¿Qué revisar en un CSV antes de usarlo?
Vuelve a las situaciones del inicio, con otras palabras, y llévate las cinco preguntas que conviene hacerle a cualquier CSV.
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En la primera página del curso contestaste cuatro situaciones de Distribuidora El Nopal sin saber todavía qué había dentro de un CSV. Aquí regresan, contadas de otra manera, y se suman dos más: los números largos y las fechas. Contesta sin volver atrás. Al final compara con lo que respondiste al principio; tu Maestro puede ayudarte a ver qué cambió.
Antes, el resumen de todo el curso en una frase: un CSV es texto, y cada programa que lo lee hace suposiciones. Supone una codificación, un separador, una marca decimal, qué columnas son números y en qué orden van las fechas. Casi todo lo que se ve raro es una suposición equivocada, no un archivo dañado. Y casi todo se arregla igual: diciéndole al lector lo que no puede adivinar.
Comprueba lo que sabes, 1 de 6: Lees en pandas un reporte que te reenviaron, con encoding="cp1252", y los nombres salen como "Querétaro" escrito "Querétaro". ¿Qué haces?
Comprueba lo que sabes, 2 de 6: Un compañero te explica: "Ayer el código postal salió bien porque el CSV guarda que esa columna es texto". ¿Es cierto?
Comprueba lo que sabes, 3 de 6: Te llega un archivo cuyas líneas se ven así: 2026-09-02;Mérida;1.520,00. Vas a leerlo con DuckDB. ¿Qué le dices?
Comprueba lo que sabes, 4 de 6: Importas en Excel con Desde texto o CSV un archivo UTF-8 que no trae BOM. ¿Cómo sabe Power Query que es UTF-8?
Comprueba lo que sabes, 5 de 6: En pandas, una columna de folios de 18 dígitos con una celda vacía se ve como 1.200000e+17. ¿Qué es cierto?
Comprueba lo que sabes, 6 de 6: Las fechas de un archivo van del 01/09/2026 al 12/10/2026, todas con día del 1 al 12. pandas las convirtió sin ningún error. ¿Qué concluyes?
Si alguna te costó, vuelve a la página de ese tema; están en el mismo orden que el curso. Y si las seis te salieron, ya tienes lo que más importa: cuando un archivo se ve raro, tu primera idea ya no es "se dañó" sino "¿qué supuso el programa?".
Estas son las cinco preguntas que puedes hacerle a cualquier CSV antes de usarlo, en pandas, en DuckDB o en Excel:
¿En qué codificación viene?
Confirma la codificación con el origen y los bytes: puede ser UTF-8 u otra. Ã, ï en el encabezado o � son pistas, no una identificación única. Prueba con una copia y verifica varios caracteres.
¿Qué separa las columnas?
Coma, punto y coma o tabulador. Si todo cae en una columna, este es el problema.
¿Cómo escribe los números?
Punto o coma decimal, y si agrupa miles. Una sola celda como
1.180,00puede dejar toda la columna como texto.¿Qué columnas son códigos?
Si nunca lo sumarías, léelo como texto: códigos postales, claves, folios, códigos de barras.
¿En qué orden van las fechas?
Busca valores que distingan día y mes, confirma la convención y revisa si la columna mezcla formatos. Declara el formato y comprueba tipos y fechas. Al escribir, ISO como 2026-09-02 evita esa ambigüedad.
Y una sexta para cuando tú escribes: ¿quién lo va a leer? Para Excel, el BOM ayuda con UTF-8, pero también hay que confirmar delimitador y tipos; para un sistema, usa las reglas que espere. Reabre con el lector de destino y verifica acentos, códigos y fechas; omite el índice si no es una columna requerida.
Pídele a tu Maestro que revise contigo un archivo de tu trabajo con estas preguntas. O pregúntale cuál de tus respuestas del inicio cambió y por qué.
Piensa en un archivo que recibes o mandas seguido en tu trabajo. ¿Qué vas a hacer distinto la próxima vez que lo abras o lo guardes?
Reflexiona: Piensa en un archivo que recibes o mandas seguido en tu trabajo. ¿Qué vas a hacer distinto la próxima vez que lo abras o lo guardes?
Solo tú y tu Maestro leen esto. Se queda en tu cuenta y se borra con ella.
Lo que sigue
En este curso cambiaste una o dos líneas de scripts que ya estaban escritos. Si te gustó ver cómo una opción de read_csv arregla un archivo, el paso natural es aprender a escribir esos scripts tú, de principio a fin.
Eso es Python for Data People: From Notebooks to Real Programs, el curso de pago de Maestro sobre Python como lenguaje: valores y tipos, listas y diccionarios, ciclos, funciones, errores, archivos y rutas, tus propios módulos y un proyecto con su entorno en uv. Ahí vuelves a ver, desde el otro lado, cosas de este curso: abrir archivos con su codificación, leer un CSV fila por fila y entender un traceback. Ofrece español e inglés; elige el idioma disponible en el curso. Tu Maestro te puede orientar con lo que ya sabes.