
우리는 하루에도 수없이 많은 엑셀 파일을 열고 닫아요. 단순히 복사해서 붙여넣고, 서식을 맞추는 일들이 사실 우리 업무 시간의 상당 부분을 차지하고 있죠. 엑셀 자체의 '매크로(VBA)' 기능도 훌륭하지만, 제가 파이썬을 추천하는 이유는 명확해요. 문법이 인간의 언어와 닮아 배우기 훨씬 쉽고, 엑셀뿐만 아니라 웹 데이터 수집, 메일 발송 등 확장성이 무궁무진하기 때문이에요.
특히 2026년 현재는 AI 도구들의 발전으로 코드를 직접 짜지 않아도 구조만 이해하면 누구나 자동화 프로그램을 완성할 수 있는 시대가 되었어요. 이제는 '어떻게 코딩하느냐'보다 '무엇을 자동화할 것인가'가 더 중요해진 셈이죠. 오늘 저와 함께 알아볼 내용은 복잡한 프로그래밍 이론이 아니라, 당장 내일 출근해서 써먹을 수 있는 실무 밀착형 기술이에요.

본격적으로 시작하기 위해 우리는 두 가지만 기억하면 돼요. 바로 Pandas(판다스)와 Openpyxl이에요. 판다스는 거대한 데이터를 표 형태로 다루는 데 특화되어 있고, Openpyxl은 엑셀 파일의 서식이나 시트 자체를 제어하는 데 사용되죠. 이 두 조합만 있다면 사실상 엑셀로 하는 모든 작업을 자동화할 수 있어요.
| 라이브러리명 | 주요 용도 | 난이도 |
|---|---|---|
| Pandas | 데이터 분석, 필터링, 병합 | 중간 |
| Openpyxl | 엑셀 파일 생성, 셀 색상 변경 | 쉬움 |
| PyAutoGUI | 마우스/키보드 자동 제어 | 쉬움 |
처음 코드를 작성할 때는 막막할 수 있어요. 하지만 걱정 마세요. 엑셀 파일을 불러오고, 원하는 조건을 필터링한 뒤, 다시 저장하는 과정은 단 5줄 정도의 코드로 구현 가능하거든요. 예를 들어 수십 개의 지점별 매출 파일을 하나로 합치는 작업도 파이썬 반복문을 사용하면 클릭 한 번에 끝낼 수 있습니다.

많은 분이 가장 고통받는 작업 중 하나가 '여러 파일의 데이터를 하나로 합치기'일 거예요. 일일이 파일을 열어서 범위를 지정하고 복사해서 붙여넣는 일 말이죠. 파이썬의 `os` 라이브러리와 `pandas`를 결합하면 특정 폴더에 있는 모든 `.xlsx` 파일을 인식해서 순식간에 수직으로 쌓아 올릴 수 있습니다.
이렇게 합쳐진 데이터는 피벗 테이블을 만들거나 그래프로 시각화하기에도 훨씬 용이해져요. 저 같은 경우에는 매달 말 정산 업무를 이 코드로 자동화했는데, 기존에 3시간 걸리던 업무가 현재는 커피 한 잔 마시는 시간보다 짧게 끝난답니다. 코딩은 단순히 기술을 배우는 게 아니라 '시간'을 사는 행위라는 점을 꼭 기억해 주세요.
Q1. 코딩을 전혀 모르는데 영어가 필수인가요?
A1. 아주 기초적인 영단어(read, save, for 등)만 알면 충분해요! 논리적인 흐름을 이해하는 것이 훨씬 중요하며, 최근엔 한글 주석이 잘 달린 코드 예제가 많아 큰 어려움 없이 시작할 수 있습니다.
Q2. 엑셀 파일 용량이 너무 커도 괜찮을까요?
A2. 네, 오히려 수십만 행이 넘는 대용량 데이터일수록 엑셀보다 파이썬이 훨씬 빠르고 안정적으로 작동합니다. 엑셀이 멈추는 현상(프리징) 없이 데이터를 처리할 수 있다는 것이 큰 장점이죠.
Q3. 유료 프로그램인가요?
A3. 파이썬과 오늘 소개해드린 라이브러리들은 모두 무료 오픈소스입니다. 비용 걱정 없이 누구나 설치해서 업무에 적용할 수 있습니다.