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name: remove_words_from_column
kind: function
lang: py
domain: datascience
version: "1.0.0"
purity: pure
signature: "def remove_words_from_column(values: Iterable[str | None], words: list[str]) -> list[str]"
description: "Elimina palabras especificas de un iterable de strings usando regex de palabra completa (\\b). Case-insensitive. Colapsa espacios multiples y hace strip. None se convierte en cadena vacia. Sin pandas."
tags: [text, cleaning, regex, words, nlp, datascience, pendiente-usar]
params:
  - name: values
    desc: Iterable de strings o None a limpiar.
  - name: words
    desc: Lista de palabras a eliminar. Matching case-insensitive por palabra completa (no parcial).
output: "Lista de strings con las palabras eliminadas y espacios normalizados. Misma longitud que el input."
uses_functions: []
uses_types: []
returns: []
returns_optional: false
error_type: ""
imports: []
tested: true
tests:
  - "elimina palabras case insensitive"
  - "none devuelve string vacio"
  - "colapsa espacios multiples"
  - "palabras vacias no modifica"
  - "palabra completa no parcial"
  - "lista vacia"
test_file_path: "python/functions/datascience/tests/test_remove_words_from_column.py"
file_path: "python/functions/datascience/remove_words_from_column.py"
source_repo: "internal:footprint_aurgi"
source_license: "internal-aurgi"
source_file: "fuzzy_joins/arreglo_fuzzy.py"
---

## Ejemplo

```python
from remove_words_from_column import remove_words_from_column

result = remove_words_from_column(
    ["Calle Mayor 14", "Avenida del Sol"],
    words=["calle", "avenida", "del"]
)
# ["Mayor 14", "Sol"]
```

## Notas

El patron regex se compila una sola vez para todo el iterable (eficiente). Usa \\b para no eliminar palabras parciales ("calle" no toca "calleja"). None en el input produce "" en el output.
