Validacion previa de columnas

 Un pequeño hábito que me ahorra muchos dolores de cabeza al programar scripts de automatización contable: la validación defensiva de columnas.

A menudo, cuando un departamento nos pasa un extracto bancario o un archivo del ERP en formato CSV, un simple cambio de nombre en una cabecera (fecha por Fecha, o un espacio en blanco oculto) puede romper todo el proceso automático.

En lugar de dejar que el script falle a mitad de ejecución, incorporar una pequeña validación inicial con Pandas o Python que compruebe los campos obligatorios antes de procesar salva mucho tiempo de depuración.

¿Te has encontrado con errores absurdos por culpa de un cambio de formato en un CSV? Te leo en comentarios 👇

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🚀 DÍA 30/30: Graduación. ¿Qué sigue ahora?

Has aguantado 30 días dominando el motor de Python. Pero NumPy no trabaja solo. Es el cimiento sobre el que construyes imperios.

1️⃣ Pasa a Pandas si quieres manipular tablas gigantes estilo Excel/SQL. 2️⃣ Pasa a Scikit-Learn / TensorFlow si quieres Inteligencia Artificial. 3️⃣ Pasa a FastAPI + SQL si quieres crear backend sólido (¡lo que más hacemos en mi canal!).

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🚀 DÍA 29/30: Hackeando la Matrix (literalmente).

¿Cómo "ve" una computadora una imagen? Como una matriz 3D en NumPy. Fila, Columna, y el color RGB (Rojo, Verde, Azul).

import numpy as np

# 🖼️ Imagen falsa de 2x2 píxeles con 3 colores RGB
imagen = np.zeros((2, 2, 3)) 

# Pintando un pixel de Rojo puro (R, G, B)
imagen[0, 0] = [255, 0, 0] 

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