De caos a CSV: Cómo limpié y estructuré 15 años de datos desordenados utilizando Python. En la práctica los tutoriales suelen mostrar datos casi limpios. La realidad es distinta: los datos reales están incompletos, inconsistentes, duplicados, mezclados en HTML, texto, imágenes y PDFs, mal formateados y a veces directamente equivocados. Este artículo explica cómo recopilamos, limpiamos, validamos y transformamos más de 5 000 filas de datos numéricos no estructurados en un conjunto de datos abierto y publicable, y cómo construimos una pequeña plataforma informativa encima.

Paso 1 Recolección en un entorno web caótico El mayor reto no fue tanto la limpieza sino extraer los datos. La información estaba dispersa en páginas HTML antiguas con estructuras de tablas inconsistentes, imágenes con texto incrustado, PDFs con formato roto y páginas que cambiaban de estructura cada pocos meses. Para raspar usamos una pila de Python basada en requests, BeautifulSoup y pandas, y para las imágenes aplicamos OCR con pytesseract y PIL. El OCR fallaba a menudo en reconocer dígitos similares, lo que dejó claro desde el inicio que la limpieza sería la parte más laboriosa del proyecto.

Paso 2 Limpieza del conjunto Tras fusionar 15 años de registros afrontamos problemas habituales: fechas en formatos mixtos, filas faltantes, números incorrectos por errores de OCR, entradas duplicadas, valores intercambiados entre apertura y cierre y conflictos de formato tras los merge. Normalizamos fechas usando las utilidades de pandas para convertir a un único tipo de fecha, aplicamos filtros por rangos válidos para las columnas numéricas, y eliminamos duplicados tomando la primera aparición por fecha. Este proceso llevó días y no horas, lo normal en proyectos con datos del mundo real.

Paso 3 Crear una canalización de datos repetible Para evitar repetir trabajo manual al llegar nuevos datos construimos una pequeña pipeline compuesta por un scraper diario, un validador automático, un script de transformación, exportación automática a CSV Excel y JSON, y subida a una carpeta pública. También automatizamos la ejecución con un cron que lanza la actualización periódica. Automatizar desde temprano es clave porque la limpieza manual no escala.

Paso 4 Visualización para encontrar patrones Con los datos limpios creamos gráficos que sacan a la luz patrones que las tablas no muestran. Usamos scatterplots para comparar apertura y cierre, conteos de frecuencia para valores recurrentes y mapas de calor mensuales que revelaron clústeres de distribución interesantes. La visualización convierte datos en significado y ayuda a identificar anomalías residuales que requieren más limpieza o reglas de negocio.

Paso 5 Preparar la publicación pública Para que otros pudieran aprovechar el trabajo generamos versiones en CSV y Excel, una API JSON, un README con metadatos y definiciones claras de columnas, y un resumen estadístico en PDF. La documentación elevó enormemente el valor del dataset y facilitó su adopción por terceros.

Paso 6 El producto sobre los datos Sobre la base organizada construimos un dashboard informativo donde los usuarios pueden ver actualizaciones diarias, navegar por gráficos históricos, analizar patrones numéricos y descargar los conjuntos de datos. La pila tecnológica incluyó Python para ETL, pandas para manipulación, Node.js para la API y JavaScript en el frontend, con caché en Cloudflare para mejorar velocidad y disponibilidad.

Qué aprendimos 1 Real data es siempre desordenada. 2 La limpieza representa la mayor parte del esfuerzo. 3 La documentación es imprescindible para que el dataset tenga impacto. 4 Automatizar desde el principio evita rehacer trabajo repetitivo. 5 Visualizar datos revela insights que no aparecen en tablas.

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Si quiere replicar este tipo de proyecto recuerde priorizar la captura reproducible, validar rangos y formatos antes de analizar, documentar metadatos y automatizar la actualización. Con ese orden podrá convertir años de información caótica en un CSV confiable y en decisiones basadas en datos.