• 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

Cómo convertir texto a fecha en Excel

Excel

enero 31, 2024 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 4 minutos

Cuando se trabaja con Excel es habitual importar datos desde diferentes fuentes tales como archivos de texto o el portapapeles. En estos casos puede que los datos contengan fechas. Excel cuenta con un sistema para reconocer cuando un valor es una fecha, pero en muchos casos puede no funcionar de forma correcta cuando los datos se importan datos. Por lo que, generalmente, los valores se mantienen como celdas de texto. En estos casos existen varias alternativas para convertir texto a fecha en Excel. A continuación, se mostrarán algunas de estas opciones.

Cómo convertir texto en fechas en Excel usando “Texto a columnas”

En el caso de haber cargado un conjunto de datos a partir de un archivo de texto que está separado por comas, puntos, punto y comas o cualquier otro símbolo se puede usar la herramienta “Texto a columnas”. Para ello, se puede usar el siguiente conjunto de datos.

Nombre|Edad|Ciudad|FechaNacimiento
Juan|25|Ciudad A|1990-05-15
María|30|Ciudad B|1988-08-22
Pedro|22|Ciudad C|1995-02-10
Ana|28|Ciudad A|1993-11-30
Luis|35|Ciudad B|1987-07-05

Una vez importado el archivo o copiado el texto se pueden seguir los siguientes pasos:

  1. Seleccionar las columnas con las cadenas de texto que se desean convertir.
  2. En la pestaña Datos seleccionar la función Texto a columnas.
  3. Cuando aparezca el asistente, es necesario seleccionar la opción delimitado e indicar símbolo usado en el conjunto de datos (en el ejemplo es |). Una vez que se muestran los valores separados correctamente es necesario hacer click sobre el botón Siguiente.
Seleccionar la opción delimitador en el asistente de Texto a columnas
Ventana para seleccionar el delimitador de los datos
  1. En la siguiente ventana del asistente es necesario seleccionar la columna con las fechas y seleccionar la opción de fecha. Junto a esta es necesario seleccionar en el combo el formato que mejor se adapte a los datos (en el ejemplo año, mes y día). Una vez hecho esto se puede hacer click sobre el botón Finalizar.
Seleccionar el formato de fecha en el asistente
Los datos se han importado correctamente

Uso de la función FECHA de Excel

Cuando la fecha se encuentra en una celda como una cadena de texto se puede usar la función FECHA. Esta función recibe como parámetros el año, el mes y el día, si los datos se encuentran en una única cadena de texto se puede combinar con las funciones IZQUIERDA, EXTRAE y DERECHA para preparar los valores de para la usar en la función anterior. Los pasos para realizar la conversión son:

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

  1. Seleccionar una celda junto a la que se desea convertir para escribir la función.
  2. Identifique la posición en la cadena de texto en la que se encuentran el año, el mes y el día. En el ejemplo se usa el formato AAAA-MM-DD por lo que el año serán los cuatro primeros, el mes entre el sexto y el séptimo y el día los dos últimos. En este caso se puede usar una función como la siguiente =FECHA(IZQUIERDA(D4;4);MID(D4;6;2);DERECHA(D4;2)) con lo que se indica que seleccionen los primeros cuatro valores, IZQUIERDA(D4;4), dos a partir del sexto, MID(D4;6;2), y los dos últimos, DERECHA(D4;2), para usar en la función FECHA.
Uso de la función fecha para convertir las cadenas de texto en fechas

Conclusiones

En esta entrada se han visto dos métodos que se pueden usar para convertir texto a fecha en Excel. El primero se puede utilizar después de importar los datos, tanto desde un archivo como copiados del portapapeles, mientras que el segundo es más adecuado para cuando los datos ya están importados en la hoja de cálculo.

Imagen de tigerlily713 en Pixabay

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

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
  • Aprendizaje Semisupervisado publicado el noviembre 8, 2024 | en Ciencia de datos
  • Crear imagen Docker con Shiny Server publicado el julio 10, 2020 | en Herramientas, R
  • Método del codo (Elbow method) para seleccionar el número óptimo de clústeres en K-means publicado el junio 9, 2023 | en Ciencia de datos
  • La tabla de la web finalmente importada en Excel Importar tablas desde la web en Excel publicado el octubre 21, 2020 | en Herramientas

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