Cómo limpiar datos CSV antes de importar
Workflow de CSV cleanup para revisar imported data, deduplicar rows, filtrar records y extraer columnas importantes.
Los imports CSV fallan cuando headers son inconsistentes, duplicate rows entran, required columns están vacías o exported values no coinciden con el target system.
Limpie el archivo antes de import para entender mejor validation errors y reducir rollback.
Previsualice la estructura primero
Abra el CSV como tabla y revise delimiters, headers, row counts, empty columns, quoted values y line breaks.
Confirme que el exported file coincide con el target import template antes de editar datos.
Quite duplicados y filas irrelevantes
Deduplicate por whole row o por stable key como email, ID, SKU, slug o external reference.
Filter rows por status, date, category o required values para importar solo intended records.
Extraiga y verifique columnas importantes
Extraiga IDs, emails, slugs o references para spot checks, allowlists o comparación con otro sistema.
Antes de importar, guarde copia del original y documente cada cleanup step.
Checklist de import CSV
- Previsualice la tabla y confirme delimiter, headers y row count.
- Revise required columns y empty values.
- Quite duplicates usando la key correcta.
- Filtre rows que no deben importarse.
- Extraiga key columns para spot checks y conserve el archivo original.
Guías relacionadas
Aprenda el workflow detrás de esta herramienta y qué revisar después.
Cómo depurar respuestas JSON de una API
Formatee la respuesta, confirme el estado HTTP, valide el schema y compare cambios del payload antes de modificar código.
Cómo depurar payloads JSON de API
Un workflow práctico para formatear JSON, encontrar errores de sintaxis, validar la forma del payload y revisar el status cuando los datos de API no cuadran.