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CASOS ANALIZADOS: ✅ barrientos_francisca - Servicios Profesionales Independientes ✅ castillo_eunice - Servicios Profesionales Independientes ✅ cerecero_valeria - Servicios Profesionales Independientes ✅ chavez_valeria - Servicios Profesionales Independientes ❌ flores_paulina - Relación Laboral Encubierta DOCUMENTACIÓN: - 10 archivos markdown (hallazgos_y conclusiones por caso) - Resumen ejecutivo general - Análisis basado en Art. 12 LFT y jurisprudencia - Metodología forense digital consistente RESULTADO: 4/5 casos (80%) configuran servicios profesionales independientes
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1.7 KiB
Python
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import pandas as pd
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import os
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# Nombre del archivo de entrada
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archivo_entrada = 'Ventas Pinos 2024_25 - DATA.csv'
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# Verificamos si el archivo existe antes de intentar abrirlo
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if not os.path.exists(archivo_entrada):
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print(f"Error: No se encuentra el archivo '{archivo_entrada}' en esta carpeta.")
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else:
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try:
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# Leemos el archivo CSV
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# encoding='utf-8' es el estándar, pero si viene de Excel a veces es 'latin-1'
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try:
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df = pd.read_csv(archivo_entrada, encoding='utf-8')
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except UnicodeDecodeError:
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df = pd.read_csv(archivo_entrada, encoding='latin-1')
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# Limpiamos la columna 'Socia' para evitar errores por espacios vacíos
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# (ej. "Paulina " vs "Paulina")
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df['Socia'] = df['Socia'].astype(str).str.strip()
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# Filtramos los datos para Paulina
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# Usamos .copy() para crear una copia limpia de los datos
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df_paulina = df[df['Socia'].str.lower() == 'paulina'].copy()
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# Filtramos los datos para Itza
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df_itza = df[df['Socia'].str.lower() == 'itza'].copy()
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# Guardamos los resultados en nuevos archivos CSV
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# index=False evita que se guarde el número de fila automático de pandas
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# encoding='utf-8-sig' asegura que los acentos y símbolos ($) se vean bien en Excel
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df_paulina.to_csv('Ventas_Paulina.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
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df_itza.to_csv('Ventas_Itza.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
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print("¡Proceso terminado con éxito!")
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print(f"-> Se generó 'Ventas_Paulina.csv' con {len(df_paulina)} registros.")
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print(f"-> Se generó 'Ventas_Itza.csv' con {len(df_itza)} registros.")
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except Exception as e:
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print(f"Ocurrió un error inesperado: {e}")
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