데이터 정리를 위해 Excel에서 Python을 사용하려면 코더일 필요가 없습니다

만약 Python이 Excel에 들어온다는 소식을 듣고 또 다른 코딩을 배워야 하는 것이라고 생각했다면, 좋은 소식이 있습니다. 그렇습니다, Excel에서의 Python은 데이터를 정리하고 정돈하는 강력한 방법이지만, 그것을 사용하기 위해 프로그래머일 필요는 전혀 없습니다.

엑셀에서 기본 VBA 스크립트를 사용하는 것이 훨씬 나아지게 하듯이, 몇 가지 파이썬 명령어와 사용법을 아는 것은 엑셀 경험을 향상시킬 수 있습니다. 저는 여러 해 동안 엑셀 사용자가 다섯 명의 서로 다른 사람들이 서로 다른 포맷 아이디어로 입력한 것처럼 보이는 데이터를 다루는 것을 지켜보았습니다. 솔직히 말해서, 엑셀에서의 파이썬은 이러한 골칫거리를 해결하기 위한 가장 초보자 친화적인 솔루션 중 하나입니다.

시작하는 것은 생각보다 쉽습니다

마이크로소프트는 가장 어려운 부분을 숨기고 유용한 것들만 남겼다

Microsoft 365 구독(비즈니스 또는 엔터프라이즈)이 있는 경우, 이미 Excel에서 Python을 사용할 수 있습니다. 설치 필요 없음, 설정 필요 없음, 인터넷에서 의심스러운 패키지를 다운로드할 필요 없음.

활성화하려면 수식 탭을 클릭하고 Python 삽입을 선택하면 됩니다. 더 간단하게 하려면? 아무 셀에 =PY를 입력하고 Tab 키를 누르세요. 그게 전부입니다. 이제 Python 모드에 있습니다. 별도의 창도 없고, 검은 터미널 화면도 없으며, 위압적인 명령 프롬프트도 없습니다. 그저 Excel이지만 Python 슈퍼파워를 가진 상태입니다.

엑셀에는 다양한 파이썬 함수와 문법이 있지만, 파이썬 코드를 외울 필요는 없습니다. 마이크로소프트는 엑셀에서 파이썬과 함께 코파일럿을 통합했습니다. 예를 들어 "이 리스트에서 중복 제거" 또는 "누락된 매출 값을 평균으로 채우기"와 같이 하고 싶은 작업을 영어로 입력하면, 코파일럿이 당신을 대신해 파이썬 코드를 작성해 줍니다. 이는 엑셀에서 파이썬을 배우는 아주 좋은 방법으로, 코드를 확인하고 필요에 따라 수정할 수 있습니다.

엑셀에서 파이썬 사용하기

파이썬은 수십 개의 수식이 필요할 복잡한 데이터를 처리합니다

엑셀에서 데이터를 선택하고 xl() 함수를 사용하면, 파이썬은 DataFrame이라고 불리는 것을 만듭니다. 이것을 엑셀이 스스로를 정리할 줄 아는 매우 똑똑한 표를 만드는 것으로 생각하면 됩니다.

고객 목록에 500개의 행이 있고 중복이 있을 수 있다고 가정해 봅시다. 기존 Excel에서는 데이터 메뉴의 중복 제거 옵션을 사용하고, 열을 선택한 다음 최선을 바라야 합니다.

Excel에서 Python을 사용하면 데이터 범위를 선택하고 두 줄을 입력합니다:

df = xl("A1:D500", headers=True)
df.drop_duplicates()

그게 전부입니다. 첫 번째 줄은 선택한 데이터를 df라는 변수에 할당하라고 Python에 지시합니다. 두 번째 줄은 모든 중복을 자동으로 제거합니다. 이 접근 방식이 더 나은 이유는 단지 두 줄의 코드로 작동하기 때문이 아니라, 정확히 무슨 일이 일어나고 있는지 볼 수 있기 때문입니다. 숨겨진 체크박스나 신비로운 설정을 처리할 필요가 없습니다.

결측 데이터를 다룰 때도 동일한 개념이 적용됩니다. 빈 셀은 모든 분석가에게 큰 고민거리입니다. 때로는 빈 셀을 0으로 채우고 싶을 때도 있고, 때로는 평균값으로 채우고 싶을 때도 있으며, 때로는 빈 행을 아예 삭제하고 싶을 때도 있습니다.

스프레드시트의 판매 열에서 누락된 값을 중앙값으로 채우고 싶다고 가정해 보겠습니다. 다음 줄을 실행하면 됩니다:

df['Sales'].fillna(df['Sales'].median(), inplace=True)

이 한 줄은 판매 열에서 모든 빈 셀을 찾아서 동일한 열의 중앙값으로 채웁니다. 표준 Excel 수식으로 시도하면 금세 도우미 열이 엉망으로 쌓이게 될 것입니다.

엑셀에서 Python이 도움이 되는 또 다른 흔한 예는 텍스트 정리입니다. 누군가가 동일한 의미로 'USA', 'U.S.A', 'United States', 'US'라고 입력한 데이터셋을 받아본 적이 있나요? 이러한 불일치는 피벗 테이블을 망치고, 차트를 망가뜨리며, 분석을 거의 불가능하게 만듭니다.

Python의 replace() 함수가 이를 우아하게 처리합니다:

df['Country'].replace(['U.S.A.', 'United States', 'US'], 'USA', inplace=True)

이 기능은 모든 변형을 찾아 'USA'로 표준화합니다. 일반 Excel에서 여러 번 찾기 및 바꾸기 작업을 수행해야 하는 것을, 이 기능을 사용하면 몇 초 만에 수십 개의 교체를 처리할 수 있습니다.

이것은 날짜에도 적용할 수 있습니다. 만약 모든 가능한 형식으로 날짜가 입력된 Excel 스프레드시트를 가지고 있다면, 한 줄의 코드로 모든 것을 몇 초 만에 표준화할 수 있습니다:

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

Python의 pandas 라이브러리는 Excel에서 Python과 함께 기본적으로 제공되며, 대부분의 날짜 형식을 자동으로 인식하고 표준 형식으로 변환합니다. 다시 말하지만, 그렇지 않으면 여러 번의 찾기 및 바꾸기 작업과 많은 시간이 필요했을 것입니다.

제가 Excel용 Python에서 좋아하는 또 다른 기능은 describe()입니다. 이 함수는 전체 데이터셋에 대한 즉각적인 통계 요약을 제공합니다.

df.describe()

이 단일 명령은 데이터의 모든 숫자 열에 대해 개수, 평균, 표준 편차, 최소값, 최대값 및 사분위수를 반환합니다. 마치 Excel의 분석 도구 모음을 하나의 명령으로 압축한 것과 같아 데이터에서 이상값을 빠르게 찾는 것이 매우 쉽습니다.

한 번 시도해 보면, 다시 되돌아갈 수 없다

엑셀에서의 파이썬은 스프레드시트를 정리하는 방식에 대한 생각을 바꿉니다

엑셀에서 파이썬을 이용한 데이터 정리는 프로그래머가 되는 것이 아닙니다. 이는 현실 세계 데이터의 복잡한 상황을 다루기 위해 더 강력한 도구를 갖는 것에 관한 것입니다. 앞서 언급한 파이썬 함수들은 간단하고 읽기 쉬운 명령으로 일반적인 데이터 정리 문제의 대부분을 해결합니다.

당신은 이미 엑셀을 알고 있습니다. 엑셀에서 파이썬은 단지 스프레드시트에게 원하는 것을 좀 더 직접적으로 말할 수 있는 방법을 제공할 뿐입니다—열두 개의 다른 메뉴를 클릭하거나 누군가 새로운 행을 추가하는 순간 끊어지는 복잡한 수식 체인을 만들 필요 없이 말이죠.

작게 시작하세요, 그리고 어느새 몇 시간 걸리던 데이터 정리 작업을 몇 초 만에 처리하게 될 것입니다. 그리고 여전히 코더가 되는 것은 아니며, 단지 작업에 맞는 도구를 사용하는 방법을 아는 사람이 될 것입니다.