minbe-data 님의 블로그

학생 명단을 관리하다 보면 같은 학생이 여러 번 등록되는 경우를 자주 마주하게 됩니다. 특히 각 행마다 금액이 다르게 입력되어 있는 경우에는 단순히 중복을 제거하는 방식으로는 문제를 해결할 수 없습니다. 예를 들어 동일한 학생이 세 번 등록되어 있고 각각의 금액이 다르다면, 이를 하나로 합치면서 금액을 정확하게 합산하는 작업이 필요합니다. 이러한 상황에서는 Power Query의 그룹화(GroupBy) 기능을 활용하면 매우 간단하게 해결할 수 있습니다. Power Query는 데이터를 조건에 따라 묶고, 특정 열에 대해 합계, 평균, 개수 등의 집계를 자동으로 수행할 수 있는 강력한 도구입니다. 먼저 원본 데이터를 Power Query로 불러옵니다. 이후 ‘학년, 반, 번호, 성명’과 같이 학생을 식별할..

엑셀 업무를 하다 보면 특정 조건에 맞는 데이터만 빠르게 추출해야 하는 경우가 많습니다. 특히 특정 회사의 할일 중에서 마감이 임박한 항목만 따로 관리하고 싶은 상황은 실무에서 자주 발생합니다. 일반적으로는 필터를 수동으로 설정해서 처리하지만, Power Query M코드를 활용하면 데이터가 변경되어도 새로고침 한 번으로 자동으로 결과를 업데이트할 수 있습니다. 이번 글에서는 회사가 "갑"이고 남은 날이 30일 이하인 데이터만 추출하고, 남은 날 기준으로 오름차순 정렬하는 자동화 방법을 정리했습니다. 이 문제의 핵심은 남은 날 열이 숫자 형태로 깔끔하게 되어 있지 않다는 점입니다. 실제 데이터에서는 "29-", "15-"처럼 숫자 뒤에 불필요한 문자가 붙거나, 공백 또는 "미정" 같은 값이 섞여 있는 경..

엑셀로 단가를 관리하다 보면 월별 단가를 가로 방향으로 펼쳐놓은 표를 자주 사용하게 됩니다. 거래처와 품명을 행으로 두고, 각 월을 열로 구성한 형태는 보기에는 편하지만 특정 날짜의 단가를 자동으로 조회하려면 번거로운 경우가 많습니다. 이번 글에서는 Power Query의 언피벗(Unpivot) 기능과 병합(Merge) 기능을 활용하여 가로형 단가표를 세로형 구조로 변환하고, 원하는 단가를 자동으로 조회하는 방법을 정리했습니다. 핵심 아이디어는 다음과 같습니다. 먼저 가로형 단가표를 Power Query로 불러온 뒤 월별 열을 언피벗하여 '기준월 · 거래처 · 품명 · 단가' 형태의 세로 구조로 변환합니다. 이후 조회 데이터에서 연월 값을 생성한 뒤, 거래처·품명·연월 기준으로 병합하면 해당 단가가 자동..

Power Query로 조건 분기를 만들다 보면 값이 없는 경우에도 결과가 N/A처럼 표시되거나 의도하지 않은 오류가 발생하는 경우가 있습니다. 특히 before, after 같은 금액 컬럼에서는 둘 다 비어 있는 경우에도 결과가 “N/A”로 표시되면 실제 업무 흐름과 다르게 동작하게 됩니다. 이번 글에서는 Power Query에서 before와 after 값이 모두 공백일 경우 결과를 공백으로 처리하고, 그 외 조건에서는 정상적으로 채택 / 미채택을 판단하는 방법을 정리했습니다. 핵심은 Power Query에서 공백을 처리할 때 단순히 ""만 확인하는 것이 아니라 null 값까지 함께 처리해야 한다는 점입니다. 즉, 1. before = null 또는 공백 2. after = null 또는 공백 3. ..

엑셀에서 특정 품목만 골라서 정렬하고 연번까지 다시 자동으로 매기고 싶을 때가 있습니다. 하지만 일반 필터나 함수 방식은 선택값이 바뀔 때마다 다시 설정해야 해서 반복 작업이 번거로울 수 있습니다. 이번 글에서는 Power Query를 활용해 선택한 품목만 자동으로 필터링하고, 날짜 기준으로 정렬한 뒤 연번까지 다시 생성하는 방법을 정리했습니다. 핵심은 별도의 선택 테이블을 만들어 기준값으로 활용하는 것입니다. 이 구조를 사용하면 선택 품목만 바꿔도 결과가 자동으로 바뀌고, 새로고침만으로 정렬과 연번이 다시 반영됩니다. 즉, 1.선택 품목 기준 필터링 2.날짜 순 정렬 3. 연번 자동 재생성 이 과정을 하나의 흐름으로 자동화할 수 있습니다. 실무에서는 특정 제품, 특정 고객, 특정 조건만 빠르게 조회해야..

엑셀에서 동일한 고객이 같은 상품을 여러 번 주문한 경우 다음 주문 날짜를 찾는 작업은 생각보다 까다롭습니다. 일반적으로 INDEX, MATCH 함수를 사용하면 첫 번째 값만 가져오는 경우가 많아 중복 데이터가 있는 상황에서는 원하는 결과를 얻기 어렵습니다. 이번 글에서는 Power Query를 활용하여 동일 고객과 동일 상품을 기준으로 다음 주문 날짜를 자동으로 찾는 방법을 정리했습니다. 핵심은 데이터를 정렬한 뒤 인덱스를 추가하고, 한 행씩 밀어서 비교하는 구조를 만드는 것입니다. 이 방식을 사용하면 복잡한 엑셀 함수 없이도 다음 주문 날짜를 비교적 직관적으로 구할 수 있습니다. 특히 데이터가 수천 건, 수만 건으로 늘어나더라도 동일한 로직으로 처리할 수 있고, 원본 데이터에 새로운 주문을 추가한 뒤..

Power Query에서 우편번호 데이터를 활용해 하나의 지역에 여러 개의 우편번호가 존재하는 경우만 추출하는 방법을 정리했습니다. 이번 사례는 단순 조건문이 아닌 그룹화가 핵심이며, UI 기능만으로도 충분히 해결이 가능합니다. 시도, 시군구, 읍면, 리명을 기준으로 데이터를 그룹화한 뒤 우편번호 개수를 계산하고, 해당 개수가 2개 이상인 경우만 필터링하면 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 이 방식은 실무에서 자주 활용되는 데이터 전처리 패턴으로, 다양한 데이터 정리 작업에 응용할 수 있습니다. Power Query, M code, 데이터 자동화 관련 실전 예제를 계속 공유합니다. 동영상링크 - https://youtu.be/jPO5xTwp3qY # 공지 자료실에 가시면 해당 파일을 다운로드 받으실 수..

엑셀에서 데이터를 계속 추가해야 하는 경우 매번 수작업으로 정리하는 것은 매우 비효율적입니다. 이번 글에서는 Power Query를 활용하여 원본 데이터에 새로운 데이터를 추가하기만 하면 결과가 자동으로 업데이트되는 구조를 만드는 방법을 정리했습니다. 실습에서는 1월과 2월 데이터가 있는 상태에서 3월, 4월, 5월 데이터를 추가하고 새로고침을 통해 결과가 자동으로 반영되는 과정을 확인합니다. 별도의 복잡한 함수 없이도 Power Query만으로 충분히 자동화가 가능합니다. 특히 중요한 점은 원본 데이터를 표(Table) 형태로 관리하는 것입니다. 표로 관리하면 데이터가 추가될 때마다 범위가 자동으로 확장되고 Power Query에서도 이를 인식하여 새 데이터를 반영합니다. 이 구조를 활용하면 실무에서도..

Power Query를 활용해 엑셀 월별 데이터에서 원하는 기간만 골라 합계를 계산하는 방법을 정리했습니다. 엑셀에서 월별 데이터가 있을 때 특정 기간의 값만 합계해야 하는 경우가 자주 있습니다. 예를 들어 시작월과 종료월을 지정한 뒤, 그 사이에 있는 월 데이터만 자동으로 더해야 하는 상황입니다. 이 작업은 SUMIFS, INDEX, MATCH 같은 함수로도 구현할 수 있지만, 구조가 조금만 복잡해져도 관리가 어려워질 수 있습니다. Power Query를 사용하면 시작월과 종료월 기준으로 필요한 컬럼만 선택하여 보다 안정적으로 합계를 계산할 수 있습니다. 이 방법의 장점은 다음과 같습니다. 시작월과 종료월만 바꿔도 자동 계산 월 컬럼이 많아도 코드 수정 없이 사용 가능 텍스트, 공란, 오류값이 있어도 ..

Power Query를 활용해 엑셀 가로 데이터를 세로 형태로 변환하는 방법을 정리했습니다. 엑셀 데이터를 정리하다 보면 시간1, 시간2, 시간3처럼 가로로 나열된 값을 하나의 컬럼으로 세로 정리해야 하는 경우가 자주 발생합니다. 이 작업을 수식으로 처리하려고 하면 구조가 복잡해지기 쉽습니다. Power Query에서는 Unpivot 기능을 활용하면 이 문제를 간단하게 해결할 수 있습니다. 먼저 주민등록번호나 이름과 같은 기준 컬럼은 그대로 유지하고, 시간1부터 시간5까지의 컬럼을 선택합니다. 이후 Unpivot을 적용하면 가로로 나열된 값들이 하나의 컬럼으로 펼쳐집니다. 이 과정에서 생성되는 Attribute와 Value 구조 중에서 실제 필요한 값만 남기고, 빈 값(null)은 제거하면 깔끔한 데이터..