2023년 최신 엑셀 수식 모음! 에브리데이 활용할 수 있는 가장 효율적인 엑셀 함수들을 알려드립니다!

2023년 최신 엑셀 수식 모음은 매일 사용할 수 있는 가장 효율적인 엑셀 함수들을 제공합니다. 이 글에서는 최신 기술과 동향을 반영하여 사용자들이 일상적으로 필요한 작업을 더욱 손쉽게 수행할 수 있는 기능들을 소개합니다. 다양한 분야에서 유용하게 활용할 수 있는 함수들을 사용하여 데이터 분석, 계산, 그래프 작성 등 다양한 작업을 보다 간편하게 처리할 수 있습니다. 이 글을 통해 엑셀 활용 능력을 향상시키고 일상 업무에서 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

Contents

01

날짜와 시간 관련 함수

02

데이터 분석을 위한 함수

03

조건에 따른 계산을 위한 함수

04

텍스트 관련 함수

05

차트 및 그래프 작성을 위한 함수

1. 날짜와 시간 관련 함수

[Datetime 모듈]
- 파이썬의 datetime 모듈은 날짜와 시간에 관련된 작업을 수행할 수 있는 다양한 클래스와 함수를 제공합니다.

[날짜와 시간 정보 가져오기]
- datetime.today(): 현재 시간과 날짜를 반환합니다.
- datetime.now(): 현재 시스템의 시간과 날짜를 반환합니다.
- datetime.date(): 현재 날짜를 반환합니다.
- datetime.time(): 현재 시간을 반환합니다.
- datetime.year, datetime.month, datetime.day 등: 특정 날짜의 연, 월, 일 등을 반환합니다.

[날짜와 시간 정보 표시하기]
- strftime(format): 특정 형식으로 날짜와 시간을 문자열로 표현합니다. format에는 날짜와 시간에 관련된 기호를 사용하여 원하는 형식을 조합할 수 있습니다.
예시: datetime.now().strftime("%Y년 %m월 %d일 %H시 %M분")

[날짜와 시간 간의 계산]
- timedelta(days=n, hours=n, minutes=n, seconds=n): 날짜나 시간에 특정 기간을 더하거나 뺄 수 있게 해줍니다. 예를 들어, timedelta(days=1)은 하루를 의미합니다.
- 더하기: datetime1 + timedelta
- 빼기: datetime1 - timedelta

[날짜와 시간 비교]
- 두 날짜/시간을 비교하여 크기를 비교할 수 있습니다.
- <,>, <=,>=, == 등의 비교 연산자를 사용하여 비교할 수 있습니다.

[날짜와 시간의 형식 변환]
- strptime(date_string, format): 문자열로부터 날짜와 시간 정보를 추출합니다. date_string은 변환할 문자열, format은 문자열의 날짜와 시간 형식을 나타냅니다.
예시: datetime.strptime("2022-01-01", "%Y-%m-%d") </=,></,>

2. 데이터 분석을 위한 함수

데이터 분석을 위한 함수는 데이터를 처리하고 분석하는 데 사용되는 도구입니다. 여러 가지 함수가 있지만 주로 다음과 같은 함수들이 많이 사용됩니다.

1. 데이터 로딩 및 저장 함수
- `read_csv()`: CSV 파일에서 데이터를 읽어옵니다.
- `read_excel()`: 엑셀 파일에서 데이터를 읽어옵니다.
- `to_csv()`: 데이터를 CSV 파일로 저장합니다.
- `to_excel()`: 데이터를 엑셀 파일로 저장합니다.

2. 데이터 조작 함수
- `head()`: 데이터의 첫 부분을 출력합니다.
- `tail()`: 데이터의 마지막 부분을 출력합니다.
- `shape()`: 데이터의 행과 열의 개수를 출력합니다.
- `columns()`: 데이터의 열 이름을 출력합니다.
- `info()`: 데이터의 각 열의 정보를 출력합니다.
- `describe()`: 데이터의 기초 통계 정보를 출력합니다.

3. 데이터 필터링 및 정렬 함수
- `loc[]`: 특정 행과 열을 선택하여 데이터를 필터링합니다.
- `iloc[]`: 특정 인덱스를 사용하여 데이터를 필터링합니다.
- `sort_values()`: 특정 열을 기준으로 데이터를 정렬합니다.
- `drop_duplicates()`: 중복된 행을 제거합니다.
- `groupby()`: 특정 열을 기준으로 데이터를 그룹화합니다.

4. 데이터 변환 및 가공 함수
- `apply()`: 특정 함수를 데이터의 각 행 또는 열에 적용하여 변환합니다.
- `map()`: 특정 함수를 데이터의 각 요소에 적용하여 변환합니다.
- `fillna()`: 결측치를 다른 값으로 대체합니다.
- `astype()`: 데이터의 자료형을 변경합니다.
- `pivot_table()`: 데이터를 피봇 테이블 형태로 변환합니다.

5. 데이터 시각화 함수
- `plot()`: 데이터를 그래프로 시각화합니다.
- `hist()`: 히스토그램을 그려 데이터의 분포를 확인합니다.
- `scatter()`: 산점도를 그려 변수들 간의 관계를 확인합니다.
- `bar()`: 막대 그래프를 그려 범주별로 데이터를 비교합니다.
- `boxplot()`: 상자 그림을 그려 이상치 등을 확인합니다.

이 외에도 데이터 분석을 위한 다양한 함수들이 있으며, 데이터의 특성과 분석 목적에 맞게 적절한 함수를 선택하여 활용합니다.

3. 조건에 따른 계산을 위한 함수

조건에 따른 계산을 위한 함수는 프로그래밍에서 매우 중요한 역할을 수행하며, 주어진 조건에 따라 다양한 계산을 수행할 수 있는 기능을 제공한다.

이러한 함수는 일반적으로 다음과 같이 정의된다:

def 함수이름(매개변수):
# 조건문을 사용하여 특정 조건에 따른 계산을 수행한다.
if 조건1:
계산1
elif 조건2:
계산2
else:
계산3

위의 코드에서 조건1, 조건2는 불리언(bool)식으로, 참(True) 또는 거짓(False)의 값을 가질 수 있다. 조건1이 참이면 계산1을 수행하고, 조건1이 거짓이고 조건2가 참이면 계산2를 수행한다. 둘 다 거짓이면 계산3을 수행한다.

조건에 따른 계산은 다양한 형태로 사용될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 입력한 값에 따라 다른 결과를 출력하거나, 특정한 범위에 있는 값에 따라 다른 계산을 수행하는 등의 기능이 있다.

이러한 함수의 특징은 사용자의 입력 값이나 조건의 변화에 따라 다른 결과를 출력할 수 있다는 것이다. 이는 프로그래밍에서 매우 유용한 기능이며, 다양한 프로그램을 작성하는 데에 활용될 수 있다.

4. 텍스트 관련 함수

텍스트 관련 함수는 문자열을 조작하고 처리하기 위해 사용되는 함수입니다. 다양한 목적에 따라 문자열을 처리하기 위한 다양한 함수들이 존재합니다. 이들 함수를 사용하여 문자열을 변환, 조작, 분리, 검색, 비교하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

- 문자열의 길이 계산하는 함수: 문자열의 길이를 구하는 함수로, 한글이나 영문, 숫자 등 모든 문자에 대해 작동합니다. 보통 len() 함수를 사용합니다.

- 문자열을 분리하는 함수: 문자열을 특정 기준으로 분리하여 리스트로 반환해주는 함수로, split() 함수를 사용합니다. 예를 들어, 공백이나 구분자를 기준으로 문자열을 분리할 수 있습니다.

- 문자열을 합치는 함수: 문자열을 결합하여 하나의 문자열로 만들어주는 함수로, join() 함수를 사용합니다. 여러 개의 문자열을 합치거나 리스트를 문자열로 변환할 때 사용합니다.

- 문자열에서 특정 문자를 검색하는 함수: 주어진 문자열에서 특정 문자(또는 문자열)을 검색하여 해당 위치를 반환하거나, 검색된 문자열의 개수를 세는 함수로, find(), index(), count() 함수 등을 사용할 수 있습니다.

- 문자열을 변경하는 함수: 문자열 내에서 특정 문자(또는 문자열)을 다른 문자(또는 문자열)로 변경하는 함수로, replace() 함수를 사용합니다.

- 문자열을 자르는 함수: 문자열을 특정 위치에서 자르는 함수로, slice() 함수를 사용합니다. 예를 들어, 주어진 문자열의 특정 범위만 가져올 수 있습니다.

- 문자열을 대소문자로 변경하는 함수: 소문자를 대문자로 변경하거나, 대문자를 소문자로 변경하는 함수로, upper(), lower() 함수 등을 사용할 수 있습니다.

- 문자열을 포맷팅하는 함수: 형식 지정자를 사용하여 문자열을 특정 형식에 맞추어 출력하는 함수로, format() 함수를 사용합니다. 이를 통해 변수를 문자열에 삽입하거나, 정수 또는 소수점을 원하는 형식에 맞추어 나타낼 수 있습니다.

이처럼 텍스트 관련 함수는 문자열을 다양하게 처리하기 위해 사용되며, 문자열의 길이, 분리, 합치기, 검색, 변경, 자르기, 대소문자 변경, 포맷팅 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

5. 차트 및 그래프 작성을 위한 함수

차트 및 그래프 작성을 위한 함수는 데이터 시각화를 수행하는 데 도움이 되는 함수입니다. 이러한 함수는 데이터를 시각적으로 이해하기 쉽게 표현하는데 사용됩니다. 다양한 종류의 차트와 그래프를 생성할 수 있으며, 주어진 데이터의 패턴, 추세, 분포 등을 파악하는 데 유용합니다.

이러한 함수는 대부분의 데이터 분석 및 시각화 도구에서 제공되며, 다양한 프로그래밍 언어와 라이브러리에서 사용할 수 있습니다. 이 함수들은 각각의 기능과 목적에 맞게 사용됩니다. 예를 들어, 막대 그래프는 범주형 데이터의 개수나 빈도를 표현하는데 사용되며, 선 그래프는 시간에 따른 변화를 보여줄 때 사용됩니다.

대표적인 그래프 함수에는 다음과 같은 것들이 있습니다:
- 막대 그래프 (bar chart): 범주형 데이터의 빈도수를 막대로 표현합니다.
- 선 그래프 (line chart): 시간에 따른 데이터의 변화를 선으로 표현합니다.
- 산점도 (scatter plot): 두 개의 변수 간의 관계를 점으로 표현합니다.
- 히스토그램 (histogram): 연속형 데이터의 분포를 막대로 표현합니다.
- 원 그래프 (pie chart): 전체에 대한 비율을 부채꼴로 표현합니다.
- 상자 그림 (box plot): 데이터의 중앙값, 이상치, 분포 등을 상자로 표현합니다.

이 외에도 다양한 종류의 차트와 그래프 함수가 있으며, 데이터의 특성에 맞는 적절한 시각화 방법을 선택하여 사용하면 됩니다. 이러한 함수들은 데이터를 시각화하여 직관적으로 이해하고, 패턴을 파악하며, 결론을 도출하는 데 도움을 줍니다.

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