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Datos y tablas: entender CSV, Excel, JSON y la estructura de un conjunto de datos

Entiende cómo se estructuran los datos tabulares, qué diferencia a CSV, Excel, JSON y TSV y cómo elegir el formato adecuado antes de limpiar, convertir o automatizar un tratamiento.

Publicado el 29 de agosto de 2026Lectura : 3 minPor Equipo Bethemesh
Principiante
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  1. La estructura importa más que la extensión
  2. CSV: simple y portable, pero con ambigüedades
  3. TSV: la misma lógica con tabulaciones
  4. Excel: más que una cuadrícula de valores
  5. JSON: objetos, listas y estructuras anidadas
  6. Los tipos de valores pueden engañar
  7. Limpiar no es convertir
  8. Observar antes de modificar

Un archivo de datos suele parecer sencillo: unas columnas, varias filas y valores. Los problemas aparecen al limpiar, comparar, fusionar o convertir esa información. Puede cambiar un encabezado, detectarse mal el separador CSV, interpretarse un identificador como número o existir dos archivos con la misma información pero estructuras distintas.

Esta primera parte de la colección Dominar datos y tablas establece las bases para comprender qué contiene realmente una tabla antes de transformarla.

La estructura importa más que la extensión

En una tabla clásica, cada fila representa normalmente un registro y cada columna un atributo. Un archivo de clientes puede contener id, nombre, email y pais.

La primera fila suele contener los encabezados. Si un archivo usa email y otro correo_electronico, una fusión automática no siempre puede saber que ambas columnas representan lo mismo.

La fiabilidad de los datos depende por tanto tanto de su estructura como del formato del archivo.

CSV: simple y portable, pero con ambigüedades

CSV significa Comma-Separated Values, aunque en la práctica también se usan punto y coma, tabulaciones u otros separadores según el programa y la configuración regional.

Un CSV es texto plano. No conserva las fórmulas, colores, formato ni varias hojas de Excel. Esa sencillez facilita el intercambio, pero obliga a vigilar separadores, comillas, codificación y saltos de línea dentro de las celdas.

El Validador CSV permite comprobar la estructura antes de continuar.

TSV: la misma lógica con tabulaciones

TSV sigue el mismo modelo tabular plano que CSV, pero utiliza una tabulación como separador. Puede resultar práctico cuando los valores contienen muchas comas o puntos y coma.

Excel: más que una cuadrícula de valores

Un libro de Excel puede incluir varias hojas, fórmulas, fechas, tipos de celda y formato. Al convertirlo a CSV, parte de esa información no puede conservarse.

El objetivo suele ser extraer una tabla de datos utilizable, no reproducir el libro exactamente.

El Convertidor Excel, CSV y JSON resulta útil cuando el cambio de formato es realmente necesario.

JSON: objetos, listas y estructuras anidadas

JSON no se limita a tablas. Puede representar objetos, listas y valores anidados.

Una tabla CSV se transforma de forma natural en una lista de objetos JSON: cada fila se convierte en un objeto y cada encabezado en una clave. La conversión inversa funciona mejor cuando todos los objetos comparten propiedades coherentes.

Si existen subobjetos o listas, convertirlos a columnas exige decidir qué aplanar, qué conservar y qué puede perderse.

Los tipos de valores pueden engañar

00123, 123 y "123" pueden tener significados distintos. Un código postal, una referencia o un identificador no debería convertirse automáticamente en número.

Las fechas presentan el mismo problema: 01/02/2026 es ambiguo entre países.

Limpiar no es convertir

Pasar de CSV a JSON no elimina duplicados. Convertir Excel a CSV no quita espacios ni normaliza encabezados.

Para corregir los datos, empieza por Limpiar un archivo Excel o CSV y aplica después las operaciones especializadas necesarias.

Observar antes de modificar

Una secuencia útil consiste en:

  1. identificar formato y separador;
  2. revisar encabezados;
  3. localizar columnas clave;
  4. comprobar valores vacíos o anómalos;
  5. decidir el formato final;
  6. después limpiar, filtrar, fusionar o convertir.

Estadísticas CSV ayuda a obtener una primera visión general.

Elegir el formato según el destino evita conversiones de ida y vuelta y ayuda a conservar la información que realmente importa.

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Colección

Dominar datos y tablas

  1. 01Datos y tablas: entender CSV, Excel, JSON y la estructura de un conjunto de datos
  2. 02Cómo limpiar y preparar un archivo CSV o Excel antes de utilizarlo
  3. 03Eliminar duplicados y validar datos CSV sin borrar filas incorrectas
  4. 04Filtrar, ordenar, seleccionar y renombrar columnas de un CSV
  5. 05Fusionar archivos CSV o Excel sin desalinear las columnas
  6. 06Dividir una tabla CSV o Excel en archivos más pequeños
  7. 07Comparar dos archivos CSV o Excel y detectar las diferencias
  8. 08Convertir CSV, Excel, JSON y TSV sin perder la estructura
  9. 09Construir un workflow reproducible de preparación de datos

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