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Excel 자동화

Posted Sep 19, 2025
By haedal-uni
7 min read

자동화

Python 기본 문법 및 개념

파일 실행

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__name__ == "__main__"

해당 파이썬 파일이 직접 실행될 때만 그 안의 코드를 실행하도록 하는 구문

다른 파일에서 import할 경우에는 실행되지 않는다.




Import

다른 파일에서 실행할 때 import 구문으로 가져오기 위해 파일명을 간단하게 작성

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# a.py
def hello_word() :
    print("wow")

# b.py
import a
x = a.hello_world()
# wow 출력




in, not in

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x = "hello world"
y = "hello world _ with python"
if x in y :
    print("wow")

# wow

  • 문자열 포함 여부 확인

  • 리스트, 튜플, 딕셔너리에서도 활용 가능







문자열 가공

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df['ROAS'] = ((df['매출'] / df['광고비']) * 100).round(0).astype(int).astype(str) + "%"

  • (계산) → 숫자 Series

  • .astype(str) → 각 값이 문자열로 변환

  • ”%” → 퍼센트 기호 붙이기


*결측치가 없다면 astype()으로 한번에 변환.

변환할 수 없는 데이터가 포함된다면 pd.to_numeric()으로 처리




날짜 설정

datetime.timedelta는 시간 간격을 나타내는 객체로 날짜나 시간에 특정 기간을 더하거나 뺄 때 사용한다.

n일 전의 날짜를 구하려면 뺄셈, n일 후의 날짜를 구하려면 덧셈을 하면 된다.

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from datetime import datetime, timedelta
today = datetime.date.today()
x = timedelta(days=365)
print(today + x)
print(today - x)
# 2026-09-19
# 2024-09-19




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from datetime import datetime, timedelta

#### 오늘 ~ 2주 전
today = datetime.today()
two_weeks_ago = today - timedelta(weeks=2)
target_date = two_weeks_ago + timedelta(days=1)
formatted = target_date.strftime("%Y-%m-%d")

#### 전날 ~ 2주
today = datetime.today()
yesterday = today - timedelta(days=1)
two_weeks_ago = yesterday - timedelta(weeks=2)
formatted = two_weeks_ago.strftime("%Y-%m-%d")
print(formatted)





Win32com

Microsoft에서 제공하는 윈도우 프로그램을 파이썬으로 제어할 수 있도록 만든 API

Microsoft Excel, Power point, Word, Outlook 등 제어 가능

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pip install pywin32

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import win32com.client as py
outlook = py.Dispatch("Outlook.Application").GetNamespace("MAPI")
outlook.GetDefaultFolder(6) # 받은 편지함



실행

  • 5초마다 확인하고 최대 90초까지 대기

  • 최신순 정렬 후 보낸 사람이 TARGET_SENDER와 일치하는 메일을 탐색

  • 현재 시간 기준 5분 이내 메일이라면 본문 2번째 줄을 출력 ```py def email_code(): TARGET_SENDER = “EXCEL” WAIT_TIMEOUT = 90 CHECK_INTERVAL = 5

    outlook = py.Dispatch(“Outlook.Application”).GetNamespace(“MAPI”) inbox = outlook.GetDefaultFolder(6)

    start_time = time.time() while time.time() - start_time <= WAIT_TIMEOUT: try: messages = inbox.Items # 받은 편지함 - 모든 메시지 받기 messages.Sort(“[ReceivedTime]”, True) # 최신순 정렬 latest_mail = messages.GetFirst() # 최신 메일 하나만 가져오기

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          if latest_mail and TARGET_SENDER in latest_mail.SenderName: # 발신인
          now = datetime.now()
          mail_time = latest_mail.ReceivedTime.replace(tzinfo=None)
          if (mail_time.date() == now.date()) and (abs((now - mail_time).total_seconds()) <= 300):
              body_lines = latest_mail.Body.splitlines()
              if len(body_lines) > 1:
                  return body_lines[1]
              else:
                  print("본문 줄 수 부족")
                  return None
          else:
              print("대기 중")

  except Exception as e:
      print("오류:", e)

  time.sleep(CHECK_INTERVAL)   print("시간 초과")   return None

print(email_code())

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## Excel 자동화
### 데이터 삭제
```py
import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

new_path = 'new/' # 새로 추가할 엑셀 파일 위치
old_path = 'old/' # 붙여넣을 엑셀 파일 위치

# header → index 기준
df1 = pd.read_excel(new_path + 'new_apple.xlsx', sheet_name='apple', header=1)
print(df1.shape)

df2 = pd.read_excel(new_path + 'new_mango.xlsx', sheet_name='mango', header=2)
print(df2.shape)

wb = load_workbook(old_path + 'fruit.xlsx')

# excel은 1번부터
ws = wb['apple']
for row_idx in range(ws.max_row, df1.shape[0]+3, -1):  # 4번째 행~
    ws.delete_rows(row_idx)
wb.save("fruit.xlsx")

wb = load_workbook('fruit.xlsx')
ws = wb['mango']
for row_idx in range(ws.max_row, df2.shape[0]+2, -1):  # 3번째 행 ~
    ws.delete_rows(row_idx)
wb.save("fruit.xlsx")

새 데이터가 500행이고 기존 데이터가 600행이라면 → 남은 100행은 제거




데이터 붙여넣기

이해하기 쉽게 시트명을 변경해봤다.(위와 동일x)

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from openpyxl import load_workbook

path = 'new/' # apple과 mango의 파일 위치
a = 'new_apple.xlsx'
b = 'new_mango.xlsx'
c = 'fruit.xlsx' # 복붙할 xlsx

a_wb = load_workbook(path + a, data_only = True) # 수식x. 값만 가져오기
a_ws = a_wb['apple']

# 행의 개수 만큼 튜플 반환
data_to_copy = []
for row in a_ws.iter_rows(min_row=4, max_row=a_ws.max_row, values_only=True):
    data_to_copy.append(row)

b_wb = load_workbook(c)
b_ws = b_wb['old_apple'] # 저장할 시트 명

# excel은 1부터 시작 → start=4, start=1
for row_idx, data_row in enumerate(data_to_copy, start=4):
    for col_idx, value in enumerate(data_row, start=1):
        b_ws.cell(row=row_idx, column=col_idx, value=value)

b_wb.save('new_fruit.xlsx')

# # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # #

a_wb = load_workbook(path + b, data_only = True)
a_ws = a_wb['mango']

# 행의 개수 만큼 튜플 반환
data_to_copy = []
for row in a_ws.iter_rows(min_row=4, max_row=a_ws.max_row, values_only=True):
    data_to_copy.append(row)

b_wb = load_workbook('fruit.xlsx')
b_ws = b_wb['old_mango']

# excel은 1부터 시작 → start=3, start=1
for row_idx, data_row in enumerate(data_to_copy, start=3):
    for col_idx, value in enumerate(data_row, start=1):
        b_ws.cell(row=row_idx, column=col_idx, value=value)

b_wb.save('new_fruit.xlsx')




DataFrame

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df_platforms = pd.DataFrame.from_dict(df["플랫폼별"], orient="index").reset_index()
df_platforms = df_platforms.rename(columns={"index": "플랫폼"})



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results = {
    "NAVER": {"광고비": 1000, "매출": 3000, "노출": 5000, "유입": 200},
    "GOOGLE": {"광고비": 2000, "매출": 6000, "노출": 8000, "유입": 350}
}

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pd.DataFrame.from_dict(results, orient="index")

바깥 딕셔너리의 key 를 DataFrame의 index 로 사용

.광고비매출노출유입
NAVER100030005000200
GOOGLE200060008000350



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.reset_index()

Index를 컬럼으로 빼기 위해 사용

index광고비매출노출유입
NAVER100030005000200
GOOGLE200060008000350



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.rename(columns={"index": "플랫폼"})

컬럼 이름 index를 플랫폼으로 변경





REFERENCE

This post is licensed under CC BY 4.0 by the author.
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