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limpiaré y consolidaré tus datos desordenados de Excel o csv
Automatización en Python, pipelines de datos y soluciones en Excel, experiencia en finanzas
Ayudo a las empresas a convertir tareas repetitivas de datos en flujos de trabajo confiables y automatizados: automatización en Python, pipelines de datos y ETL, integraciones API, soluciones en Excel...
Acerca de este Servicio
Nombres de columnas incompatibles, duplicados, fechas inconsistentes y una fila de encabezado fusionada que alguien agregó en 2023. Lo convierto en un conjunto de datos limpio que realmente puedes usar.
Lo que hago:
- Consolidar múltiples archivos en uno, mapeando los nombres de columnas que no coinciden
- Eliminar duplicados genuinos, estandarizar fechas, números y textos
- Marcar filas que parecen incorrectas en lugar de eliminarlas
Lo importante: reconcilio el conteo de filas antes y después y te muestro la diferencia. Si se eliminó algo, ves exactamente qué y por qué. La pérdida silenciosa de filas es la forma más común en que este trabajo sale mal y nunca deberías tener que confiar en ello.
Del paquete Standard también te doy el script, para que puedas volver a hacer la limpieza el próximo trimestre sin contratar a nadie.
Envía una muestra y te diré qué está realmente mal antes de que hagas el pedido.
FAQ
Traducción automática
¿Qué formatos acepta?
Excel (.xlsx, .xls), CSV, TSV y Google Sheets.
¿Se eliminará alguno de mis datos?
No sin informarte. Las filas que no pasan la validación se marcan con una razón, y obtienes una reconciliación de conteo que muestra exactamente qué cambió.
¿Puedo volver a ejecutar esto yo mismo la próxima vez?
Sí, con el paquete Standard, obtienes el script y una breve nota sobre cómo ejecutarlo.
¿Mis datos se mantienen confidenciales?
Sí. Solo trabajo con lo que envías, no lo comparto y lo elimino a petición una vez que el pedido está completo.
¿Qué pasa si mi archivo es más grande que lo que permite el paquete?
Envíame un mensaje antes de ordenar y te cotizaré correctamente en lugar de que compres el paquete equivocado.
