[Pandas] read_excel / to_excel

정의

pandas.read_excel 는 Excel 파일 (.xlsx, .xls) 을 Pandas DataFrame 으로 읽는 함수. 한국 실무에서 매우 자주 쓰인다.

의존 라이브러리

pip install openpyxl

기본 사용

df = pd.read_excel('data.xlsx')                       # 첫 시트
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet2')
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=0)         # 0번째 시트

핵심 옵션

여러 시트 한 번에

# 모든 시트를 dict[name → DataFrame] 으로
sheets = pd.read_excel('multi.xlsx', sheet_name=None)
print(list(sheets.keys()))    # ['Sales', 'Returns', 'Inventory']
print(sheets['Sales'].shape)

['Sales', 'Returns', 'Inventory']
(1234, 8)

일부 영역만

# A1:D100 영역만
df = pd.read_excel('data.xlsx',
    usecols='A:D',
    nrows=100,
    skiprows=5,
)

저장 (to_excel)

df.to_excel('out.xlsx', index=False, sheet_name='데이터')

# 여러 시트
with pd.ExcelWriter('out.xlsx') as writer:
    df1.to_excel(writer, sheet_name='Sales', index=False)
    df2.to_excel(writer, sheet_name='Returns', index=False)

서식 / 스타일

xlsxwriter 또는 openpyxl 의 직접 API 사용. 단순 데이터 저장은 to_excel, 차트나 서식이 필요하면 xlsxwriter 의 raw API 를 결합.

with pd.ExcelWriter('styled.xlsx', engine='xlsxwriter') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='Report', index=False)
    workbook = writer.book
    worksheet = writer.sheets['Report']
    money_fmt = workbook.add_format({'num_format': '#,##0'})
    worksheet.set_column('B:B', 12, money_fmt)

함정

1. Excel 의 자동 타입 추론

• 숫자처럼 보이는 문자 ('0001') 가 정수로 변환됨
• 날짜처럼 보이는 문자가 datetime 으로 변환됨
• 해법: dtype={'col': 'str'}

2. 큰 파일 성능

• Excel 자체가 압축된 XML 이라 read_csv 보다 훨씬 느리다
• 가능하면 CSV / Parquet 사용 권장
• 정 Excel 이 필요하면 engine='calamine' (pandas 2.2+) 가 빠름

3. 병합된 셀

• 병합된 셀은 첫 셀에만 값, 나머지는 NaN
• 해법: df.ffill() 로 forward fill

4. 시트 이름의 한글

• 일부 환경에서 한글 시트명이 깨질 수 있음, engine='openpyxl' 권장

참고

• Pandas DataFrame
• Pandas read_csv
• Pandas read_json