Potenciar Excel con Python, y viceversa
Python, pandas y openpyxl unidos para crear una herramienta superior en recursos y potencial de difusión.
Description
Python y Excel son dos potentes programas para el procesamiento de datos. Aunque sus prestaciones se superponen, las diferencias son marcadas. Excel tiene a su favor una gran facilidad de uso y casi mil millones de usuarios, lo cual hace que la difusión de datos o informes de resultados en formato de planilla Excel sea práctica común, tanto en el medio comercial como científico. Como contrapeso a esta popularidad, Excel tiene limitaciones en el volumen de datos que puede procesar, en aspectos de seguridad informática y, sobre todo, en que la ejecución de tareas repetitivas es tarea engorrosa (CambridgeSpark, Abril, 2022).
Python, por su parte, supera a Excel en poder de cálculo, capacidad de gestión de datos, seguridad cibernética, y recursos gráficos, en parte gracias a miles de bibliotecas asociadas. Adicionalmente, Python opera con scripts que pueden ser reutilizados indefinidamente en tareas reiterativas, como consolidación de planillas, homogeneización de datos y compilación de informes. En contraposición, el número de usuarios es 100 veces menor que el de Excel. Y aun más importante, la visualización de resultados no se da en tiempo real en un entorno de fácil acceso.
Este curso se basa en la premisa de que la simbiosis entre Python y Excel es de beneficio mutuo. El usuario de Excel se beneficia al incorporar recursos de Python sin dejar de usar Excel. El usuario de Python se beneficia al poder interactuar programáticamente con Excel y multiplicar la potencial audiencia difundiendo los resultados por Excel, una plataforma de enorme aceptación.
Veremos cómo combinar Excel y Python. En breve, se ve cómo transferir información de Excel a Python, procesarla en Python y devolver los resultados a Excel en un formato adecuado para la difusión.
What You Will Learn!
- Combinar Python y Excel en una poderosa herramienta para el procesamiento de datos y la difusión de resultados.
- Automatizar tareas repetitivas tales como consolidación, depuración y homogeneización de múltiples planillas Excel empleando scripts en Python.
- Emplear las bibliotecas de Python, Openpyxl y Pandas, para crear Libros y Hojas Excel en el entorno de Python, sin instalar Excel.
- Crear gráficos complejos no disponibles en Excel empleando las bibliotecas matplotlib, seaborn y plotly, e incorporarlos en planillas Excel.
- Transferir datos de planillas Excel a Python, reestructurarlos como tablas y resumirlos como gráficos, y guardarlos como Libro Excel para la difusión.
- Confeccionar informes de resultados en entorno Python y transferirlos a Excel listos para la difusión.
- En suma, potenciar Excel sumando recursos de Python, y potenciar Python incorporando la capacidad de difusi'on que brinda Excel.
Who Should Attend!
- Si usted es usuario de Excel y sabe/sospecha que Python puede ayudarle a automatizar tareas y fortalecer la capacidad de cálculo y gráfica de Excel, entonces este curso le será útil.
- Si usted es desarrollador de Python y sabe/sospecha que Excel le puede ampliar por un factor de diez la llegada a potenciales clientes gracias a la facilidad de uso, la plataforma interactiva y la enorme difusión que tiene Excel, entonces este curso le será útil.
- No se trata de remplazar un programa por otro. Se trata de combinarlos para crear un recurso mucho más potente.
- Quienes tengan conocimientos de Python fortalecerán el manejo de pandas e incorporarán la útil biblioteca openpyxl.