Python y Excel: Guía Completa (Automatización + Python dentro de Excel)

Introducción

Python y Excel forman una combinación poderosa para automatizar reportes, analizar datos y crear dashboards dinámicos.

Hoy existen dos formas principales de trabajar con ambos:

Python desde fuera de Excel → usando librerías como pandas, openpyxl o xlsxwriter para leer y escribir archivos Excel.
Python dentro de Excel (oficial de Microsoft, 2023) → ejecutar código Python directamente en una celda de Excel usando la integración nativa.

En esta guía te mostramos cómo aprovechar ambas.

Automatización completa de reportes y hojas de cálculo.
Análisis de grandes volúmenes de datos más allá de lo que Excel soporta.
Gráficos y visualizaciones avanzadas con librerías como matplotlib o seaborn.
Conexión con bases de datos y APIs.
Nueva integración oficial → ejecutar Python directamente en Excel sin necesidad de macros.

Para trabajar con archivos .xlsx o .xls usando Python se utilizan librerías muy conocidas:

Ejemplo: leer un archivo Excel con pandas:

import pandas as pd

df = pd.read_excel("file_excel.xlsx")
print(df.head())

Desde 2023, Microsoft anunció la integración de Python en Excel. Ahora puedes escribir directamente en una celda:

=PY("import pandas as pd; df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3]}); df")

No necesitas instalar nada → funciona con Microsoft 365.
Usa pandas, matplotlib, seaborn y scikit-learn dentro de Excel.
Permite hacer análisis avanzados (estadística, machine learning) directamente en tus hojas.
Puedes mezclar funciones de Excel con código Python.

Ejemplo práctico:

=PY("import matplotlib.pyplot as plt; import seaborn as sns; sns.histplot([1,2,2,3,3,3,4,4,4,4])")

Esto genera un histograma directamente en Excel.