A la hora de trabajar con datos es importante utilizar herramientas y lenguajes de programación avanzados que faciliten el proceso y que permitan obtener el máximo rendimiento y precisión. Python se presenta como uno de los lenguajes ideales a la hora de trabajar con big data e inteligencia artificial, siendo muy demandados los perfiles profesionales capaces de programar en él.
Por ejemplo, extraer datos de Excel con Python es un proceso sencillo y eficiente, que facilita mucho la aplicación de modelos de inteligencia artificial o machine learning.
ÍNDICE
Qué es Python
Python es un lenguaje de programación de alto nivel, orientado a objetos e interpretado que destaca por su sintaxis simple y legible, además de que puede ejecutarse en muchas plataformas o entornos. Se trata de un lenguaje que se utiliza habitualmente en la ciencia de datos, el machine learning, la inteligencia artificial y el desarrollo web.
Las principales características de Python son:
- Interpretado (ejecuta el código línea a línea de forma directa).
- Tipeado (determina el tipo de datos en tiempo de ejecución).
- Alto nivel (el lenguaje es similar al de los humanos).
- Orientado a objetos (todo se considera un objeto, aunque también admite programación estructurada o funcional).
- Sencillo (por ejemplo, no utiliza llaves sino un sistema de sangría).
Cómo se pueden extraer datos de Excel utilizando Pyhton
Python y Excel son dos herramientas que se utilizan normalmente cuando hablamos de análisis de datos o de inteligencia artificial. Casi todas las empresas utilizan Excel para gestionar mucha información clave de su negocio, por lo que utilizar Python para trabajar de forma eficiente con esos datos es clave para convertirlos en conocimiento útil para las empresas.
Veamos cómo extraer datos de Excel utilizando el lenguaje de programación Python:
Conectar con la hoja de Excel
El primer paso consiste en conectarse con el archivo Excel donde están los datos que se quieren extraer. Para ello hay que utilizar una librería específica de Python, como por ejemplo, Aspose.Cells o OpenPyXL.
Habrá que cargar el archivo Excel utilizando una clase adecuada para poder tener acceso a todos los datos que tiene almacenado (para lo cual hay que realizar una importación y proporcionar la ruta y nombre del fichero de Excel *.xlsx).
Realizar un recuento de filas y columnas
Excel es una hoja de cálculo que funciona con un sistema basado en celdas que se definen por filas y columnas. Una vez conectados con la hoja de Excel habrá que realizar un recuento de las filas y columnas que posee para poder recorrerlas y comenzar la extracción de datos).
Es importante recordar que en un archivo Excel puede haber distintas hojas con información. En estos casos habrá que realizar previamente un requerimiento para obtener el número de hojas y sus nombres, permitiendo así recorrer posteriormente todas sus celdas.
Recorre filas y columnas
Es necesario crear dos bucles anidados en Python para recorrer todas sus filas y columnas, pudiendo así extraer los datos contenidos en cada una de sus celdas. El resultado obtenido se presentará en un formato que facilita su posterior tratamiento (aplicándoles algoritmos de inteligencia artificial, por ejemplo).
Un ejemplo de código en Python para utilizar un bucle que recorre un rango de celdas (de A1 a C20) es:
multiple_cells = sheet[‘A1′:’C20’]
for row in multiple_cells:
for cell in row:
print cell.value
Si queremos recorrer todas las filas o a todas las columnas de una hoja se puede utilizar:
all_rows = sheet.rows
print all_rows[:]
columns= sheet.columns
print all_columns[:]
También se puede acceder a los datos concretos de una celda (D7, por ejemplo):
sheet.cell(row = 4, column = 7).value
La extracción de datos de Excel con Python ofrece un gran nivel de flexibilidad a los programadores, pudiendo obtener información de forma rápida y sencilla, bien sea de manera total, o accediendo sólo a aquella información que necesiten.
Te hemos hablado sobre cómo extraer datos de Excel con Python, una de las mejores formas de optimizar el análisis de datos con un lenguaje que ofrece una gran flexibilidad y rendimiento. Aunque utilizar Power Query de Microsoft es una alternativa para realizar esta extracción, Python proporciona mayor flexibilidad y potencia a los programadores.
Dominar Python y las técnicas para extraer datos de Excel y otras fuentes de datos no es una tarea sencilla, por lo que la mejor alternativa para dominarlas es realizar un formación avanzada, específica y personalizada como las que ofrecemos de inCompany. Podrás realizar un máster de Python para dominar todos los secretos de este lenguaje de programación, así como diversos cursos de Excel avanzado.
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