일 잘하는 직장인을 위한 엑셀 자동화 with 파이썬

복잡하고 지루한 반복 업무를 쉽고 빠르게 해치우는 방법

파이썬을 활용해 엑셀 파일과 데이터를 자유자재로 다루자!

엑셀은 기능이 풍부하고 사용하기가 쉬워서 오랫동안 사랑받아온 프로그램이지만 대량의 데이터를 반복적으로 다룰 때는 자동화하기가 어렵습니다. 이 책은 파이썬을 이용해 엑셀 업무를 자동화하는 방법을 다룹니다. 기본적인 파이썬 문법부터 데이터 분석과 엑셀 자동화까지 상세히 설명하고 있어 파이썬을 처음 배우는 초보자뿐만 아니라 실무에서 지루한 반복 업무를 자동화하려는 분들께 좋은 지침서가 될 것입니다. 직관적인 이해를 돕기 위해 이 책에서는 다양한 실습용 데이터와 예제 코드를 제공합니다. 이 책의 내용을 충분히 습득한 후에 각자의 업무에 적용하면 그동안 수동으로 진행하던 복잡하고 지루한 엑셀 관련 업무를 자동화해 빠르고 간편하게 처리할 수 있습니다.

 

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

  • 아나콘다(Anaconda)를 활용한 파이썬 개발 환경 설치, 주피터 노트북 사용법
  • 파이썬 기본 문법, 문자열 데이터 처리(분리, 삭제, 연결, 찾기, 바꾸기)
  • 넘파이와 판다스를 이용한 배열과 표 데이터 처리(연산, 집계, 데이터 선택과 삭제, 통합)
  • XlsxWriter로 서식을 지정해 엑셀 파일 쓰기, 엑셀 파일에 그림과 텍스트 상자 삽입
  • xlwings로 문서 보안이 적용된 엑셀 파일 읽고 쓰기, 프린트나 PDF 파일로 출력
  • 엑셀 파일 다루기(데이터 읽기, 쓰기, 통합, 계산, 집계, 누락 데이터 확인과 처리, 피벗 테이블)
  • 판다스에서 xlsxwriter 엔진을 이용해 엑셀 차트와 스파크라인 그리기
  • 판다스와 matplotlib으로 데이터 시각화(선/막대/파이/면적/박스 그래프, 산점도, 히스토그램)
  • 엑셀과 파이썬을 활용한 통계 데이터 분석(기본 통계량 분석, 상관 분석, 회귀 분석)

 

도서 상세 이미지

최은석

GIST에서 박사학위를 받고 삼성전자에서 센서 기반 인터랙션 설계, 센서 신호 처리, 로봇 제어, 임베디드 시스템 S/W 관련 업무를 하고 있다. 항상 좀 더 좋은 방법이 없을까 고민하며 새로운 아이디어를 제시하고 구현하는 과정을 즐긴다. 파이썬을 이용한 업무 자동화, 데이터 처리 및 분석, 마이크로컨트롤러 응용에 관심이 많으며 주변 사람들에게 파이썬의 편리함을 알리고 있다. 저서로는 『데이터 분석을 위한 파이썬 철저 입문』이 있다.

  • ▣ 01장: 프로그래밍 언어 파이썬 시작하기
    • 1.1 시작하기 전에 알아보기
      • 엑셀과 VBA의 한계
      • 파이썬의 특징
    • 1.2 파이썬 시작하기
      • 파이썬 개발 환경 설치
      • 파이썬 실행하기
      • 통합 개발 환경에서 파이썬 코드 작성
    • 1.3 주피터 노트북 활용
      • 주피터 노트북 실행과 노트북 생성
      • 주피터 노트북 주요 기능 둘러보기
      • 주피터 노트북에서 코드 작성
      • 주피터 노트북에서 문서 작성
      • 그 밖에 할 수 있는 작업
    • 1.4 정리
    •  
  • ▣ 02장: 파이썬 기본 문법
    • 2.1 변수와 자료형
      • 변수
      • 숫자(int, float)
      • 문자열(str)
      • 불(bool)
      • 리스트(list)
      • 튜플(tuple)
      • 세트(set)
      • 딕셔너리(dict)
    • 2.2 제어문
      • 조건문
      • 반복문
    • 2.3 데이터의 출력
      • 기본 출력
      • 출력 형식 지정
    • 2.4 정리
    •  
  • ▣ 03장: 함수, 클래스, 모듈
    • 3.1 함수
      • 함수의 정의와 호출
      • 내장 함수
    • 3.2 클래스
      • 클래스와 객체
      • 클래스의 상속
    • 3.3 모듈
      • 모듈 만들고 불러오기
      • 내장 모듈
      • 패키지
    • 3.4 정리
    •  
  • ▣ 04장: 파일 읽고 쓰기와 문자열 처리
    • 4.1 파일 읽고 쓰기
      • 파일 읽고 쓰기 위한 기본 구조
      • 파일 읽기
      • 파일을 한 줄씩 읽어 처리하기
      • 파일 쓰기
      • with 문으로 파일 읽고 쓰기
    • 4.2 문자열 처리
      • 문자열 분리하기: split()
      • 불필요한 문자열 삭제하기: strip()
      • 문자열 연결하기: join()
      • 문자열 찾기: find(), count(), startswith(), endswith()
      • 문자열 바꾸기: replace()
      • 대소문자 변경하기: lower(), upper()
    • 4.3 정리
    •  
  • ▣ 05장: 데이터 처리와 분석을 위한 라이브러리
    • 5.1 배열 데이터 연산에 효율적인 넘파이(NumPy)
      • 배열 데이터 생성
      • 배열 데이터 연산
      • 배열 데이터 선택
    • 5.2 표 데이터 처리에 강한 판다스(pandas)
      • 데이터 구조와 생성
      • 표 형식의 데이터 파일 읽고 쓰기
      • 표 데이터 연산
      • 표 데이터 선택
      • 표 데이터 통합
    • 5.3 정리
    •  
  • ▣ 06장: 엑셀 파일을 다루는 라이브러리
    • 6.1 XlsxWriter로 엑셀 파일 생성하기
      • XlsxWriter 기본 사용법
      • XlsxWriter로 다양한 자료형 데이터 쓰기
      • XlsxWriter로 셀 서식 지정
      • XlsxWriter로 그림과 텍스트 상자 삽입
    • 6.2 파이썬으로 엑셀과 상호 작용할 수 있는 xlwings
      • xlwings의 기본 사용법
      • xlwings로 다양한 자료형 데이터 쓰고 읽기
      • xlwings로 엑셀 파일 출력하기
    • 6.3 정리
    •  
  • ▣ 07장: 엑셀 파일과 데이터 다루기
    • 7.1 파이썬을 이용한 엑셀 파일 처리 과정
    • 7.2 엑셀 파일 통합
      • 효율적인 데이터 처리를 위한 엑셀 데이터 구조
      • 여러 엑셀 파일을 하나로 통합하기
    • 7.3 엑셀 데이터 필터링과 계산
      • 데이터 필터링
      • 데이터 계산
      • 여러 엑셀 파일에 적용하기
    • 7.4 알아두면 유용한 엑셀 함수를 파이썬으로 처리하기
      • 지정한 범위에서 데이터 찾아서 가져오기
      • 조건에 따라 결과 입력하기
      • 조건에 따라 다른 서식 적용하기
    • 7.5 엑셀 데이터 정제
      • 누락 데이터 확인과 처리
      • 데이터 추출과 정리
    • 7.6 엑셀 데이터 요약과 집계
      • 피벗 테이블 만들기 기본
      • 피벗 테이블 만들기 심화
    • 7.7 웹 페이지에서 데이터 가져오기
      • 표 데이터 가져오기 기본
      • 표 데이터 가져오기 심화
    • 7.8 정리
    •  
  • ▣ 08장: 엑셀 데이터 시각화
    • 8.1 엑셀 차트
      • 엑셀 차트를 생성하는 코드의 기본 구조
      • 막대형 차트
      • 꺾은선형 차트
      • 영역형 차트
      • 원형 차트
      • 분산형 차트
    • 8.2 엑셀 스파크라인
      • 스파크라인의 종류와 활용 예
      • 스파크라인을 생성하는 코드의 기본 구조
    • 8.3 판다스로 그래프 그리기
      • 그래프를 위한 기본 구조
      • 선 그래프(꺾은선형 차트)
      • 막대 그래프(막대형 차트)
      • 산점도(분산형 차트)
      • 파이 그래프(원형 차트)
      • 면적 그래프(영역형 차트)
      • 히스토그램
      • 박스 그래프(상자 수염 차트)
      • 그래프를 저장하고 엑셀 파일에 추가하기
    • 8.4 정리
    •  
  • ▣ 09장: 엑셀과 파이썬을 이용한 통계 데이터 분석
    • 9.1 통계 데이터 분석 기본
      • 기본 통계량 이해
      • 기본 통계량 구하기
    • 9.2 통계 데이터 분석 심화
      • 상관 분석
      • 회귀 분석
    • 9.3 정리

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