들어가기 전에
Excel은 수십 년 동안 스프레드시트의 왕좌를 지켜왔으며, 많은 사람들이 다양한 영역에서 활용하고 있습니다. 하지만 Excel의 수많은 기능에도 불구하고, 실제로는 제대로 활용하지 못하거나 잘못 사용하고 있을 가능성이 있습니다. Excel의 사용자 친화적인 인터페이스와 Python의 분석 기능을 결합하는 것이 핵심이며, 그 방법을 소개합니다.
이 글은 아래 기사 내용을 토대로 작성되었습니다만, 필자의 개인 의견이나 추가 자료들이 다수 포함되어 있습니다.
- 원문: You are using Excel wrong if you haven’t tried its Python integration
- URL: https://www.xda-developers.com/using-excel-wrong-if-you-have-not-tried-python-integration/
생각보다 쉬운 시작
Python을 언급할 때 Excel을 위해 전용 Python 앱을 사용하라는 뜻은 아닙니다. 물론 여러 장점이 있지만, 익숙한 Excel 캔버스에 Python을 직접 통합하는 것만큼 좋은 것은 없습니다. 이러한 통합의 장점은 익숙한 작업 공간(Excel)을 그대로 사용할 수 있다는 것입니다. Excel의 직관적인 그리드에서 데이터와 상호 작용하면서도 복잡한 처리, 자동화 및 고급 분석은 Python을 기반으로 백그라운드에서 이루어집니다.
영업 분석가로서 고객 ID, 제품 범주, 매출 금액, 지역, 거래 날짜 등의 열이 포함된 고객 거래 데이터가 담긴 대용량 Excel 시트가 있다고 가정해 보겠습니다. 이제 지난 분기 각 지역별 매출을 기준으로 상위 3개 제품 범주를 빠르게 파악하여 마케팅 활동의 우선순위를 정하려고 합니다.
기존 Excel 방식을 사용하면 날짜를 필터링하고, 피벗 테이블을 설정하고, 해당 데이터를 추가로 필터링해야 합니다. 또한, 추가 단계 없이는 피벗 테이블 자체의 실제 순위를 쉽게 표시할 수 없습니다.
Excel에서 Python을 사용하면 셀에 직접 Python 표현식을 작성하여 이를 구현할 수 있습니다. 새 셀로 이동하여 =PY()를 입력하여 Python 코드를 입력할 수 있습니다. =PY() 블록 안에는 pandas를 활용하여 Excel 데이터를 처리하는 Python 코드를 작성할 수 있습니다. 그 후의 과정은 다음과 같습니다.
- Excel은 판매 데이터 테이블을 가져와 클라우드에서 판다스 데이터프레임으로 변환합니다.
- Python 코드는 클라우드 환경에서 실행됩니다.
- 판다스(Pandas) 작업은 데이터를 필터링하고, 지역별로 그룹화하고, 각 지역 내 판매 금액에 따라 제품 범주를 정렬한 다음, 각 범주에 대한 상위 3개를 선택합니다.
- 그러면 결과 DataFrame이 Excel 시트에 직접 표시됩니다.
강력한 파이썬 라이브러리 지원
Excel에서 파이썬을 사용할 수 있다는 소식을 처음 들었을 때 가장 먼저 든 생각은 '실제 파이썬의 성능이 얼마나 될까'였습니다. 하지만 공식 문서를 살펴보니 Microsoft의 시도가 허황된 것이 아니라는 것을 금방 알 수 있었습니다. 그들은 진정으로 방대하고 강력한 오픈 소스 라이브러리의 세계로 가는 문을 열었습니다.
셀에 =PY()를 입력하면 단순한 파이썬 인터프리터를 얻는 것이 아닙니다. Microsoft는 가장 널리 사용되고 강력한 Python 라이브러리 세트를 Excel 환경에 직접 통합했습니다.
예를 들어, Pandas는 데이터 정리, 피벗, 멜팅, 조인, 통합 문서 내의 여러 테이블 병합, 복잡한 집계 등과 같은 데이터 변환을 처리할 수 있습니다. 마치 수백 개의 행을 효율적으로 처리할 수 있는 스테로이드에 강력한 VLOOKUP과 SUMIFS가 추가된 것과 같습니다. 매주 시간을 절약할 수 있는 Excel 요령 중 하나입니다.
다른 라이브러리로 이동해 보겠습니다. 내장된 Excel 차트 유형과 사용자 지정 옵션은 항상 더 많은 것을 원하게 만들었습니다. Matplotlib과 Seaborn을 사용할 수 있게 되면서, 이제 Excel 데이터로 직접 전문적이고 사용자 정의가 가능한 차트를 생성할 수 있게 되었습니다. 사용자 지정 레이블이 있는 분산형 차트, 상관관계 히트맵, 분포도 등 어떤 차트가 필요하든 Python 코드를 사용해 생성할 수 있습니다.
전반적으로 Python 설치, 환경 설정 또는 종속성 관리에 대해 걱정할 필요가 없습니다.
스프레드시트 생산성의 미래, 파이썬
필자는 정말 큰 데이터 집합을 다룰 때 Excel로 벽에 부딪히는 경우가 많았습니다. 파이썬은 판다와 같은 라이브러리를 통해 이러한 한계를 뛰어넘었습니다. 제가 잘 알고 좋아하는 Excel 환경 내에서 방대한 양의 데이터를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있습니다. 데이터 집합이 너무 커졌다고 해서 외부 도구로 내보낼 필요가 없습니다.
게다가 분석을 위해 더 이상 조회나 합계와 같은 함수에만 국한되지 않습니다. 고급 통계 테스트를 수행하고, 예측 모델을 구축하고, 복잡한 패턴을 식별하는 데는 =PY() 수식만 있으면 됩니다.
마치며
지금까지 전적으로 Excel에만 의존해 왔다면, 잠재력을 놓치고 있는 것입니다. Python 통합을 도입하면 Excel만으로는 불가능한 방식으로 인사이트를 시각화할 수 있습니다. 물론, 이전에 Python을 사용해 본 적이 없는 경우 학습 곡선이 따릅니다. 하지만 특정 Python 라이브러리에 익숙해지는 데 도움이 되는 충분한 문서와 튜토리얼이 있습니다. Excel에서 복잡한 데이터 집합을 자주 다루고 그로부터 의미 있는 인사이트를 얻는 데 어려움을 겪고 있다면 적극 시도해 보시기 바랍니다.
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