliminar = [ ‘pero’ ])<\/em>.<\/p>\n
Abrimos el archivo con with open(archivo) as fname<\/em> y recorremos el archivo l\u00ednea por l\u00ednea. Cada l\u00ednea ser\u00e1 separada considerando el espacio en blanco, y las palabras sueltas obtenidas ser\u00e1n guardadas en la lista palabras.<\/p>\n
Utilizando la expresi\u00f3n generadora<\/p>\n
reducida = [item for item in palabras if item not in eliminar]<\/em><\/p>\n
recorremos toda la lista de palabras, comparando si cada palabra est\u00e1 en la lista de \u00abeliminar\u00bb. Las que no est\u00e1n, se agregan a la lista \u00abreducida\u00bb.<\/p>\n
Regresamos el valor de los n elementos (palabras) m\u00e1s comunes en nuestra lista reducida. (return (Counter(reducida).most_common(n)) )<\/p>\n
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Te dejamos un video donde tambi\u00e9n se explica todo esto:<\/p>\n