5. 엑셀 자동화 스크립트 만들기 - openpyxl과 pandas 기초

매번 수작업으로 엑셀을 편집하고 계신가요? 이번 글에서는 Python의 openpyxl과 pandas를 활용하여 반복적인 엑셀 작업을 자동화하는 방법을 소개합니다. 업무 효율을 높이고 실수를 줄이는 자동화 스크립트를 직접 만들어보세요.

1. 기본 개념 및 이론

pandas는 구조화된 데이터를 다루는 데 최적화된 Python 라이브러리로, DataFrame을 사용하여 데이터를 쉽게 읽고, 가공하고, 저장할 수 있습니다. openpyxl은 엑셀(xlsx) 파일을 직접 읽고 쓰기 위한 라이브러리입니다.

• pandas.read_excel(): 엑셀 파일을 DataFrame으로 읽기
• DataFrame.to_excel(): 편집한 내용을 다시 엑셀로 저장
• openpyxl.load_workbook(): 셀 단위 접근 및 서식 처리

2. 실습 예제: 판매 데이터 정리 및 새로운 엑셀 저장

아래 코드는 엑셀에서 데이터를 읽고, 필터링 및 합계를 구한 후 새로운 파일로 저장하는 자동화 스크립트입니다.

import pandas as pd

# 1. 엑셀 파일 읽기
df = pd.read_excel("sales_data.xlsx")

# 2. 조건 필터링: 2024년 1월 판매만 추출
filtered = df[df["판매월"] == "2024-01"]

# 3. 총합 계산
total = filtered["매출액"].sum()

# 4. 결과 저장
filtered.to_excel("filtered_sales.xlsx", index=False)

# 5. 총합 출력
print(f"2024년 1월 매출 총합: {total:,}원")

3. 출력 결과 및 설명

코드를 실행하면 기존 데이터에서 1월 매출 정보만 추출된 새로운 파일(filtered_sales.xlsx)이 생성되며, 콘솔에는 총 매출액이 출력됩니다.

2024년 1월 매출 총합: 12,350,000원

확장 팁: openpyxl을 함께 사용하면 셀 색상, 글꼴, 정렬 등 서식 편집까지 가능합니다.

정리 및 다음 단계 안내

이번 글에서는 pandas와 openpyxl을 활용해 엑셀 파일을 자동으로 읽고, 처리하고, 저장하는 과정을 실습했습니다. 다음 글에서는 스케줄링과 키보드/마우스 자동화를 활용한 봇 만들기를 통해 일상적인 PC 작업도 자동화하는 방법을 소개합니다.