Python을 사용하여 Excel 파일을 어떻게 뷰잉할 수 있습니까?

Python에서 Excel 파일을 뷰잉하려면 IronXL 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 이는 워크북 로드, 워크시트 선택, 특정 데이터 범위 또는 셀 값 읽기 기능을 제공합니다.

Excel 파일을 보기 위해 Python으로 어떤 것을 설치해야 합니까?

Python으로 Excel 파일을 보기 위해서는 IronXL 라이브러리를 설치해야 하며, 이는 pip 명령어 'pip install IronXL'을 사용하여 가능합니다.

Python에서 Excel 워크북을 어떻게 로드합니까?

IronXL을 사용하여 다음 코드를 사용하여 Excel 워크북을 로드할 수 있습니다: workbook = WorkBook.Load('test_excel.xlsx') , 이는 지정된 Excel 파일을 메모리에 로드합니다.

IronXL은 Excel 작업에 어떤 파일 형식을 지원합니까?

IronXL은 XLSX, XLS, CSV, TSV를 비롯한 다양한 파일 형식을 지원하여 여러 Excel 작업에 유연성을 제공합니다.

Python을 사용하여 Excel 파일에서 특정 셀 값을 어떻게 읽을 수 있습니까?

IronXL을 사용하여 특정 셀 값을 읽으려면 정수의 경우 worksheet['H2'].IntValue 를, 문자열의 경우 worksheet['B2'].StringValue 를 사용할 수 있습니다.

IronXL이 Excel 파일의 암호화 및 복호화를 처리할 수 있습니까?

네, IronXL은 Excel 파일의 암호화 및 복호화를 처리할 수 있으며, 데이터에 대한 추가 보안 레이어를 제공합니다.

IronXL은 다양한 운영 체제와 호환됩니까?

네, IronXL은 Python 3.7+ 호환되며 Windows, macOS, Linux, Docker, Azure, AWS에서의 크로스플랫폼 작업을 지원합니다.

Python을 사용하여 워크북에서 특정 워크시트를 어떻게 선택합니까?

IronXL을 사용하여 워크북에서 특정 워크시트를 선택하려면 worksheet = workbook.WorkSheets[0] 코드를 사용하여 첫 번째 워크시트를 선택할 수 있습니다.

Python에서 IronXL을 사용한 Excel 파일 조작의 이점은 무엇입니까?

IronXL은 Python 응용 프로그램에의 통합이 용이하고, 다양한 파일 형식에 대한 강력한 지원, 고급 데이터 처리 기능, 크로스플랫폼 호환성을 제공합니다.

Excel 작업을 Python으로 자동화하려면 어떻게 해야 하나요?

IronXL 같은 라이브러리를 사용하면 Python으로 데이터 분석, 시각화 및 조작과 같은 Excel 작업을 자동화하여 생산성과 효율성을 높일 수 있습니다.

Python Excel 라이브러리

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Python에서 Excel 파일 읽기

코드 예제 모두 보기

from ironxl import *

# Supported for XLSX, XLS, XLSM, XLTX, CSV, and TSV
workbook = WorkBook.Load("sample.xlsx")

# Select worksheet at index 0
worksheet = workbook.WorkSheets[0]

# Get any existing worksheet
first_sheet = workbook.DefaultWorkSheet

# Select a cell and return the converted value
cell_value = worksheet["A2"].IntValue

# Read from ranges of cells elegantly.
for cell in worksheet["A2:A10"]:
    print("Cell {} has value '{}'".format(cell.AddressString, cell.Text))

# Calculate aggregate values such as Min, and Sum
total_sum = worksheet["A2:A10"].Sum()

from ironxl import *

# Supported for XLSX, XLS, XLSM, XLTX, CSV, and TSV
workbook = WorkBook.Load("sample.xlsx")

# Select worksheet at index 0
worksheet = workbook.WorkSheets[0]

# Get any existing worksheet
first_sheet = workbook.DefaultWorkSheet

# Select a cell and return the converted value
cell_value = worksheet["A2"].IntValue

# Read from ranges of cells elegantly.
for cell in worksheet["A2:A10"]:
    print("Cell {} has value '{}'".format(cell.AddressString, cell.Text))

# Calculate aggregate values such as Min, and Sum
total_sum = worksheet["A2:A10"].Sum()

IRONXL FOR PYTHON 사용하기

Python에서 Excel 파일을 보는 방법

Curtis Chau

Updated: 2026년 6월 28일

이 튜토리얼에서는 Python을 사용하여 Excel 파일을 효과적으로 보는 방법을 탐구할 것입니다. 표형 데이터 저장과 같은 데이터 저장에 일반적으로 사용되는 Excel 파일은 여러 Python 라이브러리에서 읽기 및 조작을 용이하게 지원합니다. 이 목적을 위해 인기 있고 최고의 라이브러리 "IronXL"에 집중할 것입니다.

Python에서 Excel 파일 보기 방법

IronXL 라이브러리를 설치합니다.
Excel 워크북을 로드합니다.
Excel 워크시트를 지정합니다.
특정 데이터 범위를 선택합니다.
선택한 데이터 범위를 화면에 출력합니다.
셀 값을 읽습니다.
Excel 파일에서 전체 행을 읽습니다.
Excel 파일에서 전체 열을 읽습니다.

Python Excel 뷰어 소개

코드로 들어가기 전에, Python을 사용하여 Excel 파일을 보는 것의 이점을 논의해 봅시다. Python은 그 간단함과 다재다능함으로 잘 알려져 있으며, 강력하고 견고한 프로그래밍 언어로 만듭니다. Python 라이브러리를 활용함으로써 Excel 파일을 처리하는 것을 포함한 데이터 분석, 조작, 시각화 관련 작업을 자동화할 수 있습니다.

왜 Excel에 Python인가?

자동화: Python은 데이터 추출, 변환 및 분석 같은 Excel 관련 반복 작업의 자동화를 가능하게 합니다.

통합: Python은 NumPy, pandas, Matplotlib 같은 기타 데이터 과학 라이브러리와 원활하게 통합되어 포괄적인 데이터 분석 워크플로를 제공합니다.

크로스 플랫폼: 최신 Python 버전에서 Python은 여러 플랫폼에서 실행되므로, 다른 운영 체제를 사용하는 사용자들에게 적합합니다.

맞춤화: Python은 기존의 Excel 매크로와 달리 특정 요구 사항에 맞춰 Excel 워크플로를 맞출 수 있는 유연성을 제공합니다.

더 나아가기 전에, IronXL이 어떻게 다른 라이브러리보다 나은지, 어떤 기능을 제공하는지, IronXL이 무엇인지에 대해 이해해 봅시다.

왜 IronXL인가?

IronXL은 Iron Software가 개발 및 유지하는 Python 라이브러리로, 소프트웨어 엔지니어들이 Python 애플리케이션과 웹사이트에서 Excel 및 다른 스프레드시트 파일을 다룰 수 있게 합니다. 아래는 그 주목할만한 주요 기능들입니다:

데이터 가져오기: IronXL은 XLS, XLSX, CSV 및 TSV 파일에서 데이터를 읽을 수 있습니다.

워크시트 내보내기: XLS, XLSX, CSV, TSV 및 JSON 형식으로 데이터를 내보낼 수 있습니다.

암호화 및 복호화: IronXL은 XLSX, XLSM, XLTX 파일을 암호로 암호화하고 복호화할 수 있습니다.

Excel 공식: 시트가 편집될 때마다, 공식이 재계산됩니다.

직관적인 범위 설정: "A1:B10"과 같은 문법을 사용하여 범위를 지정할 수 있습니다.

정렬: 범위, 열, 행을 정렬할 수 있습니다.

셀 스타일링: 글꼴, 크기, 배경 패턴, 테두리, 정렬을 사용자 정의할 수 있습니다.

크로스 플랫폼 지원: IronXL은 Windows, macOS, Linux, Docker, Azure, AWS에서 Python 3.7+와 호환됩니다.

IronXL을 사용하여 Excel 파일 읽기

단계별로 Excel 파일을 읽는 방법을 시작합시다.

1단계: IronXL 라이브러리 설치

Python에서 Excel 파일을 사용하기 전에, IronXL 라이브러리가 설치되었는지 확인해야 합니다. 다음 명령으로 설치합니다.

pip install IronXL

pip install IronXL

SHELL

이 명령은 프로젝트에 IronXL 라이브러리를 설치합니다.

2단계: Excel 파일 로드

다음 단계는 Excel 작업 책을 프로젝트에 로드하는 것입니다. 이 튜토리얼 내내 다음 Excel 스프레드시트를 사용할 것입니다.

Python에서 Excel 파일을 보는 방법: 그림 1 - Microsoft Excel 예제 워크시트

다음 코드는 메모리 스트림에서 기존 Excel 파일을 로드합니다.

from ironxl import *     
# Supported for XLSX files, XLS, XLSM, XLTX, CSV, and TSV
License.LicenseKey = "IRONSUITE.ABC.XYZ.COM.15796-ABC.TRIAL.EXPIRES.27.MAY.2024"
workbook = WorkBook.Load("test_excel.xlsx")  # Load existing Excel files

from ironxl import *     
# Supported for XLSX files, XLS, XLSM, XLTX, CSV, and TSV
License.LicenseKey = "IRONSUITE.ABC.XYZ.COM.15796-ABC.TRIAL.EXPIRES.27.MAY.2024"
workbook = WorkBook.Load("test_excel.xlsx")  # Load existing Excel files

Python

위 코드는 Python에서 IronXL 라이브러리를 사용하여 "test_excel.xlsx"라는 Excel 작업 책을 로드하고 그 내용을 액세스하는 방법을 보여줍니다. 라이센스 키가 유효한 LicenseKey 속성을 설정하면, 라이브러리는 XLSX, XLS, XLSM, XLTX, CSV, TSV 등 다양한 Excel 파일 형식을 지원합니다. 무료 라이센스 키는 여기에서 얻을 수 있습니다.

단계 3: Excel 스프레드시트 선택하기

다음 단계는 작업할 Excel 스프레드시트를 선택하는 것입니다. Excel 파일은 여러 시트로 구성되어 있습니다; 따라서 활성 스프레드시트를 선택해야 합니다. 다음 코드는 스프레드시트를 지정합니다.

# Select worksheet at index 0
worksheet = workbook.WorkSheets[0]

# Select worksheet at index 0
worksheet = workbook.WorkSheets[0]

Python

위 코드 줄은 로드된 Excel 작업 책에서 첫 번째 워크시트를 선택하여, 해당 특정 시트의 데이터 및 속성에 대한 액세스를 허용하고 추가 조작 또는 분석을 가능하게 합니다.

단계 4: 데이터 보기

우리는 작업 책을 로드하고 스프레드시트를 선택했으므로, Excel 파일을 읽고 데이터를 출력하는 코드를 작성해 봅시다.

# Read from ranges of cells elegantly.
for cell in worksheet["A1:H10"]:
    print("Cell {} has value '{}'".format(cell.AddressString, cell.Text))

# Read from ranges of cells elegantly.
for cell in worksheet["A1:H10"]:
    print("Cell {} has value '{}'".format(cell.AddressString, cell.Text))

Python

이 코드 스니펫은 IronXL 라이브러리를 사용하여 Excel 워크시트에서 셀 범위를 읽는 정교한 방법을 보여줍니다. 지정된 셀 범위(A1부터 H10까지)에서 반복하여 각 셀의 주소와 값을 출력합니다. 이는 지정된 셀 범위 내 데이터에 액세스하고 처리하는 간결하고 효과적인 방법을 제공합니다.

Python에서 Excel 파일을 보는 방법: 그림 2 - 지정된 범위의 셀 값을 반복하면서 코드 스니펫의 예제 출력 IronXL 사용

단계 5: 셀 값 읽기

IronXL은 셀 값을 읽는 더 간단한 방법을 제공합니다. 우리는 대량 데이터 세트에서 특정 셀 값을 효율적으로 읽을 수 있습니다. 다음 코드는 셀 값을 읽고 화면에 출력합니다.

# Read Integer value
int_cell_value = worksheet["H2"].IntValue 
print(int_cell_value)
# Read String value
text_cell_value = worksheet["B2"].StringValue 
print(text_cell_value)

# Read Integer value
int_cell_value = worksheet["H2"].IntValue 
print(int_cell_value)
# Read String value
text_cell_value = worksheet["B2"].StringValue 
print(text_cell_value)

Python

이 코드 스니펫은 IronXL 라이브러리를 사용하여 Excel 워크시트에서 셀 H2에서 정수 값을 추출하고 셀 B2에서 문자열 값을 추출하는 방법을 보여줍니다. 그런 다음 추출된 값을 출력하여 추가 처리 또는 디스플레이를 위한 명확하고 조직적인 출력을 제공합니다.

Python에서 Excel 파일을 보는 방법: 그림 3 - 코드 스니펫의 예제 출력 두 가지 값을 얻는 IronXL 사용

단계 6: 완전한 행 선택하기

IronXL은 Excel 파일에서 특정 행을 선택하는 방법을 제공합니다. 다음 코드는 Excel 파일에서 특정 행을 읽고 화면에 출력합니다.

# Get row from worksheet
row_1 = worksheet.GetRow(1)
print(row_1)

# Get row from worksheet
row_1 = worksheet.GetRow(1)
print(row_1)

Python

이 코드 스니펫은 IronXL 라이브러리를 사용하여 Excel 워크시트에서 특정 행을 가져오는 방법을 보여줍니다. 첫 번째 행(행 인덱스 1)을 선택하고 출력하여, 해당 행의 데이터를 추가로 처리하거나 분석할 수 있게 합니다. 이러한 방식으로 우리는 Excel 시트에서 모든 행을 가져올 수 있습니다.

Python에서 Excel 파일을 보는 방법: 그림 4 - 코드 스니펫의 첫 번째 줄 예제 출력 IronXL 사용하여 Excel 워크시트

단계 7: 완전한 열 선택하기

IronXL은 Excel 파일에서 특정 열을 선택하는 방법을 제공합니다. 다음 코드는 Excel 파일에서 특정 열을 읽고 화면에 출력합니다.

# Get Column from worksheet
column_a = worksheet.GetColumn(1)
print(column_a)

# Get Column from worksheet
column_a = worksheet.GetColumn(1)
print(column_a)

Python

이 코드 스니펫은 IronXL 라이브러리를 사용하여 Excel 워크시트에서 특정 열을 추출하는 방법을 보여줍니다. 열 A (열 인덱스 1)에서 데이터를 검색하고 이를 출력하여 열의 내용을 추가적인 조작이나 분석을 위해 액세스할 수 있습니다.

Python에서 Excel 파일을 보는 방법: 그림 5 - 특정 열을 추출하는 방법을 보여주는 코드 스니펫의 IronXL 사용 예제 출력

결론

이 튜토리얼에서는 Excel 파일 뷰잉을 위한 Python 사용 방법을 IronXL 라이브러리에 중점을 두고 탐색했습니다. Python의 다재다능함은 Excel 관련 작업을 자동화하는 데 이상적이며, IronXL는 개별 개발자 및 조직에 대한 가져오기 옵션과 같은 기능을 제공하여 이 기능을 향상시킵니다. IronXL과 Python을 사용하면 Excel 파일을 보다 효율적으로 처리할 수 있어 개발자가 응용 프로그램 내에서 Excel 데이터의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있게 합니다.

Curtis Chau

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기술 문서 작성자

커티스 차우는 칼턴 대학교에서 컴퓨터 과학 학사 학위를 취득했으며, Node.js, TypeScript, JavaScript, React를 전문으로 하는 프론트엔드 개발자입니다. 직관적이고 미적으로 뛰어난 사용자 인터페이스를 만드는 데 열정을 가진 그는 최신 프레임워크를 활용하고, 잘 구성되고 시각적으로 매력적인 매뉴얼을 제작하는 것을 즐깁니다.

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