셀 값의 유형, 오류 감지, 셀의 메타 정보를 확인하는 방법에 이어 엑셀 데이터의 '속사정'을 더욱 깊이 들여다보고, 숫자와 텍스트 값의 유형을 강제로 변환하거나, 두 텍스트가 대소문자까지 정확히 일치하는지 비교하는 방법을 알아볼 차례입니다.
N, T, 그리고 EXACT 함수들은 데이터 전처리 과정에서 흔히 발생하는 데이터 유형 불일치 문제를 해결하고, 정교한 텍스트 비교를 통해 데이터의 정확성을 높이는 데 필수적인 도구입니다.
왜 숫자/텍스트 값 변환 및 비교 함수를 알아야 할까요?
엑셀은 똑똑하지만, 때로는 데이터 유형 때문에 혼란을 겪기도 합니다.
예를 들어, 123은 숫자이지만 '123 (작은따옴표가 붙은 텍스트 숫자)는 텍스트입니다.
이 둘은 엑셀에게 전혀 다른 값으로 인식되어 계산 오류를 유발할 수 있죠.
또한, 'Apple'과 'apple'처럼 대소문자만 다른 텍스트는 엑셀의 기본 검색에서는 같다고 인식될 수 있지만, 실제 비즈니스 로직에서는 다르게 취급해야 할 때가 있습니다.
- 계산 오류 방지: 텍스트 형식의 숫자를 실제 숫자로 변환하여 계산 가능하게 만듭니다.
- 데이터 정제: 다양한 소스에서 가져온 데이터의 일관된 유형을 확보합니다.
- 정교한 비교: 대소문자 구분이 필요한 텍스트 비교를 수행하여 데이터의 정확성을 높입니다.
이 함수들은 데이터의 숨겨진 문제점을 해결하고, 더욱 세밀하고 정확한 데이터 처리를 가능하게 합니다.
주요 함수들
다음 함수들을 실무 예제와 함께 자세히 살펴보겠습니다.
- N: 숫자가 아닌 값을 숫자로 변환
- T: 값이 텍스트인 경우 그 값을 반환하고, 아니면 빈 텍스트 반환
- EXACT: 두 텍스트 문자열이 대소문자까지 정확히 일치하는지 확인
- (응용) VALUE: 텍스트 형식의 숫자를 실제 숫자로 변환 (텍스트 함수 시리즈에서 다루었지만 정보 함수와 연계하여 강조)
실무 예제로 배우는 엑셀 함수 마스터하기
각 함수를 실제 비즈니스 시나리오에 적용하여 데이터 유형을 변환하고, 텍스트를 정교하게 비교하는 방법을 보여드리겠습니다.
1. N: 값을 숫자로 변환 (텍스트, 논리값 처리)
N 함수는 값을 숫자로 변환합니다.
주로 다른 함수에서 숫자가 필요한 경우, 텍스트를 0으로, TRUE를 1로, FALSE를 0으로 변환하여 계산에 포함시키거나 배제할 때 사용됩니다.
- 기본 형식: =N(값)
- 값: 숫자로 변환할 값.
실무 예제: 고객 설문조사 결과가 아래와 같이 혼합된 형태로 입력되어 있습니다.
'만족도 점수' 열의 값을 모두 숫자로 변환하여 합계를 계산하고 싶습니다.
고객 ID | 만족도 점수 |
C001 | 5 |
C002 | 높음 |
C003 | TRUE |
C004 | 4 |
C005 | FALSE |
예제 목표: C열에 '만족도 점수'를 숫자로 변환하여 표시하고, 변환된 점수의 합계를 구하세요.
해결 방법:
- C2 셀에 다음 수식을 입력하고 아래로 채웁니다. =N(B2)
- C7 셀에 SUM(C2:C6)을 입력하여 합계를 구합니다.
결과:
고객 ID | 만족도 점수 | 변환된 점수 |
C001 | 5 | 5 |
C002 | 높음 | 0 |
C003 | TRUE | 1 |
C004 | 4 | 4 |
C005 | FALSE | 0 |
합계 | 10 |
최상급 실무 활용: N 함수는 주로 배열 수식이나 다른 함수 내에서 특정 값이 숫자로 처리되어야 할 때 유용합니다.
예를 들어, SUMPRODUCT와 같이 배열을 다루는 함수에서 텍스트 값이 포함되어 오류가 발생할 수 있는 상황을 방지하고, 논리값을 0 또는 1로 변환하여 계산에 활용할 때 사용됩니다.
2. T: 값이 텍스트인 경우만 반환
T 함수는 인수로 전달된 값이 텍스트인 경우에만 해당 텍스트를 반환하고, 숫자인 경우나 오류인 경우 등 텍스트가 아니면 빈 문자열("")을 반환합니다.
- 기본 형식: =T(값)
실무 예제: 데이터 목록에서 텍스트 형식으로 입력된 메모만 추출하여 별도로 관리하고 싶습니다.
ID | 데이터 |
001 | 123 |
002 | 중요 메모 |
003 | TRUE |
004 | 추가 정보 있음 |
005 | #DIV/0! |
예제 목표: C열에 '데이터'가 텍스트인 경우에만 해당 텍스트를 표시하고, 그렇지 않으면 비워두세요.
해결 방법: C2 셀에 다음 수식을 입력하고 아래로 채웁니다. =T(B2)
결과:
ID | 데이터 | 추출된 텍스트 |
001 | 123 | |
002 | 중요 메모 | 중요 메모 |
003 | TRUE | |
004 | 추가 정보 있음 | 추가 정보 있음 |
005 | #DIV/0! |
최상급 실무 활용: T 함수는 데이터 정제 과정에서 특정 열의 텍스트 데이터만 추출하거나, 혼합된 데이터 유형을 가진 열에서 텍스트 값에만 특정 작업을 수행하고자 할 때 유용합니다.
예를 들어, LEN(T(A1))과 같이 사용하여 셀이 텍스트인 경우에만 길이를 계산하고, 그렇지 않으면 오류 없이 0을 반환하도록 할 수 있습니다.
3. EXACT: 대소문자를 구분하는 텍스트 비교
EXACT 함수는 두 텍스트 문자열이 대소문자까지 포함하여 정확히 일치하는지 여부를 TRUE 또는 FALSE로 반환합니다.
엑셀의 기본 = 연산자는 대소문자를 구분하지 않고 텍스트를 비교하는 반면, EXACT는 대소문자까지 민감하게 비교할 때 사용됩니다.
- 기본 형식: =EXACT(텍스트1, 텍스트2)
- 텍스트1, 텍스트2: 비교할 두 텍스트 문자열.
실무 예제: 보안 코드나 비밀번호처럼 대소문자까지 정확히 일치해야 하는 값을 비교해야 합니다.
입력값 1 | 입력값 2 |
Apple | apple |
ABC | ABC |
hello | Hello |
예제 목표: C열에 '입력값 1'과 '입력값 2'가 대소문자까지 정확히 일치하는지 여부를 표시하세요.
해결 방법: C2 셀에 다음 수식을 입력하고 아래로 채웁니다. =EXACT(A2, B2)
결과:
입력값 1 | 입력값 2 | 정확히 일치 여부 |
Apple | apple | FALSE |
ABC | ABC | TRUE |
hello | Hello | FALSE |
최상급 실무 활용: EXACT 함수는 비밀번호 확인, 제품 코드/시리얼 번호 검증, 데이터베이스의 고유 키 일치 여부 확인 등 대소문자 구분이 중요한 상황에서 데이터의 정확성을 보장하는 데 필수적입니다.
IF 함수와 결합하여 IF(EXACT(A1, "Password"), "로그인 성공", "비밀번호 오류")와 같이 사용할 수 있습니다.
4. (응용) VALUE: 텍스트 형식의 숫자를 실제 숫자로 변환
VALUE 함수는 텍스트 형식으로 저장된 숫자 문자열을 실제 숫자로 변환합니다.
이는 ISNUMBER와 함께 다루기도 했지만, N 함수가 모든 비숫자 값을 0으로 변환하는 것과 달리, 오직 텍스트 형식의 숫자만을 대상으로 한다는 점에서 차이가 있습니다.
- 기본 형식: =VALUE(텍스트)
- 텍스트: 숫자로 변환할 텍스트 문자열 (예: "123", "1,234.5", "$500").
실무 예제: 외부 시스템에서 가져온 판매량이 텍스트 형식으로 입력되어 계산이 되지 않습니다.
제품 | 판매량 (텍스트) |
A | "150" |
B | "200" |
C | "120" |
예제 목표: C열에 '판매량 (텍스트)'를 실제 숫자로 변환하여 표시하고, 합계를 계산하세요.
해결 방법:
- C2 셀에 =VALUE(B2) 입력 후 아래로 채웁니다.
- C5 셀에 =SUM(C2:C4) 입력합니다.
결과:
제품 | 판매량(텍스트) | 변화된 판매량 |
A | "150" | 150 |
B | "200" | 200 |
C | "120" | 120 |
합계 | 470 |
최상급 실무 활용: VALUE 함수는 CSV 파일 가져오기, 웹에서 데이터 복사/붙여넣기 등 외부 데이터 소스에서 숫자가 텍스트로 인식되어 계산이 불가능할 때 필수적으로 사용됩니다.
ISNUMBER와 함께 사용하여 IF(ISNUMBER(A1), A1, VALUE(A1))와 같이, 이미 숫자인 경우는 그대로 두고 텍스트 형식의 숫자만 변환하는 복합적인 데이터 클리닝 로직을 구현할 수 있습니다.
N, T 함수를 통한 값의 유형 변환과 EXACT 함수를 통한 대소문자 구분 텍스트 비교, 그리고 VALUE 함수를 통한 텍스트 숫자의 실제 숫자 변환 방법을 심층적으로 살펴보았습니다.
이 함수들은 데이터 전처리 및 정제 과정에서 흔히 발생하는 유형 불일치 문제를 해결하고, 텍스트 데이터의 정확한 비교를 통해 여러분의 데이터 관리 역량을 한 단계 더 높여줄 것입니다.