Python es un lenguaje de programación importante que hay que conocer. Se utiliza ampliamente en campos como Machine Learning, la Ciencia de Datos, el desarrollo web, y muchos otros.

En esta publicación nos enfocaremos en explicar otro concepto importante de las listas que es la de cortarla.

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En el futuro es probable que trabajes con datos bastante grandes, aunque muchos de los problemas deben ser resueltos solamente con una porción de los datos, por lo que en estos casos puedes aplicar cortar.

Imagínate que debes usar la lista de países que creamos en anteriores videos, para obtener una lista más pequeña con solamente 2 países, Perú y México, esto significa extraer los datos en la posición 1 y 2.

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Para acceder a estos elementos debemos abrir los corchetes y escribir 1 dos puntos 3, el primer número corresponde exactamente a la primera posición a la que estamos interesados, mientras que el segundo número es un número por arriba de la última posición que necesitamos en nuestro caso sería 2, entonces 2 más 1 será 3.

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Correcto.

Podemos decir que hemos cortado nuestra lista de países para obtener una nueva con los países Perú y México. Se que esta sintaxis parece un poco extraña pero no es de todo ilógica.

Obtengamos los primeros dos países de la lista, España y Perú. En este caso no es necesario colocar un número al principio, puedes empezar escribiendo los dos puntos. Entonces si escribimos dos puntos y 2 , obtenemos los primeros dos elementos.

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Muy bien.

Ahora obtengamos los dos últimos elementos de nuestra lista, Venezuela. Una forma es indicar la posición 6 correspondiente a Venezuela y no escribir más nada después de los dos puntos, esto lo que indica es que extraemos todos los elementos ubicados después de la posición 6, incluyendo el último de nuestra lista.

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Otra forma de obtener estos últimos elementos es colocando un signo de menos en frente del número 2, Python contará de manera inversa empezando por el último elemento hasta el primero.

Entonces cuántos elementos estamos solicitando extraer, los dos últimos ¿cierto?, entonces colocamos -2. Ejecutemos estos para que veamos el resultado.

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Y acá tenemos la salida, Guatemala y Venezuela, los países que estábamos solicitando.

Veamos ahora unos métodos adicionales que podemos aplicar a las listas.

Digamos que quieres conocer la posición de Chile dentro de nuestra lista, para ello utilizamos el método index, colocando entre comillas el nombre del país, en este caso es Chile. Si ejecutamos este programa nos devuelve 3 que es la posición que está ubicado este país en la lista.

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La siguiente función es interesante. Anteriormente te comente que podemos crear listas de listas. Mi idea es crear una lista llamada paises_total que contenga la lista de países y una nueva llamada paises_2.

Entonces creemos la lista paises_2 que contendrá a Panamá y Brasil.

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Ahora lo que tenemos que hacer es crear la nueva lista paises_total, por lo que escribimos este nombre y dentro de los corchetes los nombres de la listas que ya hemos creado, paises y paises_2.

Verifiquemos que el código que escribimos esta correcto.

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Perfecto, las dos listas se muestran en el orden que sugerimos.

Un importante método que puede ordenar los nombres de los países de manera alfabética es sort.

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Como puedes observar si aplicamos este método nos devuelve la lista con los nombres ordenados alfabéticamente.

En caso de que queramos que nos ordene los nombres al revés, de la “z” a la “a”, solamente tienes que escribir reverse igual a True o verdadero, entonces Venezuela irá de primero y Chile de último.

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Naturalmente este método también puede ser aplicado también para números,

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Si te estás iniciando en la programación para Machine Learning y aún no te sientes tan diestro, te ofrezco un pack con las instrucciones básicas de Python, NumPy y Pandas. Estas guías serán de gran utilidad si estás comenzando ya que podrás recurrir a ella cada vez que no te acuerdes de alguna instrucción o no sepas hacer algo que es rutinario al momento de programar Machine Learning. Para descargar el pack con las guías solamente tienes que ingresar a este enlace.

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