Listas comprimidas de python | Cap 14

¡Hola, amigo de TutoLiber! 👋 En este artículo, continuamos nuestra serie «De Cero a Héroe en Analítica de Datos con Python», adentrándonos en un concepto poderoso: las listas por comprensión (o list comprehensions).

Si ya has trabajado con listas, sabrás que son estructuras fundamentales. Pero, ¿qué pasa si queremos crear una lista nueva a partir de otra, aplicando operaciones o filtros? ¡Las listas por comprensión son la solución!

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¿Qué son las Listas por Comprensión?

Una lista por comprensión es una forma concisa y eficiente de crear listas a partir de iterables (como otras listas), aplicando operaciones o condiciones.

Estructura básica:

nueva_lista = [expresión for elemento in lista_original]

Ejemplo 1: Multiplicar Elementos de una Lista

Supongamos que tenemos una lista de números y queremos multiplicar cada elemento por 2:

mi_lista = [1, 2, 3]
mi_lista_multiplicada = [x * 2 for x in mi_lista]
print(mi_lista_multiplicada)

Salida:

[2, 4, 6]

¿Cómo funciona?

1. x representa cada elemento de mi_lista.
2. x * 2 es la operación aplicada a cada elemento.
3. El resultado se guarda en mi_lista_multiplicada.

Ejemplo 2: Filtrar Elementos con Condiciones

Ahora, imaginemos que queremos filtrar una lista, conservando solo los números mayores que 4:

mi_lista2 = [2, 4, 6, 8, 10]
lista_filtrada = [x for x in mi_lista2 if x > 4]
print(lista_filtrada)

Salida:

[6, 8, 10]

¿Qué hace este código?

• x for x in mi_lista2 → Recorre cada elemento.
• if x > 4 → Solo incluye los elementos que cumplen la condición.

Ejemplo 3: Transformar Texto (Mayúsculas)

Si tenemos una lista de nombres y queremos convertirlos a mayúsculas, podemos hacerlo fácilmente:

mi_lista3 = ["Jaime", "Juan", "Pepe"]
nombres_mayusculas = [nombre.upper() for nombre in mi_lista3]
print(nombres_mayusculas)

Salida:

['JAIME', 'JUAN', 'PEPE']

Explicación:

• nombre.upper() → Convierte cada nombre a mayúsculas.
• for nombre in mi_lista3 → Itera sobre la lista original.

Ventajas de las Listas por Comprensión

✅ Más legibles que los bucles tradicionales.
✅ Más eficientes en tiempo de ejecución.
✅ Flexibles para aplicar operaciones y filtros.

Las listas por comprensión son una herramienta poderosa y elegante en Python, especialmente útil en análisis de datos, donde trabajamos con grandes conjuntos de información.

Recuerda:

• Puedes transformar elementos (x * 2, nombre.upper()).
• Puedes filtrar datos (if x > 4).
• Son más rápidas que los bucles for convencionales.

¡Sigue practicando y pronto dominarás este concepto! 🚀

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¡Hasta la próxima, amigo de TutoLiber! 👋

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