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CSV 편집 도구 사용법 — 빈 행 삭제·값 필터·날짜 분리·데이터 차분

분석에 들어가기 전 늘 필요한 CSV 정리 작업 5가지를 탭 하나씩으로 모아둔 편집 멀티툴입니다.

탭: 🗑️ 빈 행 삭제 · 🔍 값 필터 · 📅 날짜 분리 · 📉 데이터 차분 · 🧬 중복 제거

어떤 상황에서 쓰는 도구인가요

본격적인 분석 전에는 늘 자잘한 정리가 필요합니다 — 빈 행을 지우고, 원하는 값의 행만 남기고, '2026-07-26' 같은 날짜를 연·월·일로 쪼개고, 중복된 행을 걷어내는 일. 하나하나는 사소하지만 엑셀에서 필터를 걸고 수식을 끌어 붙이다 보면 시간이 훌쩍 갑니다. 파일이 수만 행쯤 되면 엑셀이 버벅이기 시작하고, 실수로 원본을 덮어쓰는 사고도 생깁니다.

이 도구는 그 정리 작업 다섯 가지를 각각 독립된 탭으로 제공합니다. 원하는 탭 하나만 열어서 파일 올리고 → 설정하고 → 실행하고 → 결과 CSV를 내려받으면 끝입니다. 모든 처리는 브라우저 안에서 이뤄져 파일이 서버로 전송되지 않으므로, 민감한 데이터도 안심하고 다룰 수 있습니다.

이 도구는 무엇을 하나요

각 탭이 독립 도구입니다. 어느 탭이든 CSV/XLSX를 드래그하거나 클릭해 올리면 UTF-8·EUC-KR 인코딩을 자동 감지하고, 실행 결과는 미리보기 표로 먼저 확인한 뒤 CSV로 다운로드합니다. 원본 파일은 건드리지 않으니 여러 번 실험해도 안전합니다.

단계별 사용법 — 탭별 안내

  1. 🗑️ 빈 행 삭제 — 삭제 기준을 셋 중에서 고릅니다 — 모든 셀이 빈 행만 삭제(완전히 비어 있는 행만) · 하나라도 빈 셀이 있는 행 삭제 · 특정 컬럼이 빈 행 삭제(기준 컬럼을 직접 선택). 실행하면 미리보기에서 삭제된 행이 빨간색으로 표시되어 지워지는 내용을 확인한 뒤 ⬇ 정리된 CSV 다운로드로 내려받습니다.
  2. 🔍 값 필터필터 기준 컬럼을 하나 고르면 그 컬럼의 고유값 목록이 나타납니다. 유지할 값을 체크하고(전체 선택·전체 해제 버튼 지원) 필터 실행 ▶을 누르면 조건에 맞는 행만 남습니다. '서울 지점 데이터만', '불량품 행만' 같은 추출에 씁니다.
  3. 📅 날짜 분리 — 날짜 형식 컬럼을 자동 감지해 파란색으로 표시해 줍니다. 생성할 컬럼을 체크로 고르는데, 년·월·일이 기본이고 시각이 포함된 데이터라면 시·분·초도 추가할 수 있습니다. 분리 후 원본 날짜 컬럼을 유지할지 삭제할지도 선택합니다. 월별·요일별 집계 전에 거치는 단골 단계입니다.
  4. 📉 데이터 차분 — 숫자 컬럼을 자동 탐지하고, 선택한 컬럼에서 이전 값과의 차이를 계산해 추세를 제거합니다. 1차/2차 차분, 계절 차분 주기(4=분기 · 7=요일 · 12=월별 · 24=시간 · 52=주별)를 고를 수 있고, ID별로 묶인 패널 데이터라면 ID별로 각각 차분 옵션으로 그룹 경계마다 차분을 초기화합니다. 원본 컬럼 유지, 차분으로 생긴 NaN 행 제거 여부도 체크박스로 정합니다.
  5. 🧬 중복 제거 — 파일 내 — 파일을 여러 개 동시에 올릴 수 있습니다. 처리 방식에서 파일 내 중복 제거를 고르면 각 파일 안의 중복 행을 지웁니다. 판정 기준은 전체 컬럼 일치(완전히 동일한 행) 또는 선택 컬럼 기준(고객ID 같은 키 컬럼 지정) 중 선택하고, 중복 발견 시 첫 번째 행마지막 행 중 무엇을 남길지 정합니다. 여러 파일을 한 번에 처리했다면 ⬇ 전체 파일 ZIP 다운로드로 받습니다.
  6. 🧬 중복 제거 — 두 파일 공통 제거 — 파일을 정확히 2개 올리고 이 방식을 고르면, 양쪽에 모두 있는 행을 제외한 나머지(각 파일의 고유한 행)만 파일별로 받습니다. 지난달 명단과 이번 달 명단을 넣어 '새로 추가된 사람만' 뽑는 식의 비교 작업에 유용합니다.
💡 주소 뒤에 탭 이름을 붙이면 해당 탭이 바로 열립니다 — #blank(빈 행 삭제) · #colsel(값 필터) · #date(날짜 분리) · #diff(데이터 차분) · #dedup(중복 제거).

도구별 팁

빈 행 삭제에서 '하나라도 빈 셀이 있는 행 삭제'는 시원하지만 위험한 선택입니다. 결측이 여러 컬럼에 흩어져 있으면 데이터의 절반이 사라질 수도 있습니다. 실행 후 통계 타일에서 몇 행이 삭제됐는지 반드시 확인하고, 너무 많이 지워진다면 행을 버리는 대신 보간으로 채우는 쪽을 검토하세요.

데이터 차분은 시계열 분석의 준비 단계입니다. 매출처럼 꾸준히 우상향하는 데이터는 원본 그대로 보면 '어제와 얼마나 달라졌는지'가 추세에 묻혀 안 보이는데, 차분을 하면 변화량만 남아 급등·급락 시점이 또렷해집니다. 중복 제거에서는 키 컬럼을 무엇으로 잡느냐에 따라 결과가 크게 달라지므로, 미리보기에서 어떤 행이 중복으로 판정됐는지 펼쳐 확인한 뒤 다운로드하는 습관을 권합니다.

🤔 생각해볼 점 — 두 파일 공통 제거에서 '전체 컬럼 일치' 대신 키 컬럼(예: 고객ID)만으로 비교하면 결과가 어떻게 달라질까요? 같은 사람인데 전화번호만 바뀐 행은 어느 기준에서 '공통'으로 잡힐까요?
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