• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
      • Ajuste de Curvas
      • Calculadora de Matrices
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

Realizar la misma modificación en varias hojas de cálculo con Excel

Excel

septiembre 23, 2020 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Conjunto de datos sintéticos duplicados

Al trabajar con varias hojas de cálculo en un libro de Excel es posible que se tenga los mismos datos en varias de ellas. Por ejemplo, si tenemos los mismos clientes y las compras en varios meses. En tal caso puede ser complicado revisar todas y realizar el mismo cambio en todas ellas. Afortunadamente Excel permite realizar la misma modificación en varias hojas de cálculo de una forma rápida y fácil.

Trabajar con varias hojas

Si tenemos varias hojas datos similares en un libro de Excel y necesitamos cambiar un dato en todas ellas se puede hacer de una forma rápida. Para lo que en primer lugar hay que seleccionar las hojas en las que se desea incluir el cambio mediante el siguiente procedimiento

  1. Mantenga pulsada la tecla “Control” en Windows o “Comando” en el caso de trabajar en macOS
  2. Seleccione las pestañas en las que es necesario realizar las modificaciones de los datos. Confirmado que seleccionamos todas las hojas y no incluimos ninguna de más.
  3. Modifique los valores en una de las hojas seleccionadas
  4. Ahora se puede comprobar que la modificación se ha realizado también en todas las hojas de cálculo seleccionadas.

Ejemplo: modificar la talla de un cliente en varias hojas de cálculo

Un ejemplo básico es si tenemos unos clientes con el correo electrónico en los que en cada hoja contiene datos de un mes. Si un cliente ha cambiado la dirección de correo lo podemos modificar en todas las hojas simplemente seleccionado estas y cambiando el correo en una de ellas se puede cambiar en todas.

Por qué migrar tus proyectos TypeScript a ES Modules en 2026
En Analytics Lane
Por qué migrar tus proyectos TypeScript a ES Modules en 2026

Por ejemplo, con uno conjunto de datos generados en Mockaroo

Conjunto de datos sintéticos duplicados
Conjunto de datos sintéticos duplicados

Se puede cambiar la dirección de correo electrónico del tercer cliente (nótese que al editar tenemos las tres hojas seleccionadas).

Modificar el mismo dato en varias hojas de cálculo a la vez (nótese que se están seleccionando varias hojas, no solamente la activa)
Modificar el mismo dato en varias hojas de cálculo a la vez (nótese que se están seleccionando varias hojas, no solamente la activa)

Podemos observar que el lado se ha cambiado en todas las hojas automáticamente.

Resultado de la modificación en otra hoja de cálculo.
Resultado de la modificación en otra hoja de cálculo.

Conclusiones

Poder realizar la misma modificación en varias hojas de cálculo con Excel es algo que puede ser útil en algunas ocasiones. Aunque con esto cambios hay que tener cuidado, por lo que es aconsejable mantener una copia de seguridad del libro Excel antes de realizar esta operación, por si se modifica algún dato que no se debía.

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 5 / 5. Votos emitidos: 1

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicaciones relacionadas

  • Por qué migrar tus proyectos TypeScript a ES Modules en 2026
  • Actualizar expresslanets a ES Modules con tsx y Vitest
  • Migrar tslane a un paquete dual CommonJS y ESM con tsup y Vitest
  • Pareto/NBD: cuando el abandono silencioso cambia el CLV
  • Cómo construir tu primer scorecard paso a paso
  • Docker Compose: el día a día. Cómo ver qué funciona y qué no
  • Cómo Verificar la Normalidad de tus Datos antes de un Test Estadístico
  • Qué significa realmente “calidad de datos”
  • Cómo Detectar Pseudo-IDs y Data Leakage en el Constructor de Scorecards

Publicidad

Publicado en: Herramientas Etiquetado como: Excel

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Qué significa realmente “calidad de datos”

octubre 15, 2026 Por Daniel Rodríguez

Cómo Detectar Pseudo-IDs y Data Leakage en el Constructor de Scorecards

octubre 13, 2026 Por Daniel Rodríguez

Cómo Verificar la Normalidad de tus Datos antes de un Test Estadístico

octubre 8, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Gráficos de barras en Matplotlib publicado el julio 5, 2022 | en Python
  • Hoja de cálculo para repartir los escaños en base al método D’Hont Aplicar el método D’Hondt en Excel publicado el abril 14, 2021 | en Herramientas
  • Cómo comparar datos con barras en Matplotlib: agrupadas, apiladas y porcentuales publicado el mayo 12, 2026 | en Python
  • pandas Pandas: Cómo crear un DataFrame vacío y agregar datos publicado el noviembre 16, 2020 | en Python
  • Creación de gráficos de barras y gráficos de columnas con Seaborn publicado el julio 18, 2023 | en Python

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.1 (11)

Aplicar el método D’Hondt en Excel

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Curiosidad: La Paradoja de Simpson, o por qué no siempre debes fiarte de los promedios
  • Hatepi en Curiosidad: La Paradoja de Simpson, o por qué no siempre debes fiarte de los promedios
  • Daniel Rodríguez en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Juan en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto