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.
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Cómo limpiar y preparar un archivo CSV o Excel antes de utilizarlo
Aprende un orden práctico para eliminar filas vacías, limpiar espacios, normalizar encabezados, revisar identificadores y validar un archivo CSV o Excel.
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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.