[Python][pandas] 데이터 불러오기 - Excel

Excel 파일이란 ?

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  Excel 파일은 Microsoft Excel에서 생성되는 데이터 형식으로, 일반적으로 .xlsx 또는 .xls 확장자를 가진다. 각 Excel 파일은 여러 개의 시트(Sheet)로 구성되며, 시트 안에는 행(Row)과 열(Column)로 이루어진 데이터가 저장된다.

 

  데이터 분석에서 Excel 파일은 가장 널리 사용되는 데이터 형식 중 하나다. Pandas는 Excel 파일을 손쉽게 다룰 수 있는 read_excel() 함수를 제공한다. 이 글에서는 Excel 파일의 기본 구조를 이해하고, Pandas를 활용해 데이터를 읽고 처리하는 방법, 그리고 자주 발생하는 문제와 해결 방법을 살펴본다.

 

Excel 파일 예시:

# Sheet1
Name    Age    City
김서울   25    서울
이전주   30    전주
송공주   35    공주

# Sheet2
Product    Sales
A          100
B          200
C          300

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Pandas로 Excel 파일 불러오기

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Pandas의 read_excel() 함수는 Excel 파일을 읽어 DataFrame으로 변환한다. 기본 사용법은 다음과 같다.

import pandas as pd

# Excel 파일 읽기
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 데이터 확인
print(df.head())

# 출력 예시
# Name    Age    City
# 김서울   25    서울
# 이전주   30    전주
# 송공주   35    공주

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주요 매개변수 (Parameters)

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# sheet_name
# 읽어올 시트를 지정함
# default는 0으로 첫 번째 시트를 읽음
# 다중 시트 읽기:
#  특정 시트 이름: sheet_name='Sheet1'
#  시트 번호: sheet_name=1 (두 번째 시트)
#  모든 시트 읽기: sheet_name=None (결과는 딕셔너리 형태)

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=0) # 첫 번째 시트 읽기

df_sheet1 = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 특정 시트 이름으로 읽기

# 모든 시트 읽기
dfs = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=None)  # 결과는 딕셔너리 형태

# header
# 헤더(열 이름)가 있는 행 번호를 지정함
# default는 0(첫 번째 행)
# 헤더가 없거나 다른 위치에 있을 경우 직접 지정 가능함

df = pd.read_excel('data.xlsx', header=0) # 첫 번째 행을 헤더로 사용

df_no_header = pd.read_excel('data.xlsx', header=None) # 헤더 없이 읽기

# usecols
# 읽어올 열의 범위 또는 이름을 지정함

df_columns = pd.read_excel('data.xlsx', usecols='A:C') # 특정 열 범위 읽기

df_selected = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=['Name', 'Age']) # 특정 열 이름만 읽기

# skiprows
# 읽는 동안 건너뛸 행 수를 지정함
# 데이터 위에 설명이나 메타데이터가 있는 경우 유용

df_skip = pd.read_excel('data.xlsx', skiprows=2) # 처음 2개의 행 건너뛰기

# dtype
# 특정 열의 데이터 타입을 지정함

df = pd.read_excel('data.xlsx', dtype={'Age': int}) # Age 열을 정수로 읽기

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read_excel() 의 경우에도 read_csv()처럼 에러가 발생할 가능성이 농후하다. 해당 내용은 이전에 작성한 글을 참고하길 바란다.

 

2025.01.22 - [개발 Code/파이썬 Python] - [Python][pandas] 데이터 불러오기 - CSV

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