Excel con Python: guía completa para aprovechar la integración

Si trabajas a diario con hojas de cálculo, seguramente te suene eso de que «en Excel se hace todo». Ahora, con la llegada de Python integrado directamente en Excel, esa frase se queda incluso corta: análisis avanzados, automatizaciones potentes y visualizaciones de nivel profesional se pueden crear sin salir del libro de trabajo.

En los últimos años, Python se ha consolidado como el lenguaje estrella para análisis de datos, automatización y ciencia de datos, mientras que Excel sigue siendo la navaja suiza de las empresas. Microsoft ha decidido juntar ambos mundos en una misma experiencia: Python en Excel. A continuación vas a ver qué es exactamente Excel con Python, cómo se usa, qué puede hacer por ti y qué alternativas tienes mientras esta integración se expande a todos los usuarios.

Qué es exactamente Python en Excel

Python en Excel es una característica de Microsoft 365 que permite escribir código Python directamente en las celdas de Excel y ejecutar ese código en la nube de Microsoft, devolviendo los resultados a la propia hoja de cálculo. No hace falta instalar intérpretes, plugins raros ni configuraciones complejas: basta con usar la función especial de Excel.

La integración incorpora un conjunto de bibliotecas de Python proporcionadas por Anaconda, pensadas para análisis de datos, estadística y visualización. Entre otras, se incluyen librerías tan conocidas como pandas, matplotlib y seaborn o statsmodels, que permiten desde manipular grandes tablas hasta generar gráficos avanzados sin moverte de Excel.

Para el usuario, la experiencia es muy similar a usar una fórmula: introduces una expresión de Python en una celda, Excel la manda a la Microsoft Cloud para su cálculo y el resultado vuelve a la hoja. En plataformas donde aún no se soporta el cálculo, el libro se puede abrir, pero las celdas con Python mostrarán errores al intentar recalcular.

La idea es que puedas aprovechar lo mejor de ambos mundos: la interfaz familiar de Excel con sus tablas, gráficos y tablas dinámicas, y la potencia del ecosistema científico de Python para llevar el análisis al siguiente nivel.

Disponibilidad de Python en Excel y requisitos

Actualmente, Python en Excel está disponible para Excel para Windows, Excel para la Web y Excel para Mac, siempre que cuentes con una suscripción compatible de Microsoft 365. Microsoft está desplegando la característica de forma gradual, por lo que no todos los usuarios la reciben a la vez.

En otros dispositivos, como Excel para iPad, iPhone o Android, de momento no se puede ejecutar el código. Puedes abrir libros que contengan celdas con Python e incluso ver los resultados ya calculados, pero si se produce un recálculo, aparecerán errores específicos en las celdas de Python.

Durante su primera fase, esta funcionalidad se ofreció como versión preliminar pública a través del Programa Insider de Microsoft 365, en concreto mediante el canal Beta. Los usuarios que quisieran probarla antes que nadie debían unirse al programa Insider y seleccionar el nivel adecuado del canal beta para recibir la actualización.

El objetivo de Microsoft es ir incorporando Python en Excel dentro de la suscripción estándar de Microsoft 365, aunque esta incorporación viene acompañada de un modelo de licencias complementarias para capacidades avanzadas, como cálculo premium y modos de recálculo adicionales.

En cuanto a las condiciones legales, el uso de esta característica se rige por los términos generales de Microsoft 365: el Contrato de servicios de Microsoft para usuarios de Microsoft 365 Familia o Personal, y los Términos de producto para suscripciones de Empresa o Educación, incluyendo las cláusulas de protección de datos (RGPD y seguridad) que se aplican incluso cuando la característica está en fase de vista previa.

Cómo activar y empezar a usar Python en Excel

Para quienes ya tienen una suscripción compatible, poner en marcha Python en Excel es bastante directo: no necesitas instalar nada de Python en tu propio equipo. Todo se orquesta desde la propia interfaz de Excel y desde los servidores de Microsoft.

El método más visual consiste en abrir un libro en blanco, ir a la pestaña «Fórmulas» de la cinta de opciones y pulsar el botón «Insertar Python». Al hacerlo, indicas a Excel que la celda activa va a contener código Python en lugar de una fórmula tradicional.

La otra forma, aún más rápida, es escribir en una celda la función =PY. Al introducir =PY y seleccionar la función en el menú de Autocompletar (mediante flechas y tabulador o añadiendo un paréntesis de apertura =PY(), la celda se convierte en una celda de Python, preparada para recibir código. A partir de ahí, puedes teclear tu script de una o varias líneas.

Cuando una celda tiene código Python, Excel muestra un icono PY distintivo dentro de la propia celda y también en la barra de fórmulas al seleccionarla. Esa marca visual te ayuda a distinguir qué celdas contienen fórmulas tradicionales y cuáles ejecutan lógica de Python en la nube.

Microsoft ofrece un recorrido guiado bajo el nombre de «Introducción a Python en Excel», donde se explica paso a paso cómo empezar a analizar datos empleando esta nueva función, desde casos sencillos hasta el uso de bibliotecas más potentes.

Combinar celdas de Excel con código Python

Una de las claves de esta integración es que puedes utilizar rangos, tablas y objetos de Excel directamente dentro del código Python. Para ello, se utiliza una función personalizada llamada xl(), que actúa como puente entre ambos mundos.

Mientras editas una celda de Python, puedes seleccionar con el ratón la celda o rango de Excel que quieras usar. Excel insertará automáticamente la llamada a xl() con la referencia adecuada, evitando que tengas que escribirla a mano y reduciendo errores al trabajar con rangos más complejos.

Si prefieres escribirlo tú mismo, puedes indicar las referencias directamente. Por ejemplo, para acceder al contenido de la celda A1 desde Python, bastaría con escribir xl(«A1»), mientras que para el rango B1:C4 usarías xl(«B1:C4»). En Python en Excel, xl() acepta no solo rangos, sino también tablas, consultas y nombres definidos. Si trabajas con pandas u openpyxl esta función es complementaria a los flujos para leer y procesar hojas de cálculo desde Python.

En el caso de tablas creadas con el formato de tabla de Excel, puedes combinar las referencias estructuradas con esta función. Por ejemplo, para una tabla llamada MyTable podrías usar xl(«MyTable», headers=True). El modificador indica que quieres procesar toda la tabla, y el parámetro headers=True asegura que Python interprete de forma correcta los encabezados de columna.

Con este enfoque, es posible construir fórmulas donde el código Python trabaja sobre datos procedentes de celdas concretas o rangos completos y devuelve el resultado a otra celda, como en un ejemplo típico en el que Python suma los valores de A1 y B1 para mostrar la salida en C1, aprovechando al máximo la integración con la hoja.

Barra de fórmulas y edición de código Python

Cuando escribes código directamente dentro de una celda, inevitablemente llega un momento en que una única línea se queda corta para scripts más complejos. Para estas situaciones, la barra de fórmulas de Excel se convierte en tu pequeño editor de código.

La barra de fórmulas permite usar la tecla Intro para crear nuevas líneas dentro del propio código, lo que resulta muy útil cuando estás organizando funciones, bucles o llamadas encadenadas a bibliotecas. No tienes que limitarte a una línea interminable difícil de leer y mantener.

Además, puedes ampliar la barra de fórmulas haciendo clic en el icono de flecha hacia abajo situado a su derecha. Al expandirla, se muestra un área más alta donde puedes ver varias líneas de código Python al mismo tiempo, casi como si fuera un editor minimalista integrado en la parte superior de la hoja.

Si prefieres atajos de teclado, existe una combinación específica: Ctrl+Mayús+U permite alternar entre la vista normal y la barra ampliada. Así, puedes plegar o desplegar el área de edición según te convenga, sin quitar las manos del teclado.

En la práctica, esta barra extendida facilita trabajar con scripts algo más largos, de varias sentencias, manteniendo el contexto visible y reduciendo errores de sintaxis o indentación al no tener que editar en una ventanita diminuta.

Tipos de salida y objetos de Python en las celdas

Python en Excel no se limita a devolver un simple número o texto, sino que ofrece varias opciones de salida para adaptarse a lo que necesites ver en pantalla. El comportamiento se controla desde el menú de salida disponible en la barra de fórmulas cuando trabajas con una celda de Python.

Una posibilidad es convertir el resultado del cálculo de Python en un valor nativo de Excel, como si se tratara del resultado de una fórmula normal. Esto es especialmente útil cuando quieres seguir usando funciones y herramientas de Excel sobre el dato, por ejemplo para alimentar una tabla dinámica o aplicar formatos condicionales.

La alternativa es indicar que la fórmula devuelva un objeto Python completo. En ese caso, la celda muestra un pequeño icono de tarjeta en lugar de un valor plano. Al seleccionar ese icono, se abre una especie de tarjeta de vista previa donde puedes inspeccionar información adicional sobre el objeto, algo especialmente práctico cuando el resultado es grande o complejo.

Entre los tipos de datos más interesantes que se pueden manejar así se encuentran los DataFrames de pandas, muy usados en análisis de datos. Estos DataFrames pueden visualizarse y explorarse desde la interfaz de Excel, pero conservan su naturaleza de objeto Python para operaciones más avanzadas.

Gracias a esta dualidad entre devolver datos adaptados a Excel o mantenerlos como objetos enriquecidos, se pueden crear flujos de trabajo mixtos donde Python realiza el procesamiento pesado (limpieza, modelado, cálculos estadísticos) y Excel se encarga de la parte de presentación, combinación con otras fórmulas y reporting.

Importar datos externos para analizarlos con Python en Excel

Algo fundamental a la hora de sacarle partido a Python en Excel es que todos los datos que procesa Python deben llegar desde la propia hoja de cálculo o desde Power Query. Es decir, Python no va a conectarse por su cuenta a fuentes externas desde tu máquina local.

Para traer información de fuera de Excel (bases de datos, archivos CSV, servicios en la nube, etc.), debes recurrir a la característica de «Obtener y transformar» (Power Query) de Excel. Esta herramienta permite importar, transformar y cargar los datos en la hoja para que luego puedan ser utilizados por las fórmulas de Python.

Power Query actúa como puerta de entrada: tú defines las conexiones y transformaciones, y el resultado final se materializa en una tabla de Excel que Python en Excel ya es capaz de consumir a través de rangos o tablas referenciadas con la función xl().

De este modo, la arquitectura queda clara: los datos externos se gestionan con Power Query, se consolidan en las hojas de cálculo y, a partir de ahí, Python entra en juego para análisis avanzados, visualizaciones o automatización de procesos.

Esta separación también tiene ventajas de seguridad y control, ya que centraliza las conexiones de datos en un componente que Excel ya maneja con permisos, credenciales y reglas corporativas, mientras que el código Python trabaja sobre datos ya validados y cargados en el libro.

Orden de cálculo y dependencias entre celdas Python

En un script tradicional de Python, las instrucciones se ejecutan de arriba hacia abajo, en orden secuencial. Esa misma lógica se mantiene dentro de cada celda de Python en Excel: el código que escribes dentro de una celda se evalúa siguiendo el orden en el que aparecen las líneas.

Sin embargo, en una hoja de cálculo entran en juego otras reglas. Excel recorre las celdas siguiendo un orden principal por filas, de la columna A hasta la XFD, y después continúa fila a fila hacia abajo. Python en Excel se adapta a este sistema, por lo que las celdas que contienen código Python se calculan respetando esa secuencia.

Esto implica que cada celda de Python tiene una dependencia implícita respecto a las celdas anteriores en el orden de cálculo. Si en una celda defines una variable o estructuras de datos, y en otra posterior quieres reutilizarlas, debes asegurarte de que el orden de cálculo haga que primero se ejecute la celda donde se define.

El orden resulta especialmente importante cuando se trabaja con flujos donde varias celdas Python se alimentan unas a otras. Definir una variable después de intentar usarla dará lugar a errores o resultados inconsistentes, igual que pasaría en cualquier lenguaje de programación, pero enmarcado en la lógica de recálculo de Excel.

Por ello, al diseñar tus hojas con Python conviene organizar la disposición de las celdas y su contenido teniendo en cuenta qué depende de qué, aprovechando que Excel recalcula en un patrón conocido y que puedes controlar el momento del recálculo si lo necesitas.

Modos de recálculo y rendimiento con Python en Excel

Cada vez que cambias un valor del que dependen una o varias celdas con código Python, Excel puede desencadenar un recálculo automático de todas las fórmulas afectadas, lo que incluye tanto las fórmulas normales como las celdas de Python. En libros complejos, esto puede ralentizar el trabajo. Si experimentas lentitud, te puede ayudar esta guía para arreglar una hoja de Excel extremadamente lenta.

Para situaciones de desarrollo o cuando estás afinando un modelo, resulta muy útil suspender momentáneamente el recálculo automático de Python. Para ello, Excel ofrece el modo de cálculo parcial y el modo de cálculo manual, que reducen o desactivan el recálculo automático para tablas de datos y fórmulas de Python.

Estas opciones se gestionan desde la pestaña «Fórmulas» de la cinta, en «Opciones de cálculo». Allí puedes elegir el modo que más te convenga, ya sea mantener el cálculo automático, limitarlo parcialmente o forzar que todo sea manual hasta que decidas lo contrario.

Cuando usas cálculo parcial o manual, es imprescindible que recuerdes forzar el recálculo cuando quieras resultados actualizados. Tienes varias formas de hacerlo: pulsar F9 como atajo de teclado, ir a Fórmulas > Calcular ahora en la cinta, o aprovechar los avisos que muestra Excel en celdas con valores obsoletos (formato de texto tachado y símbolo de error) y desde ahí seleccionar también «Calcular ahora».

La ventaja es que puedes trabajar más rápido mientras montas tu lógica en Python, sin que cada pequeño cambio dispare un recálculo completo. Eso sí, a la hora de tomar decisiones con los resultados, asegúrate de que has recalculado todo el libro para que no haya celdas con datos anticuados.

Errores típicos en cálculos de Python en Excel

Como ocurre con las fórmulas tradicionales, las celdas de Python pueden devolver errores específicos que ayudan a diagnosticar qué está pasando. Entre los códigos de error más habituales se encuentran #PYTHON!, #BUSY! y #CONNECT!, cada uno asociado a un tipo de problema diferente.

El error #PYTHON! suele indicar un problema dentro del propio código (por ejemplo, una excepción no controlada, un fallo de sintaxis o un tipo de dato inesperado). Revisar el script en la barra de fórmulas y utilizar estructuras más simples suele ser la forma de localizar la causa.

El código #BUSY! apunta a que el cálculo aún está en curso o que el servicio de Python en la nube está ocupado procesando la petición. En ocasiones solo hay que esperar un poco, sobre todo si el cálculo es costoso o el libro contiene muchas fórmulas de Python encadenadas.

Por su parte, #CONNECT! está relacionado con problemas de conexión con la Microsoft Cloud, ya sea porque no tienes acceso a Internet, porque hay algún bloqueo de red o porque el servicio de Python no puede alcanzarse en ese momento. En esos casos, revisar la conectividad y la configuración corporativa es clave.

Microsoft documenta en detalle estos códigos y ofrece guías para solucionar problemas concretos de Python en Excel, lo que resulta de gran ayuda cuando empiezas a crear soluciones más elaboradas y necesitas entender de forma rápida por qué una celda ha dejado de calcularse correctamente.

Python en Excel, seguridad y ejecución en la nube

Todo el código Python que escribes en las celdas no se ejecuta en tu ordenador, sino en una versión estándar del lenguaje Python alojada en Microsoft Cloud. Allí se procesa la fórmula, se manipulan los datos de entrada y se envía el resultado nuevamente al libro de Excel abierto en tu dispositivo.

La distribución de Python que se usa en Excel está basada en un conjunto de bibliotecas de código abierto proporcionadas por Anaconda, empaquetadas de forma segura y controlada. Esto significa que no puedes modificar a tu antojo el entorno global de Python, pero a cambio se garantiza coherencia y seguridad para todos los usuarios.

No se requiere que tengas ninguna instalación local de Python en tu equipo para usar esta característica. Incluso si ya tienes Python instalado por tu cuenta, con sus propias librerías, esas personalizaciones locales no afectan en absoluto al entorno que utiliza Python en Excel en la nube.

En cuanto a la protección de datos, Python en Excel se acoge a los compromisos de seguridad y privacidad de Microsoft 365, incluyendo cifrado, control de accesos y cumplimiento normativo. Los términos específicos, como el tratamiento de datos personales y la adecuación al RGPD, están recogidos en la documentación contractual de la plataforma.

Este modelo de ejecución centralizada también permite a Microsoft ofrecer un cálculo premium opcional mediante una licencia complementaria. Dicha licencia desbloquea más capacidad de cómputo y más opciones de recálculo, aportando tiempos de respuesta más rápidos y mayor control en proyectos que demandan muchos recursos.

Copilot en Excel con Python: IA al servicio del análisis

La apuesta de Microsoft por combinar Excel con Python no se queda solo en ejecutar código, sino que se extiende a la incorporación de Copilot, el asistente de IA integrado en Microsoft 365. Copilot en Excel con Python está pensado para ayudar incluso a quienes no dominan ningún lenguaje de programación.

Esta funcionalidad permite formular peticiones en lenguaje natural, como pedir un análisis de tendencias o una segmentación de clientes, y dejar que Copilot genere o sugiera el código Python necesario, además de construir vistas en Excel que muestren los resultados de forma comprensible.

De este modo, se democratiza el acceso a la potencia analítica de Python, ya que los usuarios con menos experiencia técnica pueden obtener insights profundos a partir de sus datos apoyándose en las recomendaciones de la IA, mientras los perfiles más técnicos pueden revisar, ajustar o mejorar el código generado.

El objetivo de esta combinación de Copilot y Python en Excel es convertir la hoja de cálculo en un entorno donde la inteligencia artificial y el cálculo avanzado conviven, acelerando el tiempo que se tarda en pasar de los datos en bruto a decisiones accionables.

Para quienes ya trabajan con Python habitualmente, Copilot puede servir también como apoyo para escribir más rápido código repetitivo, sugerir funciones de librerías que no se recuerdan al detalle o proponer formas más eficientes de abordar un problema concreto de análisis.

Ventajas prácticas de usar Python dentro de Excel

Más allá de la parte técnica, es interesante ver qué aporta realmente esta integración al trabajo diario. La primera gran ventaja es poder aprovechar toda la potencia de las librerías de Python sin abandonar el entorno donde muchas empresas ya almacenan y organizan sus datos: Excel.

Con Python en Excel resulta muy sencillo limpiar, transformar, filtrar y agrupar datos que de otro modo requerirían fórmulas complejas, macros o procesos manuales. Herramientas como pandas están diseñadas para este tipo de tareas y se integran ahora en el flujo de trabajo habitual del usuario de hojas de cálculo.

Además, no tienes que instalar paquetes adicionales para comenzar a trabajar: Excel ya trae preparado un conjunto de bibliotecas populares de Python, y a través del ecosistema de Anaconda se pueden incorporar muchas otras, siempre manteniendo un enfoque empresarial y seguro.

Otro punto fuerte es la posibilidad de combinar fórmulas clásicas de Excel con script de Python. Puedes usar funciones de Excel para ciertas partes del análisis (por ejemplo, cálculos financieros estándar) y dejar que Python se encargue de modelos estadísticos, machine learning ligero o visualizaciones más elaboradas.

En materia de colaboración, Python en Excel se integra con Microsoft Teams y Outlook, de modo que puedes compartir el libro, el código y los resultados con tus compañeros, manteniendo la seguridad de Microsoft 365. Así, el mismo archivo sirve para documentar tanto el análisis como las conclusiones para el resto del equipo.

Python en Excel frente a librerías externas: otras formas de conectar ambos mundos

Aunque hoy ya es posible escribir código Python directamente en celdas de Excel, durante años la única forma de unir ambos mundos fue mediante librerías de Python pensadas para leer y escribir ficheros de Excel o para ofrecer integración más estrecha con la aplicación de escritorio.

Si por cualquier motivo aún no tienes acceso a Python en Excel o necesitas cubrir casos que van más allá de lo que ofrece la integración en la nube, tienes a tu disposición varias alternativas muy consolidadas en la comunidad de Python y en el entorno empresarial.

Las siguientes bibliotecas permiten automatizar reportes, generar hojas de cálculo, modificar archivos existentes o incluso crear funciones personalizadas disponibles directamente desde Excel, aportando flexibilidad mientras la integración oficial sigue evolucionando.

Vamos a repasar algunas de las opciones más utilizadas para trabajar con Excel desde Python, de forma complementaria o alternativa a la solución de Microsoft, destacando para qué sirve cada una y en qué casos puede encajar mejor.

Muchas de estas librerías son de código abierto y se pueden combinar entre sí, lo que significa que puedes construir flujos muy avanzados de procesamiento y generación de informes con relativamente poco esfuerzo, siempre que estés cómodo ejecutando scripts fuera de Excel.

Principales librerías de Python para trabajar con Excel

OpenPyXL es una de las bibliotecas más populares cuando se trata de manipular archivos de Excel desde Python. Está orientada a libros en formato moderno, es decir, aquellos basados en XML como .xlsx, .xltm, .xlsm y .xltx, que corresponden a versiones de Excel 2010 en adelante.

Con OpenPyXL puedes leer el contenido de hojas existentes, crear nuevas hojas, escribir valores y modificar propiedades del archivo, como metadatos, estilos, bordes o formatos. Es especialmente útil cuando necesitas automatizar la generación periódica de informes en Excel a partir de datos externos.

Por su parte, pandas es probablemente la biblioteca más conocida para análisis de datos en Python y también ofrece un soporte muy cómodo para trabajar con Excel. A través de funciones como read_excel y to_excel, es posible cargar datos desde libros y exportar de nuevo los resultados del análisis a la hoja de cálculo.

pandas sobresale en tareas de limpieza, transformación, agregación y combinación de tablas. Es ideal cuando el peso principal del análisis se realiza fuera de Excel y solo se utiliza el formato de libro como vía de entrada o salida de datos, o incluso como formato de entrega para usuarios de negocio.

Otra opción muy interesante es PyXLL, que va más allá de la simple lectura y escritura de archivos. PyXLL permite registrar funciones de Python para que sean visibles desde Excel como si fueran funciones nativas, integrándose en el entorno de escritorio y permitiendo aprovechar todo el ecosistema científico de Python dentro de las hojas de cálculo.

En un enfoque similar, xlSlim ofrece la posibilidad de escribir y ejecutar código Python directamente desde las celdas de Excel, definir funciones personalizadas y manipular datos en los libros. Incluye su propio editor y es capaz de llamar a funciones VBA desde Python, lo que lo convierte en una herramienta muy potente para escenarios donde conviven ambos lenguajes.

Más orientado a la lectura, xlrd ha sido durante años una referencia para leer y formatear archivos .xls (el formato binario clásico de Excel). Aunque con el tiempo ha ido perdiendo terreno frente a otras opciones más modernas y su soporte para formatos nuevos es limitado, sigue siendo una solución a tener en cuenta cuando se trabaja con libros antiguos.

Si lo que te preocupa es la velocidad de escritura, PyExcelerate está optimizado para generar hojas de cálculo de forma muy rápida. Es ideal cuando hay que crear muchos archivos de Excel en poco tiempo, como en procesos automatizados que generan reportes masivos. La contrapartida es que está centrado en escritura y no en lectura.

En el ámbito de cálculo numérico, NumPy no está diseñado específicamente para Excel, pero encaja de maravilla en flujos donde los datos se mueven mediante archivos CSV. Permite trabajar con matrices y vectores de forma extremadamente eficiente, realizar operaciones matemáticas complejas y luego guardar los resultados en formatos que Excel puede leer fácilmente.

Por último, xlwings ofrece una integración muy potente entre Python y Excel, hasta el punto de que se considera una alternativa a Power Query o las macros VBA para muchas tareas. Permite automatizar hojas de cálculo, interactuar con rangos, gráficos y controles, y cuenta con una versión de código abierto gratuita y una versión profesional con soporte y funciones adicionales.

Combinando estas librerías con la nueva integración oficial de Python en Excel, es posible cubrir desde automatizaciones sencillas hasta proyectos avanzados de análisis y reporting, adaptando la herramienta a las necesidades y al nivel técnico de cada equipo.

La llegada de Python en Excel transforma la forma de trabajar con datos en la hoja de cálculo: ahora es posible crear análisis avanzados, automatizaciones y visualizaciones complejas manteniendo la interfaz de siempre, apoyándose en la ejecución en la nube, en bibliotecas científicas consolidadas y en un ecosistema de librerías externas que siguen siendo muy útiles cuando se necesita ir más allá de lo que ofrece la propia integración de Microsoft.