Python에서 Excel 파일을 여는 방법: 단계별

Excel 파일로 작업하는 것은 많은 전문가의 일상 생활에서 일반적인 작업이며, 우리 중 일부는 좋아하고 다른 일부는 싫어합니다. 그러나 Python은 이 프로세스를 더 쉽고 간소화하고 효율적으로 만들기 위해 여러 라이브러리를 제공합니다.

Pandas Library와 openpyxl 모두 사용자가 Python에서 Excel 파일을 열 수 있도록 합니다. Pandas에는 쉽게 만드는 내장 방법이 있으며, openpyxl은 파일의 구조와 형식을 더 많이 제어해야 할 때 유용합니다.

이 기사에서는 이러한 라이브러리를 사용하여 Python에서 스프레드시트를 열고 작업하는 다양한 방법을 살펴봅니다. 이 지식을 통해 Python의 광범위한 생태계에서 제공하는 강력한 도구를 사용하여 Excel 데이터를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있습니다!

목차

• 전제 조건은 무엇입니까?
• 필수 라이브러리 설치 방법
• Python에서 Excel 파일을 여는 2가지 방법
  • 1.판다 사용하기
  • 2. openpyxl 사용
• Python에서 Excel 데이터를 읽는 방법?
  • 특정 시트 읽기
  • 셀 값 읽기
• Excel 데이터를 조작하는 방법
  • 셀 값 업데이트
  • 행과 열 추가 및 삭제
• Python에서 Excel 파일을 저장하는 방법
• 정리할 시간

전제 조건은 무엇입니까?

Python에서 Excel 파일을 여는 과정에 들어가기 전에 준비해야 할 몇 가지 전제 조건이 있습니다. 무엇보다도 변수, 함수 및 라이브러리 가져오기를 포함하여 Python 프로그래밍에 대한 기본적인 이해가 있어야 합니다.

이렇게 하면 문서에 제공된 코드 예제를 쉽게 이해하고 작업할 수 있습니다.

기본 Python 지식 외에도 필요한 라이브러리를 설치하는 것도 중요합니다. 다음을 포함하여 Excel 파일 작업에 사용할 수 있는 여러 Python 라이브러리가 있습니다.

• pandas: 강력한 데이터 조작 라이브러리입니다.

• openpyxl: Excel 파일을 읽고 쓰는 데 널리 사용되는 라이브러리입니다.

• xlrd: Excel 파일에서 데이터 및 서식 정보를 읽기 위한 라이브러리입니다.

• xlwt: Excel 파일에 데이터 및 형식 정보를 쓰기 위한 라이브러리입니다.

• xlutils: 데이터 읽기, 쓰기 및 수정을 포함하여 Excel 통합 문서 작업을 위한 도구 모음입니다.

pip를 사용하여 위의 라이브러리를 설치하려면 명령 프롬프트 또는 터미널을 열고 다음 명령을 입력하여 ` library_name`을 원하는 라이브러리로 바꿉니다.

pip install 

또 다른 중요한 전제 조건은 작업할 Excel 스프레드시트를 갖는 것입니다 . Python으로 조작하려는 데이터가 포함된 Excel 통합 문서를 준비해야 합니다.

Microsoft 및 기타 자습서 사이트에서 샘플 통합 문서를 다운로드할 수 있습니다.

파일이 여러 시트와 다양한 형식을 가질 수 있지만 초기 학습 프로세스를 위해 간단한 데이터 세트로 시작하는 것이 좋습니다. 사용 중인 라이브러리에 대해 더 많은 경험과 이해를 얻으면 복잡한 스프레드시트를 처리할 수 있습니다.

필수 라이브러리 설치 방법

Python에서 Excel 스프레드시트로 작업하려면 적절한 라이브러리를 설치해야 합니다. 이 목적으로 사용할 수 있는 여러 라이브러리가 있지만 가장 인기 있는 라이브러리 중 두 가지는 openPyXL 및 xlrd 입니다 .

OpenPyXL은 Excel 파일(특히 xltm, xlsm, xltx 및 xlsx 파일)을 읽고 쓸 수 있는 Python 라이브러리입니다. Microsoft Excel을 설치할 필요가 없으며 모든 플랫폼에서 작동합니다. pip를 사용하여 OpenPyXL을 설치하려면 터미널에서 다음 명령을 실행합니다.

pip install openpyxl

반면에 xlrd는 Excel 파일에서 데이터 및 서식 정보를 읽기 위해 널리 사용되는 또 다른 라이브러리입니다. 특히 xls 및 xlsx 파일 형식을 지원합니다.

pip를 사용하여 xlrd를 설치하려면 터미널에서 다음 명령을 실행하십시오.

pip install xlrd

원하는 라이브러리가 설치되면 Python에서 Excel 파일을 읽거나 쓸 수 있습니다. 각 라이브러리에는 고유한 기능과 구문이 있으므로 요구 사항에 가장 적합한 라이브러리를 선택하는 것이 중요합니다.

Python에서 Excel 파일을 여는 2가지 방법

이 섹션에서는 Excel 스프레드시트를 여는 두 가지 일반적인 방법에 대해 설명합니다. Pandas 및 Openpyxl 라이브러리 모두에서 이를 수행하는 방법을 탐색할 것입니다.

1.판다 사용하기

Pandas는 Excel 및 CSV 파일 형식을 비롯한 다양한 형식의 데이터를 읽고, 쓰고, 조작할 수 있는 편리한 기능을 제공하는 Python의 강력한 데이터 분석 라이브러리입니다.

분석을 향상시키기 위해 Pandas를 사용하여 시계열 데이터를 리샘플링하는 방법 에 대한 이 비디오에서 해당 기능을 확인할 수 있습니다 .

Pandas를 사용하여 Excel 스프레드시트를 열려면 아래 지침을 따르십시오.

1. 먼저 아직 설치하지 않은 경우 Pandas 라이브러리를 설치합니다. pip를 사용하여 설치할 수 있습니다.

   pip install pandas

   

2. 다음으로 Python 스크립트에서 Pandas를 가져오고 read_excel() 함수를 사용하여 파일을 로드합니다.

   #Read excel spreadsheets with pandas
   import pandas as pd
   
   file_name = "path/to/your/file.xlsx"  # Replace with your file path
   sheet = "Sheet1"  # Specify the sheet name or number
   df = pd.read_excel(io=file_name, sheet_name=sheet)
   
   print(df.head(5))  # Print first 5 rows of the dataframe

3. 이렇게 하면 지정된 Excel 시트를 Pandas DataFrame으로 읽은 다음 다양한 기본 제공 기능을 사용하여 쉽게 조작할 수 있습니다.

참고: 시트 이름을 지정하지 않으면 pandas 라이브러리가 모든 시트를 가져와서 사전에 저장합니다. 시트 이름을 키로 사용하여 이러한 시트에 액세스할 수 있습니다.

예를 들어 ' monthly_report ' 라는 시트를 검색하려면 아래 코드를 사용할 수 있습니다.

print(df['monthly_report'])

2. openpyxl 사용

Openpyxl은 특히 Excel 파일 작업을 위한 Python의 또 다른 인기 있는 라이브러리입니다. Openpyxl을 사용하여 Python에서 Excel 통합 문서를 열려면 아래 지침을 따르십시오.

1. 먼저 아직 설치하지 않았다면 openpyxl을 설치합니다. pip를 사용하여 설치할 수 있습니다.

   pip install openpyxl

2. 다음으로 Python IDE에서 openpyxl을 가져오고 load_workbook () 함수를 사용하여 Excel 통합 문서를 로드합니다.

   from openpyxl import load_workbook file_name = "path/to/your/file.xlsx"  # Replace with your file path workbook = load_workbook(file_name) sheet = workbook.active  # Selects the first available sheet # Read data from the excel sheet for row in sheet.iter_rows():     print([cell.value for cell in row]) 

이렇게 하면 지정된 Excel 파일이 로드되고 해당 시트, 행 및 개별 셀에 대한 액세스가 제공되어 해당 데이터로 쉽게 작업할 수 있습니다.

Pandas와 openpyxl은 모두 Python에서 Excel 파일을 효율적으로 열고 조작할 수 있는 강력한 라이브러리입니다. 특정 요구 사항과 요구 사항에 가장 적합한 것을 선택하십시오.

Python에서 Excel 데이터를 읽는 방법?

Python에서 Excel 데이터를 읽는 것은 Pandas 라이브러리를 사용하여 쉽게 수행할 수 있습니다. Pandas 라이브러리는 테이블 형식 데이터로 작업하기 위한 강력하고 사용하기 쉬운 메서드 집합을 제공합니다. 이 섹션에서는 특정 시트에 액세스하고 셀 값을 검색하는 데 중점을 두고 pandas를 사용하여 Excel 데이터를 읽는 방법을 배웁니다.

특정 시트 읽기

pandas를 사용하여 Excel 파일에서 특정 시트를 읽으려면 시트 이름 또는 시트 인덱스를 매개 변수로 read_excel 메서드에 전달하기만 하면 됩니다. 다음은 예입니다.

import pandas as pd

file_name = 'example.xlsx'
sheet = 'Sheet1'

df = pd.read_excel(io=file_name, sheet_name=sheet)
print(df)

이 코드 스니펫은 Pandas 라이브러리를 가져오고 Excel 스프레드시트의 이름과 읽을 시트를 지정합니다. 그런 다음 read_excel() 메서드를 사용하여 지정된 시트를 읽고 결과 DataFrame을 인쇄합니다.

여러 시트를 데이터 프레임으로 가져오려면 sheet_name 매개변수를 None으로 설정하기만 하면 됩니다. 통합 문서의 모든 시트를 데이터 프레임으로 가져옵니다.

셀 값 읽기

pandas DataFrame으로 데이터 가져오기를 완료하면 DataFrame의 iat[] 메서드를 사용하여 개별 셀 값에 액세스할 수 있습니다. 이 메서드는 행 및 열 인덱스를 인수로 사용합니다.

예를 들면 다음과 같습니다.

cell_value = df.iat[1, 2]

print(f'The cell value at row 2, column 3 is: {cell_value}')

이 코드 조각은 이전에 로드된 DataFrame(df)에서 행 인덱스 1 및 열 인덱스 2(두 번째 행 및 세 번째 열에 해당)의 셀 값을 추출합니다. 셀 값을 추출한 후 값을 출력합니다.

이 섹션에서는 특정 시트를 읽고 pandas 라이브러리를 사용하여 셀 값을 검색하는 데 중점을 두고 Python에서 Excel 데이터를 읽는 방법을 배웠습니다. 이 지식을 통해 Python 프로젝트에서 Excel 데이터로 효율적으로 작업할 수 있습니다.

Excel 데이터를 조작하는 방법

이 섹션에서는 셀 값을 업데이트하고 Python을 사용하여 Excel 파일에서 행과 열을 추가하거나 삭제하는 방법에 대해 설명합니다. 이 예제에서는 Excel 통합 문서에서 데이터를 변경하거나 삽입하는 데 사용할 수 있는 여러 메서드를 제공하는 OpenPyXL을 사용합니다.

셀 값 업데이트

Excel 셀 값을 수정하기 위해 openpyXL 라이브러리를 사용합니다. 다음으로 필요한 모듈을 가져오고 Excel 통합 문서를 로드합니다.

#Reading excel files with openpyxl

from openpyxl import load_workbook
workbook = load_workbook('example.xlsx')

조작하려는 Excel 시트를 선택합니다.

sheet = workbook.active

활성 메서드 는 통합 문서의 첫 번째 시트를 선택합니다. 다른 시트를 선택하려면 workbook[< sheet name >] 형식을 사용하세요.

셀 값을 변경하려면 원하는 셀에 새 값을 할당하기만 하면 됩니다.

sheet['A1'] = "New Value"

마지막으로 수정된 통합 문서를 저장합니다.

workbook.save('example_modified.xlsx')

행과 열 추가 및 삭제

OpenPyXL을 사용하면 행이나 열을 쉽게 추가하고 삭제할 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다.

행 추가: 행을 삽입하려면 insert_rows() 함수를 사용합니다. 다음 예에서는 첫 번째 행 뒤에 두 행을 추가합니다.

sheet.insert_rows(2, 2)

행 삭제: 행을 삭제하려면 delete_rows() 함수를 사용합니다. 다음 예에서는 행 3부터 시작하여 두 개의 행을 삭제합니다.

sheet.delete_rows(3, 2)

열 추가: 열을 삽입하려면 insert_cols() 함수를 사용합니다. 다음 예에서는 첫 번째 열 다음에 두 개의 열을 추가합니다.

sheet.insert_cols(2, 2)

열 삭제: 열을 삭제하려면 delete_cols() 함수를 사용합니다. 다음 예에서는 열 3부터 시작하여 두 개의 열을 삭제합니다.

sheet.delete_cols(3, 2)

업데이트된 통합 문서를 저장해야 합니다.

workbook.save('example_modified.xlsx')

Python에서 Excel 파일을 저장하는 방법

Python에서 Excel 파일을 저장하려면 Pandas 또는 openpyxl과 같은 라이브러리를 활용할 수 있습니다. 두 라이브러리 모두 Excel 파일에 데이터를 쓰는 다른 방법을 제공합니다. 이 섹션에서는 각 접근 방식을 살펴보고 Python을 사용하여 Excel 파일을 저장하는 방법의 예를 제공합니다.

Pandas 사용: Pandas는 데이터 조작 및 분석에 널리 사용되는 라이브러리입니다. DataFrame을 Excel 파일로 저장할 수 있는 to_excel() 이라는 내장 메서드가 있습니다 .

import pandas as pd

# Creating a sample DataFrame
data = {'Column1': [1, 2, 3],
        'Column2': ['A', 'B', 'C']}
df = pd.DataFrame(data)

# Saving the DataFrame to an Excel file
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

이 예제에서는 샘플 DataFrame을 만들고 to_excel() 메서드를 사용하여 "output.xlsx"라는 Excel 파일로 저장합니다. 아래에서 결과 스프레드시트를 볼 수 있습니다.

OpenPyXL 사용: openpyxl은 Microsoft Excel 파일 작업을 위해 특별히 설계된 또 다른 강력한 라이브러리입니다. 다음은 OpenPyXL을 사용하여 Excel 파일에 데이터를 저장하는 방법의 예입니다.

from openpyxl import Workbook

# Creating a new workbook
wb = Workbook()

# Selecting the active worksheet
ws = wb.active

# Adding data to the worksheet
data = [
    (1, 'A'),
    (2, 'B'),
    (3, 'C'),
    (25, 'Y'),
    (26, 'Z')
]

for row in data:
    ws.append(row)

# Saving the workbook to an Excel file
wb.save('output_openpyxl.xlsx')

이 예제에서는 새 통합 문서를 만들고 append() 메서드를 사용하여 활성 워크시트에 데이터를 추가합니다. 마지막으로 통합 문서를 " output_openpyxl.xlsx " 라는 Excel 파일로 저장합니다 .

Pandas와 openpyxl은 모두 Python에서 Excel 파일을 저장하기 위한 강력한 기능을 제공합니다. 따라서 선택은 작업의 요구 사항과 복잡성에 따라 달라집니다.

정리할 시간

이 기사에서는 Python에서 Excel 파일을 열고 작업하기 위한 다양한 라이브러리를 탐색했습니다. 이러한 각 라이브러리에는 고유한 기능과 장점이 있어 데이터 읽기 및 쓰기, 시트 액세스, 셀 값 조작과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

이 기사에서 설명한 방법을 통합하면 Excel 파일로 효율적으로 작업하고 프로젝트의 기능을 확장하며 데이터 분석 및 조작 기술을 향상시킬 수 있습니다.

이러한 라이브러리를 계속 사용하고 해당 기능을 탐색하면 Python으로 스프레드시트를 보다 능숙하게 처리할 수 있습니다. 이 기사는 이제 작업을 완료하는 데 필요한 기술을 갖추었습니다. 새로운 기술을 시험해 볼 시간입니다!