Cómo limpiar y preparar un archivo CSV o Excel antes de utilizarlo

Limpiar una tabla no significa modificar todo lo que parece extraño. El objetivo es eliminar incoherencias que dificultan los tratamientos posteriores sin alterar el significado de los datos originales.

Conserva siempre la fuente

Antes de modificar datos importantes, guarda una copia intacta. Si una regla de limpieza resulta equivocada, podrás volver al archivo original.

Empieza por filas vacías y espacios

Las filas completamente vacías pueden distorsionar recuentos. Los espacios al principio o al final son más discretos: Madrid y Madrid parecen iguales para una persona, pero un programa puede considerarlos valores distintos.

El Limpiador Excel y CSV cubre estas operaciones generales.

Normaliza los encabezados antes de fusionar

Los encabezados forman el esquema de la tabla. Si varios archivos usan cliente_id, ID cliente e id_cliente, una fusión puede crear columnas separadas.

Cuando solo necesitas ajustar los nombres, Renombrar columnas CSV permite hacerlo sin modificar los valores.

Cuidado con los identificadores

00125 puede ser un identificador y no el número 125. Convertirlo a número eliminaría los ceros iniciales y cambiaría su significado.

Lo mismo ocurre con teléfonos, códigos postales, referencias de producto y números de expediente.

Los valores vacíos necesitan contexto

Una celda vacía puede significar “desconocido”, “no aplicable”, “no recopilado” o “error”. Sustituir todos los vacíos por cero puede introducir información falsa.

Define los duplicados antes de borrarlos

Dos filas idénticas son fáciles de detectar. Los duplicados de negocio son más complejos: el mismo cliente puede aparecer con un teléfono actualizado o una capitalización distinta.

Define qué columnas determinan la unicidad y utiliza Eliminar duplicados CSV cuando la regla sea clara.

Valida la estructura

Un CSV puede contener buenos datos y seguir siendo inválido por comillas rotas o separadores incoherentes. A la inversa, un CSV sintácticamente válido puede contener datos de mala calidad.

El Validador CSV comprueba la estructura y Estadísticas CSV ayuda a detectar recuentos o distribuciones anómalas.

Revisa el resultado

Después de limpiar, comprueba al menos el número de filas, los encabezados esperados, las columnas clave y algunos registros representativos.

El nivel de limpieza adecuado depende de la etapa siguiente: alinear columnas antes de fusionar, estabilizar una clave antes de comparar o revisar encabezados antes de convertir a JSON.