Hoy en día, los datos son algo que es la columna vertebral de cualquier técnica de Machine Learning. Los datos pueden venir en cualquier forma y, a veces, es necesario extraerlos para procesarlos. Este artículo trata el tema de la extracción de información que está presente en las tuplas de la lista. Analicemos ciertas formas en que esto se puede realizar.
Método n.º 1: usarjoin() + list comprehension
la función de unión se puede usar para unir cada elemento de tupla entre sí y la comprensión de listas maneja la tarea de iterar a través de las tuplas.
# Python3 code to demonstrate
# joining tuple elements
# using join() + list comprehension
# initializing tuple list
test_list = [('geeks', 'for', 'geeks'),
('computer', 'science', 'portal')]
# printing original list
print ("The original list is : " + str(test_list))
# using join() + list comprehension
# joining tuple elements
res = [' '.join(tups) for tups in test_list]
# printing result
print ("The joined data is : " + str(res))
La lista original es: [(‘geeks’, ‘for’, ‘geeks’), (‘computadora’, ‘ciencia’, ‘portal’)]
Los datos combinados son: [‘geeks para geeks’, ‘portal de informática ‘]
Producción :
Método n.º 2: usarmap() + join()
la funcionalidad de comprensión de listas en el método anterior también se puede hacer usando la función de mapa. Esto reduce el tamaño del código aumentando su legibilidad.
# Python3 code to demonstrate
# joining tuple elements
# using join() + map()
# initializing tuple list
test_list = [('geeks', 'for', 'geeks'),
('computer', 'science', 'portal')]
# printing original list
print ("The original list is : " + str(test_list))
# using join() + map()
# joining tuple elements
res = list(map(" ".join, test_list))
# printing result
print ("The joined data is : " + str(res))
La lista original es: [(‘geeks’, ‘for’, ‘geeks’), (‘computadora’, ‘ciencia’, ‘portal’)]
Los datos combinados son: [‘geeks para geeks’, ‘portal de informática ‘]
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por manjeet_04 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA