• 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

Importar datos desde Google Spreadsheets en Python con Pandas

Excel

septiembre 21, 2020 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Posiblemente los dos formatos más utilizados para la exportación de conjuntos de datos sean los archivos CSV o libros de Excel. Para los que existen funciones de importación en Pandas. Ahora bien, otra herramienta muy popular en la actualidad es Google Spreadsheets, para la que actualmente no existe un método en Pandas. Aún así es posible importar datos desde Google Spreadsheets en Python con Pandas. Lo que se puede hacer exportando los datos o usando directamente la URL de un documento.

Exportación de la hoja de cálculo

Posiblemente la manera más sencilla es exportar la hoja de cálculo desde Google Spreadsheets a uno de los formatos conocidos por Pandas. Por ejemplo podemos exportar a formato de Microsoft Excel y utilizar el método pandas.read_excel() o exportar a un archivo CSV e importar los datos con pandas.read_csv().

Este es un método que podemos utilizar sí sabemos que los datos no van a cambiar. Pero en el caso de que estos se actualicen periódicamente y automatizar el análisis esta no es una buena opción. En esto casos deberíamos poder importar el archivo directamente desde una URL.

Publicar el contenido de la hoja de cálculo con Google Spreadsheets

Para poder acceder al contenido de una hoja de cálculo de Google Spreadsheets es necesario publicar esta. Algo que se puede hacer en la opción “Publicar en la Web” del menú Archivo.

Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
En Analytics Lane
Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)

Accediendo al menú "Publicar en la Web"
Accediendo al menú “Publicar en la Web”

Una vez seleccionada esta opción nos aparecerá un asistente. En este seleccionaremos la opción “Enlace” y en la primera opción seleccionaremos lo que deseamos exportar. Todo el documento o solamente una parte de este. Como segunda opción seleccionaremos “Valores separados por comas (.csv)”. Generando así un enlace en el que se encuentra un archivo en formato CSV.

Configurando la opción de publicación en Google Spreadsheets
Configurando la opción de publicación en Google Spreadsheets

Publicidad


Importar el archivo desde Google Spreadsheets en Python

Ahora que contamos con un enlace a un documento CSV, se puede utilizar el método pandas.read_csv() para importar el documento. Para ello solamente hay que indicar la URL que hemos obtenido en el paso anterior en lugar del archivo.

import pandas as pd

df = pd.read_csv(url)

Importar en otros formatos

Además de CSV también es posible publicar los datos desde Google Spreadsheets en TSV o Microsoft Excel. En tal caso solo deberíamos cambiar la función de importación a la correspondiente.

Incluso si ya disponemos de la URL en un formato, solo hay que cambiar al final de esta el valor de la opción output por el que deseemos. Pudiendo descargar en cualquiera de los formatos compatibles.

Conclusiones

Hoy hemos visto cómo podemos importar datos desde Google Spreadsheets en Python con Pandas. Un proceso que es relativamente sencillo, ya que se pueden usar las URL de publicación de este servicio para acceder a los datos. Aunque estos se actualicen periódicamente.

Imagen de Lalmch en Pixabay

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 2.6 / 5. Votos emitidos: 5

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?

Publicidad


Publicaciones relacionadas

  • Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Segmentación RFM: cómo clasificar tu cartera de clientes antes de calcular el CLV
  • PSI: Cómo Saber Cuándo tu Modelo de Credit Scoring se ha Degradado
  • Champion vs Challenger: Cómo los Bancos Validan Modelos Nuevos antes de Ponerlos en Producción
  • Gini, KS y AUC: Cómo Medir la Calidad de un Modelo de Credit Scoring
  • Errores habituales al trabajar con DataFrames grandes en Pandas (y cómo evitarlos)
  • BG/NBD + Gamma/Gamma: el modelo probabilístico para CLV en compras continuas
  • Curiosidad: De dónde vienen foo, bar y foobar
  • Cómo Comparar Dos Hipotecas con Todos los Gastos Incluidos

Publicado en: Python 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

Gini, KS y AUC: Cómo Medir la Calidad de un Modelo de Credit Scoring

agosto 18, 2026 Por Daniel Rodríguez

Curiosidad: De dónde vienen foo, bar y foobar

agosto 13, 2026 Por Daniel Rodríguez

BG/NBD + Gamma/Gamma: el modelo probabilístico para CLV en compras continuas

agosto 11, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Matriz en tabla con Excel Cómo convertir una matriz en tabla con Excel sin VBA publicado el diciembre 4, 2020 | en Herramientas
  • Calcular la similitud de Jaccard en Python publicado el enero 19, 2024 | en Ciencia de datos
  • ¿Qué es la estadística y por qué todos deberíamos comprenderla? publicado el noviembre 22, 2024 | en Opinión
  • Cómo solucionar problemas de red en VirtualBox: Guía completa publicado el junio 11, 2025 | en Herramientas
  • Jupyter Notebooks en Visual Studio Code Jupyter Notebooks en Visual Studio Code publicado el junio 22, 2020 | 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 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
  • bif en Cómo desinstalar Oracle Database 19c en Windows
  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración

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