limpiaré, formatearé y estructuraré tus datos usando python y Excel
Acerca de este Servicio
¿Necesitas datos limpios, precisos y listos para usar?
Me especializo en limpieza de datos, preprocesamiento y formateo de datos usando Python (Pandas) y Excel. Ya sea que tengas hojas de cálculo desordenadas, entradas duplicadas o formatos inconsistentes, convertiré tus datos en un conjunto de datos limpio, estructurado y listo para análisis.
Lo que ofrezco:
- Corrección de datos arreglando errores tipográficos, tipos de datos incorrectos y valores inconsistentes
- Eliminación de duplicados eliminando filas exactas o casi iguales
- Formateo de datos estandarizando fechas, moneda, mayúsculas y estructura de columnas
- Limpieza de Excel y CSV usando Power Query y Pandas
- Scripts de limpieza basados en Python para conjuntos de datos grandes o repetibles
¿Por qué elegirme?
- Experiencia práctica limpiando conjuntos de datos reales de ventas, retail y finanzas
- Hábil en Python, Pandas, Excel y preprocesamiento de datos
- Respuesta rápida y comunicación clara
- Revisiones incluidas en cada paquete
Perfecto para: hojas de cálculo desordenadas, datos de encuestas, exportaciones de CRM, conjuntos de datos de comercio electrónico o cualquier archivo que necesite ser limpio, consistente y listo para análisis.
Envíame tu conjunto de datos y yo me encargaré del resto de manera precisa, confiable y lista para usar.
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
P: ¿Qué formatos de archivo aceptan?
R: Excel (.xlsx), CSV y Google Sheets.
Q: ¿Qué incluye "Eliminación de duplicados"?
A: Eliminar filas duplicadas exactas. La coincidencia de casi duplicados (por ejemplo, "John Smith" vs "Jon Smith") está disponible a pedido — solo menciónalo en tu pedido.
Q: ¿Qué pasa si mi conjunto de datos tiene más filas que las cubiertas por mi paquete?
A: Usa el extra "Artículos adicionales etiquetados" para agregar más filas, o envíame un mensaje para una oferta personalizada en conjuntos de datos más grandes.
P: ¿Qué necesitas de mí para empezar?
A: Tu conjunto de datos y una nota rápida sobre cómo debería verse el "limpio" — por ejemplo, columnas específicas a arreglar, preferencias de formato de fecha o reglas para duplicados.

