Importación inteligente de Excel en Python: Detección flexible de columnas y limpieza de datos heterogéneos

from openpyxl import load_workbook
import re

def detectar_columnas(archivo_excel):
    wb = load_workbook(archivo_excel)
    ws = wb.active
    
    encabezados = [cell.value for cell in ws[1]]
    
    mapa_columnas = {
        'nif': detectar_columna(encabezados, r'nif|cif|identificaci'),
        'telefono': detectar_columna(encabezados, r'telef|phone|contacto'),
        'nombre': detectar_columna(encabezados, r'nombre|name|razón'),
        'codigo': detectar_columna(encabezados, r'código|code|articulo')
    }
    
    return wb, ws, mapa_columnas

def detectar_columna(encabezados, patron):
    for idx, encabezado in enumerate(encabezados):
        if encabezado and re.search(patron, str(encabezado).lower()):
            return idx
    return None

class LimpiadorNIF:
    PATRON_NIF = r'^([0-9]{8}[A-Z]|[XYZ][0-9]{7}[A-Z])$'
    
    @staticmethod
    def limpiar(valor):
        if not valor:
            return None
        
        # Extraer solo números y letras
        limpio = re.sub(r'[^A-Z0-9]', '', str(valor).upper())
        
        # Si tiene más de 9 caracteres, puede ser NIF + texto
        match = re.search(r'([0-9]{8}[A-Z]|[XYZ][0-9]{7}[A-Z])', limpio)
        if match:
            return match.group(1)
        
        return None if not re.match(LimpiadorNIF.PATRON_NIF, limpio) else limpio

class LimpiadorTelefono:
    @staticmethod
    def limpiar(valor):
        if not valor:
            return None, None
        
        texto = str(valor)
        
        # Extraer solo números (mínimo 9 dígitos)
        numeros = re.sub(r'\D', '', texto)
        telefono = numeros[-9:] if len(numeros) >= 9 else None
        
        # Detectar notas (texto entre paréntesis o después de guiones)
        notas = re.search(r'(\([^)]+\)|-.+)', texto)
        nota = notas.group(1).strip() if notas else None
        
        return telefono, nota

class LimpiadorCodigo:
    @staticmethod
    def limpiar(valor, prefijo_esperado='PRD'):
        if not valor:
            return None
        
        # Convertir a mayúsculas y eliminar espacios
        limpio = str(valor).upper().strip()
        
        # Extraer la parte numérica
        match = re.search(r'([A-Z]*)?(\d+)', limpio)
        if match:
            numero = match.group(2)
            # Garantizar formato consistente
            return f"{prefijo_esperado}{numero.zfill(6)}"
        
        return None

def importar_excel(ruta_archivo):
    wb, ws, columnas = detectar_columnas(ruta_archivo)
    
    registros = []
    errores = []
    
    for fila_idx, fila in enumerate(ws.iter_rows(min_row=2, values_only=False), start=2):
        registro = {}
        
        try:
            if columnas['nif'] is not None:
                nif_raw = fila[columnas['nif']].value
                registro['nif'] = LimpiadorNIF.limpiar(nif_raw)
            
            if columnas['telefono'] is not None:
                tel_raw = fila[columnas['telefono']].value
                tel, nota = LimpiadorTelefono.limpiar(tel_raw)
                registro['telefono'] = tel
                registro['nota_telefono'] = nota
            
            if columnas['codigo'] is not None:
                cod_raw = fila[columnas['codigo']].value
                registro['codigo'] = LimpiadorCodigo.limpiar(cod_raw)
            
            registros.append(registro)
        
        except Exception as e:
            errores.append(f"Fila {fila_idx}: {str(e)}")
    
    return registros, errores

registros, errores = importar_excel('ventas_marzo.xlsx')

if errores:
    print(f"⚠️ {len(errores)} errores encontrados:")
    for error in errores[:5]:
        print(f"  - {error}")

print(f"✓ {len(registros)} registros procesados correctamente")