Python para Finanzas: Las 5 Librerías que Usarás Todos los Días.

¿Te inspiró la historia del post anterior? Genial. Ahora, vamos a lo práctico. No necesitas ser un desarrollador de software para empezar a automatizar tus tareas. Solo necesitas conocer las herramientas correctas. Aquí están las 5 librerías de Python que son la navaja suiza de cualquier analista de datos en el sector financiero.

Pandas: Tu Nuevo Excel, con Superpoderes:

Se explica el concepto de DataFrame. Se muestra cómo leer un archivo CSV o Excel, realizar limpieza básica de datos, filtrar filas y columnas, y hacer cálculos agregados.

Openpyxl: Para Manipular Archivos Excel sin Abrirlos:

Un caso de uso muy práctico. Se muestra cómo abrir un archivo Excel existente, actualizar una celda específica (ej: la fecha del reporte), añadir nuevos datos y guardarlo como un nuevo archivo. Un salvavidas para quienes trabajan con plantillas.

Psycopg2 / pyodbc: Conectándote Directamente a la Base de Datos:

Se explica cómo establecer una conexión a una base de datos SQL (como SQL Server, muy usado en banca ), ejecutar una consulta y cargar el resultado directamente en un DataFrame de Pandas.

Datetime: El Maestro del Tiempo (y de los Reportes Mensuales):

Se muestra cómo manejar fechas de forma dinámica. Por ejemplo, cómo generar automáticamente el nombre de un archivo con el formato Reporte_YYYYMMDD.xlsx o cómo filtrar datos para "el último día hábil del mes anterior".

Matplotlib / Seaborn: Visualizaciones Rápidas para Validar tus Datos:

Se enfatiza el uso de la visualización no para dashboards finales, sino como una herramienta de "sanity check" durante el desarrollo de un script para detectar anomalías o errores en los datos rápidamente.

Conclusión y CTA:

Se proporciona un enlace a un repositorio de GitHub con un script simple que combina estas 5 librerías en una tarea de automatización básica. Llamada a la acción: "Instala estas librerías y prueba el script de ejemplo. ¿Qué es lo primero que automatizarías con ellas en tu trabajo?"