• 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
    • 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

Convertir archivos CSV a XLSX con Python

mayo 11, 2020 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 2 minutos

Los archivos de Excel y CSV son los formatos más utilizados para el intercambio de datos tabulados. En algunas situaciones puede ser necesario convertir los archivos de un formato a otro, cuando los usuarios que reciben los datos lo quieren en un formato concreto o cuando el programa no admite más que uno de tipos de archivo. En esta entrada vamos a ver se pueden convertir archivos CSV a XLSX con Python mediante el uso de Pandas y también como hacer el proceso inverso.

Convertir archivo CSV a XLSX

La conversión de un archivo en formato CSV a otro en formato de Microsoft Excel es una tarea relativamente sencilla. Solamente requiere importar el archivo en formato CSV en un DataFrame de Pandas para posteriormente guardar este en un nuevo archivo de Excel (tanto XLSX como XLS). Como se ha visto en una entrada anterior, la importación de un archivo CSV se puede hacer con el método read_csv de Pandas, con lo que se obtiene un DataFrame.

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

Ahora una vez importado el DataFrame en memoria se puede guardar este mediante el método to_excel. Recordemos que al importar un DataFrame se genera un índice que no formaba parte de los datos originales y, en la mayoría de los casos, no deseamos que se exporte. Un problema que se puede solucionar simplemente asignado el valor faso a la propiedad index del método. Lo que se muestra en el siguiente ejemplo.

1200 publicaciones en Analytics Lane
En Analytics Lane
1200 publicaciones en Analytics Lane

df.to_excel('data.xlsx', index=False)

Ahora bien, si no vamos a usar el DataFrame no es necesario guardarlo, ya que se puede utilizar la interfaz fluida para ejecutar el comando en una única línea de código.

pd.read_csv('data.csv').to_excel('data.xlsx', index=False)

Usar el formato XLS

Si por cuestiones de compatibilidad necesitamos exportar a un archivo de Excel en formato XLS en lugar de XLSX solamente tenemos que cambiar la extensión. El método to_excel inferirá automáticamente la librería que debe usar en cada caso. Aunque se también se le puede indicar explícitamente con la propiedad engine.

pd.read_csv('data.csv').to_excel('data.xls', index=False, engine='xlwt')

Publicidad


Convertir archivo XLSX a CSV

Finalmente, para convertir un archivo Excel a CSV solamente hemos de usar lo ya aprendido en una interfaz fluida. Por ejemplo, para importar los datos y guardar en un nuevo CVS.

pd.read_excel('data.xlsx').to_csv('data.csv', index=False)

Hay que recordar que en los libros Excel puede haber más de una hoja. Situación en la que Pandas importará la primera, salvo que se le indique lo contrario a través de la propiedad sheet_name.

Conclusiones

En esta entrada hemos visto cómo, al combinar las funciones para trabajar con archivos CSV de Pandas con las funciones existentes para trabajar con archivos Excel, se puede solucionar en un a línea de código la conversión de archivos CSV a XLSX con Python. Algo que nos puede sacar de un problema en más de una situación.

Otra cosa que hemos constatado es la potencia que tiene la interfaz fluida de Python para plantear un problema de un sencilla y legible.

Imagen de Mudassar Iqbal 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

  • 1200 publicaciones en Analytics Lane
  • Analytics Lane lanza su Conversor TIN ↔ TAE: la herramienta definitiva para entender el coste real de depósitos, préstamos e hipotecas
  • Analytics Lane lanza su Conversor de Bases Numéricas: entiende cómo trabajan los ordenadores a nivel de bits
  • Analytics Lane lanza su Visualizador de Series Temporales: entiende tendencia, estacionalidad y ruido de forma visual e interactiva
  • Analytics Lane lanza un nuevo Formateador y Tester de Expresiones Regulares para desarrolladores
  • Analytics Lane lanza un Conversor CSV ↔ JSON para transformar datos en tiempo real
  • Analytics Lane lanza la versión 1.1 del laboratorio con nuevas suites de CLV y Scoring
  • Analytics Lane lanza una Calculadora de Rentabilidad con Flujos Irregulares basada en TIR (XIRR)
  • ¡Analytics Lane cumple ocho años!

Publicado en: Python

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

Ley de Benford: cómo detectar datos manipulados con ejemplos reales

mayo 28, 2026 Por Daniel Rodríguez

Subplots en Matplotlib: cómo organizar múltiples gráficos en una sola figura

mayo 26, 2026 Por Daniel Rodríguez

Síndrome del objeto brillante en ciencia de datos: el error simétrico a los costes hundidos

mayo 21, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Método del codo (Elbow method) para seleccionar el número óptimo de clústeres en K-means publicado el junio 9, 2023 | en Ciencia de datos
  • Truco Python: eliminar los valores duplicados de una lista en Python publicado el junio 29, 2020 | en Python
  • pandas Pandas: Contar los valores nulos en DataFrame publicado el agosto 12, 2021 | en Python
  • Error: No se puede cargar el archivo porque la ejecución de scripts está deshabilitada en este sistema Solución a los problemas de ejecución de scripts en Windows 11 cuando se da el mensaje: “No se puede cargar el archivo porque la ejecución de scripts está deshabilitada en este sistema” publicado el febrero 14, 2024 | en Herramientas
  • Mejorando la calidad de las imágenes en Jupyter Notebook: Un enfoque completo publicado el marzo 6, 2024 | en Herramientas, 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

  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no
  • bif en Cómo desinstalar Oracle Database 19c en Windows
  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración
  • Daniel Rodríguez en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Pepe en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria

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