[3편] 여러 엑셀 파일을 하나로 합치기 - 대량 통합 작업 자동화하기

1. 왜 이걸 해야 할까?

회사에서는 여러 부서, 여러 팀이 각각 엑셀 파일을 관리하는 경우가 많습니다.

예를 들면,

• 각 팀별 매출 보고서
• 지점별 고객 관리 리스트
• 월별 업무 실적표

이런 파일들을 하나하나 열어 복사해서 붙이는 작업,
사람이 하면 하루 종일 걸릴 수도 있지만
파이썬을 쓰면 단 5초면 끝낼 수 있습니다!

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2. 어떤 상황에서 유용할까?

• 다수 부서 파일을 하나의 총괄 파일로 모을 때
• 수십 개 매출 파일을 통합해서 분석할 때
• 정기 리포트용 데이터 수집이 필요할 때

대량 파일 통합 자동화는 실무 생산성을 극대화합니다.

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3. 준비물

• Python 설치
• pandas 라이브러리 설치
• 여러 개의 sample1.xlsx 파일 준비 (복사해서 여러 개 만들어도 OK)

설치 방법:

pip install pandas openpyxl

sample1.xlsx

0.01MB

 

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4. 본격 실습: 여러 파일 통합하기

4-1. 폴더 구조 준비

우선 하나의 폴더 안에 통합할 엑셀 파일들을 모두 모아둡니다.
예: C:\Users\YourName\Desktop\엑셀통합

폴더 안에는 예를 들어 다음과 같이 파일이 들어있어야 합니다:

• sample1.xlsx
• sample2.xlsx
• sample3.xlsx

(※ sample1.xlsx를 복제해서 이름만 다르게 해도 됩니다.)

4-2. 코드 작성

import os
import pandas as pd

# 폴더 경로 (본인 경로에 맞게 수정!)
folder_path = r'C:/Users/YourName/Desktop/엑셀통합'

# 통합할 모든 파일 리스트 가져오기
file_list = [file for file in os.listdir(folder_path) if file.endswith('.xlsx')]

# 읽은 파일을 저장할 리스트
df_list = []

# 파일 하나씩 읽어오기
for file_name in file_list:
    file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
    df = pd.read_excel(file_path)
    df['파일명'] = file_name  # 데이터 출처 표시 (선택)
    df_list.append(df)

# 모든 데이터프레임 합치기
merged_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)

# 결과 저장
output_path = os.path.join(folder_path, '통합결과.xlsx')
merged_df.to_excel(output_path, index=False)

print("✅ 모든 파일 통합 완료! 결과 저장:", output_path)

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4-3. 실행 결과

폴더 안에 통합결과.xlsx 파일이 새로 생성됩니다.

이 파일을 열어보면, 여러 엑셀 파일의 데이터가 한 곳에 모여 있을 거예요!

✅ 각 데이터에 "파일명" 열이 추가되어 어떤 파일에서 왔는지도 알 수 있습니다. (보고서 만들 때 매우 유용합니다.)

5. 📢 여기서 꼭 주의할 점!

• 엑셀 파일 포맷(.xlsx)이 동일해야 합니다. (열 구조가 다르면 에러!)
• 엑셀 파일 안에 표나 병합셀이 있으면 깨질 수 있으니, 가능하면 깨끗한 표 형태로 준비하세요.
• 파일 이름이 겹치지 않게 관리해 주세요.

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6. 실무 적용 꿀팁

• 파일 수가 5개든, 50개든 상관없이 통합 시간이 거의 똑같습니다.
• 통합 후 엑셀 피벗 테이블을 이용하면 분석도 바로 가능합니다.
• 팀별 실적, 지역별 매출 등 대량 데이터 통합에 최적입니다.

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7. 요약

항목	요약
기능	다수 엑셀 파일 통합 자동화
효과	대량 데이터 수집 및 통합 시간 단축
준비물	Python + pandas + openpyxl
독자	초보자 OK (복붙 실습 가능)
주의사항	엑셀 포맷 통일 필수

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✨ 다음편 예고

[4편] 엑셀 파일에서 특정 조건에 맞는 행만 추출하기
: 예를 들어 '성과등급 A'인 직원만 뽑아내는 실습을 이어갑니다!