엑셀 여러 파일 합치기, 파워쿼리 방법과 함정 4가지

파일이 두세 개이고 한 번만 합칠 일이라면 복사해 붙여넣기로 충분합니다. 매주나 매달 같은 모양의 파일이 들어온다면 엑셀의 파워 쿼리가 맞습니다. Microsoft 안내에 따르면 한 번 설정한 뒤에는 데이터를 새로 고쳐 다음 달 결과를 볼 수 있습니다.

파워 쿼리로 합치는 길은 두 가지입니다. 한 폴더에 모은 파일을 통째로 합치는 「폴더에서」와, 이미 불러온 표끼리 행을 이어 붙이는 「쿼리 추가」입니다. 두 방법 모두 열 위치가 아니라 열 이름으로 맞춥니다.

어떤 방법을 쓰든 합치기 전에 원본을 따로 복사해 둡니다. 합친 뒤에는 단위, 중복 행, 빠진 날, 갑자기 튄 값 네 가지를 확인합니다. 이 네 가지는 계산이 아니라 판단의 문제라서 엑셀이 알아서 고쳐 주지 않습니다.

직접 확인하기: Microsoft 지원: 여러 파일이 있는 폴더에서 데이터 가져오기(파워 쿼리)

먼저 합칠 파일만 들어 있는 전용 폴더를 만듭니다. 관련 없는 파일이 섞여 있으면 폴더와 하위 폴더의 모든 파일이 합치는 데이터에 들어갑니다. 지난주 파일이나 임시 파일이 같이 있으면 그대로 합산됩니다.

각 파일은 열 머리글, 데이터 형식, 열 개수가 같은 구조여야 합니다. 열 순서는 달라도 되고 열 이름으로 맞춥니다. 그래서 한 지점만 머리글을 「매출(천원)」처럼 다르게 쓰면 별도의 열로 갈라집니다.

메뉴는 데이터 탭의 데이터 가져오기 > 파일에서 > 폴더에서입니다. 폴더를 고르면 파일 목록이 나오고, 아래쪽에서 결합 및 로드나 결합 및 변환을 고릅니다. 결합 및 로드는 바로 시트에 넣고, 결합 및 변환은 파워 쿼리 편집기를 열어 손볼 수 있게 합니다.

파일 결합 창에서는 샘플 파일을 고르고 필요하면 오류가 있는 파일 건너뛰기를 선택합니다. 이 항목을 켜면 오류 난 파일이 결과에서 빠지므로 합친 뒤 지점 수를 다시 셉니다. 결과 쿼리는 기본적으로 폴더 이름을 따서 만들어지고, 샘플 파일과 파일 변환 같은 도우미 쿼리가 함께 생깁니다.

직접 확인하기: Microsoft 지원: 여러 파일이 있는 폴더에서 데이터 가져오기(파워 쿼리)

지점 파일을 각각 쿼리로 불러왔다면 쿼리 추가를 씁니다. 데이터 > 쿼리 및 연결에서 쿼리를 두 번 클릭해 편집기를 열고, 홈 > 쿼리 추가를 고릅니다. 표가 셋 이상이면 세 개 이상의 테이블을 골라 붙일 순서를 정합니다.

기본 동작은 지금 쿼리 끝에 단계를 더하는 인라인 추가입니다. 원래 쿼리를 그대로 두고 싶으면 명령 옆 화살표에서 새 쿼리로 추가하는 메뉴를 고릅니다. 이 방식을 중간 추가라고 부릅니다.

쿼리 추가도 열 머리글 이름으로 맞춥니다. 이름이 맞지 않는 열은 따로 생기고 빈 칸에는 null이 들어갑니다. 합친 표에 null로 가득한 열이 보이면 어느 파일의 머리글이 다른지부터 확인합니다.

행을 위아래로 잇는 것이 추가이고, 같은 값을 기준으로 옆에 붙이는 것은 병합입니다. 지점별 일매출 파일을 하나로 모으는 일은 추가에 해당합니다.

직접 확인하기: Microsoft 지원: 쿼리 추가(파워 쿼리)

단위부터 맞춥니다. 원 단위 파일과 천 원 단위 파일을 그대로 더하면 한 지점만 1,000배 작게 잡힙니다. 머리글에 단위를 적는 규칙을 정하고, 다른 단위 파일은 1,000으로 나눠 맞춥니다.

중복 행은 데이터 탭 > 데이터 도구 > 중복 제거로 지우고, 파워 쿼리 편집기에서는 홈 > 행 제거 > 중복 제거를 씁니다. Microsoft는 중복 제거가 영구 삭제이므로 원래 범위를 다른 시트에 복사해 두라고 안내합니다. 같은 날 같은 금액 두 줄이 실제로 두 건일 수도 있으니 보낸 쪽에 한 번 묻습니다.

빠진 날은 0으로 채우지 않습니다. 0은 매출이 없었다는 뜻이라 휴무가 아닌 이상 주간 합계와 평균을 틀리게 만듭니다. 빈칸으로 두고 「이날 합계는 두 지점 기준」처럼 메모를 붙입니다.

튀는 값은 같은 지점의 다른 날과 비교합니다. 평소 하루 300만 원 안팎인 지점에 하루만 2,980만 원이 찍혔다면 0이 하나 더 붙었을 가능성이 큽니다. 다만 직접 고치지 않고 표시만 한 뒤 지점에 확인을 받습니다.

직접 확인하기: Microsoft 지원: 중복 값 필터링 또는 제거

선점이 시험한 지시문은 아래 표의 한 줄입니다. 파일 세 개를 채팅에 함께 올리고 이 한 줄만 적었습니다. 지점 이름, 기간, 단위만 바꿔 그대로 씁니다.

핵심은 결과 단위를 지시문에 적는 것입니다. 단위를 정해 두면 원본 단위가 섞였을 때 어느 파일을 바꿨는지가 결과에 함께 나옵니다. 시험에서도 세 번 모두 강남점과 수원점만 1,000으로 나눴다고 밝혔습니다.

더 안전하게 쓰려면 「이상한 값은 고치지 말고 표시해 주고, 빠진 날은 0으로 채우지 말아 줘」라는 줄을 덧붙입니다. 이 줄은 이번 시험에 넣지 않았습니다. Anthropic의 Claude 문서는 확신이 없을 때 모른다고 말하도록 허용하면 거짓 정보가 크게 줄어든다고 안내합니다.

결과 표는 원본과 한 번 대조합니다. 같은 문서는 이런 기법도 환각을 완전히 없애지는 못하므로 중요한 정보는 항상 검증하라고 적고 있습니다.

직접 확인하기: Anthropic Claude 문서: 환각 줄이기

시험 조건은 Claude 채팅, 도구 없음, 같은 지시 3회, 가상 데이터입니다. 2026년 10월 1일 강남·판교·수원 세 지점의 9월 첫 주 매출 파일을 만들어 넣었습니다. 회당 약 40초가 걸렸습니다.

파일에는 함정 넷을 심었습니다. 판교점만 천 원 단위로 적었고, 수원점 9월 3일 행을 두 번 넣었고, 판교점 9월 3일 행을 뺐습니다. 수원점 9월 4일에는 0을 하나 더 붙여 2,980만 원으로 적었습니다.

세 번 모두 네 가지를 다 잡았습니다. 단위는 천 원으로 맞췄고 중복 행은 한 건으로 셌으며 빠진 날은 0 대신 빈칸으로 두었습니다. 튀는 값은 원본 그대로 두고 지점 확인을 요청했습니다.

세 번 모두 표와 합계도 같았습니다. 원본대로 합치면 주간 합계는 77,690천 원이고, 튀는 값을 2,980천 원으로 고치면 50,870천 원이 된다는 비교표가 매번 붙었습니다. 같은 지시를 여러 번 돌려 결과를 비교하는 방법을 Anthropic 문서는 Best-of-N 검증으로 소개합니다.

AI가 대신하지 못한 일도 분명했습니다. 지점에 확인 요청을 보내고 답을 받는 일, 그 답으로 표를 확정하는 일은 사람 몫으로 남았습니다.

직접 확인하기: Anthropic Claude 문서: 환각 줄이기(Best-of-N 검증)

가장 흔한 실수는 합계만 보고 넘어가는 것입니다. 이번 시험처럼 0 하나가 주간 합계를 2,600만 원 넘게 부풀릴 수 있으니 지점별 평소 범위를 먼저 봅니다.

두 번째는 빠진 날을 0으로 채운 채 평균을 내는 것입니다. 빈칸과 0은 뜻이 다르므로 보고서에는 몇 개 지점 기준인지 함께 적습니다.

고객 이름, 연락처, 직원 급여처럼 개인정보가 든 파일은 그대로 AI 채팅에 올리지 않습니다. 개인정보보호위원회는 2025년 8월 6일 상용 대규모언어모델(LLM) 서비스를 활용하는 사업자도 참고할 수 있는 생성형 AI 개인정보 처리 안내서를 공개했습니다. 회사에 AI 사용 규정이 있다면 그 규정을 먼저 따릅니다.

이번 시험은 가상 데이터로 했습니다. 실제 파일을 맡길 때도 날짜, 지점명, 금액처럼 필요한 열만 남긴 사본을 쓰는 편이 안전합니다.

직접 확인하기: 개인정보보호위원회 보도자료: 생성형 AI 개발·활용 위한 개인정보 처리 기준

• Microsoft 안내에 따르면 폴더에서 파일을 합칠 때 각 파일은 열 머리글, 데이터 형식, 열 개수가 같은 구조여야 하며 열은 이름으로 맞춥니다. Microsoft 지원
• 쿼리 추가는 열 머리글 이름을 기준으로 하며 일치하지 않는 열에는 null 값이 추가됩니다. Microsoft 지원
• 중복 값 제거는 데이터를 영구적으로 삭제하므로 원래 범위를 다른 시트나 통합 문서에 복사해 두는 것이 좋다고 Microsoft는 안내합니다. Microsoft 지원
• Anthropic은 같은 프롬프트로 여러 번 실행해 출력을 비교하는 Best-of-N 검증을 환각 줄이기 기법으로 소개합니다. Anthropic Claude 문서
• 개인정보보호위원회는 2025년 8월 6일 「생성형 인공지능(AI) 개발·활용을 위한 개인정보 처리 안내서」를 공개했습니다. 개인정보보호위원회