Si bien Excel es una herramienta poderosa para la gestión y el análisis de datos, a menudo parece limitada cuando se trata de transformaciones de datos complejas, grandes conjuntos de datos y tareas repetitivas. Aquí es donde Python entra en juego. Alintegrar bibliotecas de Pythonen su flujo de trabajo, puede liberar su verdadero potencial.
En esta publicación, repasaré las potentes bibliotecas de Python que pueden automatizar tareas tediosas, realizar análisis avanzados, crear paneles interactivos e incluso crear visualizaciones sorprendentes en Excel. Estas bibliotecas de Python te ayudan a afrontar cualquier desafío con eficiencia y delicadeza.
En caso de que no lo sepas, Excel para Windows admite (actualmente se está implementando) un conjunto básico de bibliotecas de Python de Anaconda. Además de las bibliotecas básicas, puedes importar más bibliotecas a través de Anaconda. Solo necesitas usar una declaración de importación de Python para completar el proceso.
5 scripts de Python que cualquiera puede usar para aumentar su productividad
Si has oído hablar de Python pero no sabes por dónde empezar, estos cinco scripts pueden ayudarte a aumentar tu productividad.
5Pyexcel
Gestiona diferentes formatos de archivos en poco tiempo
Si trabajas con distintos formatos de archivos con frecuencia, la biblioteca Pyexcel simplifica el trabajo con datos de libros de trabajo. Ofrece una única API para leer, escribir y modificar datos en varios formatos de hojas de cálculo, incluidos CSV, XLS, XLSX y ODS. Como siempre, puedes integrarla fácilmente con otras bibliotecas de Python como Pandas, donde cargas datos desde una hoja de cálculo con Pyexcel y usas Pandas para analizarlos y manipularlos.
4Cuadrarizar
Crear mapas de árbol
¿Su hoja de Excel tiene una estructura jerárquica (como categorías, subcategorías y elementos individuales)? Los diagramas de árbol pueden ser una forma práctica de visualizar la relación dentro de esa jerarquía. Y aquí es donde entra en juego la biblioteca Squarify. Puede utilizar el código a continuación para crear un diagrama de árbol donde el tamaño de cada rectángulo corresponda a los valores de la lista de tamaños.
3Openpyxl
Interactúa con tus archivos de Excel como un profesional
La biblioteca de Python Openpyxl está diseñada para leer y escribir archivos de Excel. Puede leer datos, editar contenido existente, crear nuevas hojas e incluso volver a escribir datos en archivos de Excel sin tener que abrir el software en primer lugar. Los usuarios avanzados pueden incluso combinar openpyxl con otras bibliotecas de Python como pandas para lograr un flujo de trabajo de análisis de datos fluido.
Por ejemplo, puede crear un archivo Excel simple (personas) con una tabla que contenga nombres y edades.
2Matplotlib
Visualice sus datos de Excel
Si considera que los gráficos predeterminados de Excel no son suficientes para su flujo de trabajo, utilice la biblioteca Matplotlib. Ofrece una amplia gama de tipos de gráficos además de los estándar de Excel. Puede incluir gráficos de dispersión (consulte la captura de pantalla anterior), histogramas, mapas de calor, gráficos 3D y más. Puede modificar la apariencia del gráfico con detalles minuciosos, desde colores y etiquetas hasta ejes y leyendas.
Matplotlib también va un paso más allá con gráficos interactivos que permiten hacer zoom, desplazarse yexplorar los datos con más detalle. Esto resulta muy útil para grandes conjuntos de datos o cuando se desea presentar los datos de una forma atractiva. Por ejemplo, se puede utilizar el código siguiente para crear un gráfico de líneas que muestre la tendencia de ventas durante cinco meses.
5 razones por las que uso Python en lugar de Excel para visualizar datos
Una actualización de visualización de datos que no te puedes perder
1Pandas
Potencia de manipulación de datos
Si bien Excel es ideal para tareas básicas de hojas de cálculo, Pandas lo lleva al siguiente nivel cuando necesitas hacer más con tus datos. Desarrollado sobre NumPy, maneja millones de filas con velocidad y eficiencia. Ofrece una variedad de herramientas para limpiar, transformar y analizar datos. Puedes filtrar, ordenar, agregar, pivotar, realizar cálculos complejos e ir mucho más allá de las funciones integradas de Excel.
Puede escribir scripts para procesar datos, generar informes y automatizar tareas repetitivas para ahorrar tiempo y reducir errores. Pandas también es lo suficientemente flexible como para permitirle trabajar con datos de varias fuentes, no solo archivos de Excel. Por ejemplo, este fragmento de código de Python utiliza la biblioteca Pandas para leer datos de un archivo de Excel y mostrar las primeras cinco filas.
Conviértete en un experto en Excel
La integración de Python en Excel es un cambio radical para cualquiera que trabaje con grandes conjuntos de datos. ¿A qué espera? Tanto si es un analista de datos, un profesional de negocios o simplemente un experto en hojas de cálculo, integre estas bibliotecas de Python en su flujo de trabajo y obtenga información más detallada de sus datos. Mientras tanto, consulte nuestra publicación independiente para encontraralgunas bibliotecas de Python interesantes que cualquiera puede usar.