Python으로 XLSX 파일 다루기: openpyxl, pandas, xlrd 라이브러리 비교 및 활용 팁

핵심 기술

Python에서 XLSX 파일을 효율적으로 읽고 처리하는 방법을 openpyxl, pandas, xlrd 라이브러리를 중심으로 설명하며, 각 라이브러리의 특징, 장단점, 그리고 실용적인 사용법을 제시합니다.

기술적 세부사항

• 라이브러리 비교:
  • openpyxl: XLSX 파일을 위한 전체 기능 지원 (스타일, 수식, 데이터 타입). 중간 정도의 메모리 사용량과 속도.
  • pandas: DataFrame으로 데이터 로딩에 특화. 스타일, 수식은 제외하고 값만 처리. 높은 메모리 사용량, 빠른 속도.
  • xlrd: 레거시 .xls 파일 지원에 최적화. 낮은 메모리 사용량, 가장 빠른 속도. 최신 버전은 .xlsx 미지원.
• openpyxl 활용법:
  • load_workbook(..., data_only=True): 수식 대신 계산된 값을 읽음.
  • cell.is_date: 날짜 셀 감지 및 포맷팅.
  • ws.iter_rows(read_only=True): 대용량 파일 처리를 위한 읽기 전용 모드.
  • 수식, 주석, 스타일(cell.font, cell.fill, cell.number_format) 접근 가능.
• pandas 활용법:
  • pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', engine='openpyxl'): XLSX 파일을 DataFrame으로 편리하게 로드.
  • dtype, converters: 데이터 타입 제어.
  • usecols, nrows, skiprows: 메모리 및 성능 최적화를 위한 파라미터.
• 대용량 파일 처리 팁:
  • read_only=True (openpyxl)
  • usecols (pandas)
  • chunksize (pandas)를 통한 청크 단위 처리.
  • 데이터 변환 시 converters 사용.
• 주의사항:
  • pandas에서 engine='openpyxl' 명시 (xlrd 기본값으로 인한 .xlsx 미지원 문제 방지).
  • 라이브러리 의존성(openpyxl, pandas) 확인.
  • 빈 셀(None, NaN) 처리.
  • 버전 호환성 문제.

개발 임팩트

Python 스크립트를 통해 Excel 데이터의 자동화된 수집, 정제, 분석 파이프라인을 구축할 수 있습니다. 각 라이브러리의 장점을 이해하고 올바르게 선택함으로써, 데이터 손실을 방지하고 처리 속도를 높여 개발 워크플로우를 개선할 수 있습니다. 특히 복잡한 스프레드시트의 수식, 날짜, 스타일 등을 효과적으로 다룰 수 있게 되어 자동화의 정확성과 유용성을 높입니다.

커뮤니티 반응

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