Python으로 데이터 분석 자동화 스크립트 만들기

데이터 분석의 자동화는 현대 비즈니스에서 점점 더 많은 관심을 받고 있습니다. 특히, Python은 이러한 자동화 작업에 적합한 프로그래밍 언어로 자리 잡고 있습니다. 본 글에서는 Python을 활용하여 데이터 분석을 자동화하는 방법을 심층적으로 다뤄보겠습니다. 이 과정에서는 특히 Excel 파일의 데이터를 효율적으로 다루는 방법을 설명할 것입니다.

엑셀 파일에서 데이터 분리하기

특정 카테고리를 기준으로 데이터를 분리하고 이를 Excel 시트에 저장하는 과정은 여러 번 반복되는 작업 중 하나입니다. 예를 들어, 거래처별, 날짜별, 또는 제품별로 시트를 나누어 저장할 수 있습니다. 이러한 작업을 자동화하면 업무의 효율성을 극대화할 수 있습니다.

Python과 OpenPyXL 설치하기

Python의 OpenPyXL 라이브러리는 Excel 파일을 쉽게 읽고 쓸 수 있도록 지원합니다. 만약 이 라이브러리가 설치되지 않았다면, 아래의 명령어를 터미널에 입력해 설치하실 수 있습니다:

• pip install openpyxl

설치가 완료되면, 그 다음은 Excel 파일을 불러오고 필요한 정보를 추출하는 코드 작성을 시작할 수 있습니다. 코드 작성은 Python 파일을 생성하고, 그 안에 필요한 모듈을 불러오는 것으로 시작합니다.

제품명별 시트 만들기

예를 들어, ‘python_separate.xlsx’라는 엑셀 파일에서 제품명별로 시트를 생성하는 과정을 살펴보겠습니다. 먼저, OpenPyXL을 import한 후, Excel 파일을 불러오고 활성화된 시트를 선택합니다. 이후, 제품명 리스트를 만들고, 행을 순회하면서 각각의 제품명을 확인합니다.

데이터 추출 및 시트 생성

엑셀의 데이터는 특정 범위에서 읽어올 수 있습니다. 예를 들어 B2에서 E2까지의 데이터를 추출하고, 이 데이터를 기반으로 시트를 생성할 수 있습니다. 아래는 제품명을 새 시트로 추가하는 간단한 예제 코드입니다:

python
import openpyxl
# 엑셀 파일 불러오기
wb = openpyxl.load_workbook(‘c:/Users/User/Desktop/python_excel/python_separate.xlsx’)
# 현재 활성화 된 시트 선택
ws = wb.active
# 제품이름 리스트
name_list = []
# Excel 데이터 가져오기
for row in ws.iter_rows(min_row=2, min_col=2):
name = row[0].value
if name not in name_list:
name_list.append(name)
wb.create_sheet(name)
data = []
for cell in row:
data.append(cell.value)
wb[name].append(data)
# 파일 저장
wb.save(‘c:/Users/User/Desktop/python_excel/python_separate.xlsx’)

상기 코드에서 각 제품명을 새로운 시트로 추가하고, 해당 제품에 대한 데이터를 삽입합니다. 이를 통해 특정 제품에 대한 정보를 별도의 시트에서 관리할 수 있습니다.

PDF에서 데이터 추출하기

엑셀 데이터 외에도 다양한 형식의 데이터, 특히 PDF 파일에서 정보를 추출하는 것도 중요한 업무 자동화의 한 부분입니다. Python의 PDFPlumber 라이브러리를 활용하여 PDF 파일에서 필요한 데이터를 효율적으로 추출할 수 있습니다.

PDFPlumber 설치 및 데이터 추출

PDFPlumber는 PDF 파일의 텍스트와 표를 쉽게 추출할 수 있는 라이브러리입니다. 이를 사용하기 위해서는 우선 아래의 명령어로 설치해야 합니다:

• pip install pdfplumber

설치 후, PDF 파일을 열고 데이터를 추출하려면 아래와 같은 코드를 사용할 수 있습니다:

python
import pdfplumber
# PDF 파일 열기
with pdfplumber.open(“path/to/your/pdf_file.pdf”) as pdf:
page = pdf.pages[0]
text = page.extract_text()
print(text)

이 코드는 PDF 파일의 첫 페이지에서 텍스트를 추출합니다. 텍스트를 잘 유지하면서 데이터를 가공하기 위해, 빈 공간을 유지한 채로 정보를 불러오는 것이 좋습니다.

데이터 분석 자동화의 중요성

데이터 분석 자동화는 반복적인 업무를 줄이고, 보다 중요한 과제에 집중할 수 있는 기회를 제공합니다. Python을 사용하여 자동화 프로그램을 작성하면, 동적인 데이터 환경에서 보다 유연하게 대처할 수 있습니다. 데이터 분석 자동화의 장점은 다음과 같습니다:

• 시간 절약: 반복 작업을 자동화하여 빠른 결과 도출
• 정확성: 사람이 하는 실수를 최소화
• 효율성: 데이터 수집 및 분석 과정에서의 수동 작업 감소

이러한 이점 덕분에 많은 기업들은 Python과 같은 프로그래밍 언어를 통해 데이터 자동화를 진행하고 있습니다. 데이터 분석을 통해 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있으며, 이는 비즈니스의 발전으로 이어집니다.

결론

Python을 활용한 데이터 분석 자동화는 현대 비즈니스에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. OpenPyXL과 PDFPlumber와 같은 라이브러리를 통해 다양한 형식의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 따라서, 업무 효율성을 높이고 보다 나은 결과를 도출하기 위해 데이터 자동화의 필요성은 점점 더 커지고 있습니다.

앞으로도 Python을 통해 다양한 업무 자동화를 진행해 보시기를 권장합니다. 복잡한 데이터 처리 작업을 단순화하여 귀중한 시간을 절약하고, 더 중요한 업무에 집중할 수 있는 기회를 제공할 것입니다.

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