엑셀에서 파이썬 활용하는 법

엑셀 X 파이썬 - 엑셀이 파이썬을 품었다
정성일 지음 / 길벗 / 2024년 7월

데이터 정리하면 바로 떠오르는 툴이 있다. 엑셀이다.

기존의 엑셀이 제공해 주는 여러 기능의 덕을 많이 보고 있지만,

내심 아쉽게 느껴졌던 부분이 있었다.

데이터 나열과 정리는 기가 막히는데

데이터 표현력, 즉 차트 파트는 아쉬움이 남는다.

'엑셀로 다양한 차트 구성하는 법'이 궁금해 접하게 된 책이 있다.

'엑셀이 파이썬을 품었다.'를 부제로 둔,

파이썬 코드를 엑셀 함수처럼 편하게 사용할 수 있는 <엑셀 X 파이썬>이다.

책이 참 친절하다.

'엑셀과 파이썬의 기본 사용법'에 대해 먼저 다뤄준다.

가장 기본적으로 이 친구들이 누구인지 소개해 준다.

엑셀은 익숙하기에, 새로운 친구인 듯 아닌 듯 (나온 지는 꽤 되었지만 엑셀보다는 낯선 친구이고, 사용에 미흡하니... 새 친구라고 칭하려 한다.) 파이썬이 왜 우리의 친구가 되어야하는지, 그 친구의 매력에 대해 나열해 준다.

파이썬을 접하려고 시도해 본 적은 몇 번 있지만,

번번이 실패했었다.

조금 쓰일 법한 컴퓨터 용어 중 가장 먼저 접한 게 C언어인 듯한데,

(물론 그 전도 있지만, 파이썬과 비슷한 계열로는 이 친구 같아서)

'Hello, World!'와 ; 로 밑으로 내려가는 거였나... 하는 맞는지 틀린지도 모르는 얕은 기억만이 남아있다.

C언어를 접하며 너무 힘들었기에

컴퓨터 용어는 나와 맞지 않다면서 멀리 하다가

파이썬은 좀 더 쉽고 오픈 소스라기에 두어 번 도전했던 적이 있다.

혼자 취미 삼아 도전했던 터라 길게 이어지지는 못했었다.

이후에 Matlab을 배우며 파이썬도 다시 도전해 볼까 하던 찰나

엑셀의 차트 표현에 아쉬움이 있었는데,

'코딩과 합쳐지면 훨씬 다양하겠는데?'라는 생각으로 접하면서도

내심 컴퓨터 용어에 대한 두려움에 또 굴복되면 어쩌나 싶었다.

이번엔 차근차근 알려주신 덕에 완벽하다고는 할 수 없지만,

수박 겉 핥기는 하고 온 듯 하다.

2장에서 본격적으로 엑셀 파이썬 맛보기가 시작된다.

'=PY('로 시작되는 엑셀 파이썬은 그냥 엑셀에 입력하면 안되고,

업데이트 후 이용이 가능하다. (Mac 환경이나, 패드, 핸드폰에서는 구동이 불가하다.)

혹시 보이지 않을 경우

수식 파트에 어떻게 올릴 수 있는지도

무려 두 가지 방법으로 차근 차근 알려주시니 그 내용을 그대로 참고하면 된다.

'=PY(' 입력으로 바로 코드창이 활성화되는데,

입력 창이 좁다고 느끼기도 전에

Ctrl+Enter+U를 누르는 법을 알려줌으로써,

입력 창 크기 조절에 도움을 준다.

가장 먼저 입력해 본 건,

a="Hello,"

b="World!"

a+b

였다.

엔터만 누르면 들어가면 좋으련만, 아쉽게도 Ctrl+Enter가 실행 기능이었다.

체크 버튼을 누르는 걸로도 할 수 있지만, 키보드가 편하기에 전자를 택했다.

그럼 셀에 좌측에 [py]가 남는데, 이 부분을 없애는 법도 바로 알려주신다.

겉핥기가 가능한 이유가 바로 이런 부분들이었다.

제공되는 예제도 많고 책 내용만 따라 해보아도 정말 얕은 맛보기는 가능하다 보니

진중보다는 차분하게 그저 한 번 따라 해보자는 취지로 도전하기에도,

원하는 데이터 추출을 위해 실력 업그레이드용으로

공부하기에도 좋은 책으로 보였다.

다른 프로그램이 궁금할 초보자를 위해 타 프로그램과의 비교도 놓치지 않는다.

가장 중요하다고 생각되는 초기 세팅부터 이후 실력이 쌓이면 만져볼 수 있는 고급 세팅까지 언급해 준 후, 실전으로 걸음마를 시작하는데 클라우드로 연동되는 과정을 중간 중간 알려주며 가다 보니 정말 걷는 법부터 배우는 기분이었다.

데이터를 입력하고 수정하는 법을 간단히 도전해 본 후,

드디어 파이썬과 엑셀의 만남으로 더 강력해진 차트 생성이 보였다.

그간 엑셀의 차트가 약간 아쉬움이 남았던 건

PC용 소프트웨어의 메모리 한계 때문이었다고 한다.

여러 데이터 차트를 한 번에 생성하기 어렵다고 한다.

여기서도 마찬가지로 파이썬 수식 후, 셀에 값을 입력하고

추가적으로 '.plot()'을 붙인 후 ctrl+enter로 실행하면

마법의 [py]와 함께 차트가 표시된다.

사실 이 때 나온 차트는 책에서도 이미 보았지만,

엑셀 기본 차트와 다른 바 없어 아쉬웠지만 이내 발전하기 위한 기본이니~

둘째 마당으로 구성된 엑셀 파이썬 맛보기 파트에 진입해

데이터 가공을 조금 더 연습한 후, 차트 생성 파트와 chat gpt 활용 존으로 이동했다.

바로 다채로운 차트로 이어질 줄 알았는데,

엑셀과 동일한 피벗 테이블부터 시작했다.

기초부터 처리하는 대신 파이썬은

엑셀보다 방대한 양을 빠르게 처리할 수 있다고 한다.

그래도 이내 파이썬 엑셀에서만 쓸 수 있는 바이올린 플랏도 접할 수 있었다.

이 플랏은 한 항목만 표현하면 여러 그룹의 분포 체크를 위해서는

그에 맞는 차트 수가 요구되는데, 한 개의 차트로 한 번에 비교할 수 있게 된다.

실습으로 국민건강보험공단의 데이터를 활용했는데

방대한 데이터에 일정 부분만 표현하면 평균값이 되지 못하는 한계를,

파이썬 엑셀은 많은 양을 다 처리하고 바이올린 플랏으로

중앙값 14에 밀집됨을 한 눈에 파악할 수 있었다.

한 개의 플랏에 멈추지 않고 기존 y 축의 혈색소에 x 값을 나이로 설정하면

나이가 듦에 따라 헤모글로빈 중앙값의 감소가 보인다.

사실 엑셀과 같은 플롯인데, 이번 건

방대한 양 처리가 가능해 데이터 신뢰성 확보가 가능한 점과

바이올린 플롯으로 여러 차트가 아닌 한 눈에 파악 가능하다는 게 상당한 메리트였다.

hue 옵션 추가로 gender를 설정할 경우 남녀로 구별해 파악할 수 있었다.

그 이후에는 셋째 마당에서 주식 관련 활용 툴을 배우고,

넷째 마당에서 실제 사용할 수 있는 마지막 정보들을 얻을 수 있었다.

그 중 셋째 마당에서는

주식 매매의 시세 데이터를 분석해

매매 신호를 포착할 수 있는 보조 지표로 활용하고,

과거 시세 데이터를 기반으로 매수, 매도를 결정하는데

활용할 수 있도록 가상 매매 프로그램 제작법도 알려준다.

당연하지만, 매매 프로그램과 보조 지표 제작 시에

주식 정보를 끌어온 것으로 활용하니

책에서 제시하는 기본 문법만 익히면 된다.

그 외에도 국내 주식의 흐름을 (등락이 급변하는 것 제외)

파악할 수 있는 차트 도출도 가능하다.