Limpieza local de CSV: Python y Excel sin exponer tus datos

Si recibes listas de clientes, inventarios o registros exportados desde un formulario, casi siempre aparecen duplicados, fechas mezcladas, columnas con nombres distintos y datos incompletos. Puedes corregirlos localmente sin subir el archivo a un servicio externo.

1. Conserva el original

Trabaja sobre una copia y anota qué columnas usarás como clave de duplicado. Si el archivo contiene datos personales, evita compartirlo en repositorios públicos.

2. Limpieza reproducible con Python

Este ejemplo elimina filas vacías, normaliza nombres de columnas, quita duplicados por correo y guarda un registro de cambios:

import pandas as pd

entrada = 'clientes_original.csv'
salida = 'clientes_limpios.csv'

df = pd.read_csv(entrada)
df.columns = (
    df.columns.str.strip()
             .str.lower()
             .str.replace(' ', '_')
)

filas_iniciales = len(df)
df = df.dropna(how='all')

if 'email' in df.columns:
    df['email'] = df['email'].astype('string').str.strip().str.lower()
    df = df.drop_duplicates(subset=['email'], keep='first')

df.to_csv(salida, index=False)

print({
    'filas_iniciales': filas_iniciales,
    'filas_finales': len(df),
    'duplicados_eliminados': filas_iniciales - len(df)
})

Si la clave no es email, reemplaza esa columna por el identificador correcto. No borres datos ambiguos automáticamente: márcalos para revisión.

3. Alternativa rápida en Excel

1. Duplica la hoja original.
2. Convierte el rango en tabla.
3. Usa Datos > Quitar duplicados y selecciona solo las columnas que forman la clave.
4. Estandariza fechas y teléfonos antes de ordenar.
5. Añade una hoja “Cambios” con filas iniciales, filas finales y reglas aplicadas.

4. Checklist de entrega

• No quedan filas completamente vacías.
• Las columnas tienen nombres consistentes.
• Las fechas y números usan un formato único.
• Los duplicados se eliminaron con una regla explícita.
• El archivo original se conserva intacto.
• La persona que recibe el archivo entiende qué cambió.

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