구글 스프레드시트 함수 subtotal의 사용법과 예제 설명

구글 스프레드시트 함수 중 subtotal은 데이터베이스나 테이블의 부분 합계를 계산하는데 사용됩니다. 이 함수는 지정된 범위에 있는 수치 데이터의 합계 또는 평균, 최댓값 또는 최솟값을 계산하며, 필터링된 데이터를 고려합니다. 예를 들어 subtotal 함수를 사용하여 특정 기준을 충족하는 세부 사항의 합계 또는 평균을 계산할 수 있습니다. 이 함수의 첫 번째 인수는 계산 방법을 나타내는 숫자 코드이며, 두 번째 인수는 계산할 범위입니다. subtotal 함수는 데이터 정렬과 필터링을 고려하므로, 제외된 셀이나 필터링된 행은 계산에서 제외됩니다. 즉, subtotal 함수는 데이터 가시성을 기반으로 계산을 수행하여 유용한 통계 정보를 제공합니다.

Contents

01

subtotal 함수란?

02

subtotal 함수의 형식과 사용법

03

subtotal 함수를 활용한 데이터 분석 예제

04

subtotal 함수를 활용한 정렬과 필터링 예제

05

subtotal 함수를 활용한 데이터 집계 예제

1. subtotal 함수란?

subtotal 함수는 Excel에서 제공하는 내장 함수로, 지정한 범위에서 조건에 해당하는 데이터들만을 합산하여 결과를 출력하는 함수입니다.

subtotal 함수는 총 11가지의 다양한 종류의 계산 방식을 지원하며, 각 계산 방식에 맞게 함수 번호를 지정하여 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 함수 번호 9는 지정한 범위에서 숨겨진 데이터를 제외한 데이터들을 합산하는 방식이고, 함수 번호 2는 지정한 범위에서 조건에 해당하는 데이터들의 개수를 세는 방식입니다.

subtotal 함수는 대체로 데이터 범위를 지정해서 사용하지만, 필터링된 데이터 영역에서도 사용할 수 있어 유용하게 활용될 수 있습니다. 또한 subtotal 함수는 정렬된 데이터에 한해서 중간 계산 결과를 제공할 수 있어, 대용량 데이터에서 계산 시간을 단축시킬 수 있는 장점이 있습니다.

2. subtotal 함수의 형식과 사용법

subtotal 함수는 주어진 범위의 데이터에서 특정 기준에 따라 계산된 값을 반환하는 엑셀 함수입니다. 아래는 subtotal 함수의 형식과 사용법에 대한 내용입니다.

형식:
SUBTOTAL(함수 번호, 범위1, 범위2,...)

사용법:
1. 함수 번호: subtotal 함수가 적용할 함수의 종류를 지정합니다. 함수 번호는 1부터 11까지의 값을 가질 수 있으며, 각 번호는 특정 함수를 의미합니다. 예를 들어 1은 AVERAGE 함수, 2는 COUNT 함수, 3은 COUNTA 함수를 의미합니다. 자세한 함수 번호에 대한 설명은 엑셀 도움말을 참고하세요.

2. 범위1, 범위2,...: subtotal 함수가 계산을 수행할 데이터의 범위를 지정합니다. 범위는 쉼표로 구분하여 여러 개의 범위를 지정할 수 있습니다. 각 범위는 셀 범위 또는 데이터 범위를 의미합니다.

3. 결과 출력: subtotal 함수는 주어진 범위에서 함수 번호에 해당하는 함수를 적용한 결과를 반환합니다. 이때, 숨겨진 행이나 열은 계산에서 제외됩니다. 열이나 행을 숨길 때, 숨긴 영역도 계산에 포함하려면 함수 번호 앞에 10을 더해야 합니다.

예시:
1. A1부터 A10까지의 범위에서 평균을 계산할 경우: =SUBTOTAL(1, A1:A10)
2. C1부터 C10까지의 범위에서 비어있지 않은 셀 개수를 계산할 경우: =SUBTOTAL(3, C1:C10)
3. D1부터 D10까지의 범위에서 숨겨진 열의 셀을 포함한 누적합을 계산할 경우: =SUBTOTAL(11, D1:D10)

subtotal 함수는 주어진 범위에서 특정 기준에 따라 계산된 값을 반환하므로, 데이터의 요약 또는 필터링된 결과를 쉽게 얻을 수 있습니다.

3. subtotal 함수를 활용한 데이터 분석 예제

subtotal 함수는 Excel에서 사용되는 함수 중 하나로, 데이터를 분석하고 총합, 평균, 개수 등의 값을 계산하는 데에 사용됩니다. 이 함수를 사용하면 자동으로 중간 결과를 구할 수 있어 데이터를 빠르게 분석할 수 있습니다.

예를 들어, 어떤 회사의 매출 데이터를 분석하고자 할 때, subtotal 함수를 사용하여 각 부서의 총 매출, 평균 매출, 매출 건수 등을 계산할 수 있습니다.

먼저, 매출 데이터가 있는 열을 선택한 후 subtotal 함수를 적용할 열을 선택합니다. 그런 다음 subtotal 함수의 첫 번째 인수로 원하는 계산 방식을 선택합니다. 예를 들어, 9번 인수는 총합을 나타내며, 1번 인수는 평균을 나타냅니다.

이렇게 subtotal 함수를 사용하여 각 부서의 총 매출 등을 계산하면 빠르고 정확하게 데이터를 분석할 수 있습니다. 이러한 기능은 대량의 데이터를 처리하는 업무에서 매우 유용하며, 데이터의 특성에 따라 다양한 분석 결과를 얻을 수 있습니다.

4. subtotal 함수를 활용한 정렬과 필터링 예제

subtotal 함수를 활용하여 정렬과 필터링을 하는 예제를 살펴보겠습니다.

예를 들어, 다음과 같은 데이터가 있다고 가정해봅시다.

A B C D
--------------------------------
사과 100 200 300
배 150 250 350
포도 120 220 320
딸기 130 230 330
오렌지 140 240 340

우리는 이 데이터에서 특정한 조건에 맞는 값을 필터링하고, 그 결과를 정렬하고 싶을 수 있습니다.

1. 필터링 예제:
subtotal 함수를 사용하여, A열의 값이 "사과"인 경우만 필터링하고, 해당되는 모든 열의 값들을 출력할 수 있습니다.
```python
filtered_data = subtotal(A, "=","사과")
print(filtered_data)
```
결과는 다음과 같이 나옵니다.
사과 100 200 300

2. 정렬 예제:
subtotal 함수와 sort 함수를 함께 사용하여, C열의 값으로 데이터를 오름차순으로 정렬할 수 있습니다.
```python
sorted_data = sort(subtotal(C))
print(sorted_data)
```
결과는 다음과 같이 나옵니다.
A B C D
--------------------------------
사과 100 200 300
포도 120 220 320
딸기 130 230 330
오렌지 140 240 340
배 150 250 350

위 예제처럼 subtotal 함수를 활용하여 데이터를 필터링하고, 정렬할 수 있습니다. 이를 통해 원하는 조건에 맞는 데이터를 추출하고, 정렬하여 효율적인 분석과 작업이 가능합니다.

5. subtotal 함수를 활용한 데이터 집계 예제

subtotal 함수는 Excel에서 제공하는 함수 중 하나로, 데이터를 집계하거나 요약하는데 사용됩니다. subtotal 함수를 사용하면 원하는 기준에 따라 데이터를 그룹화하고, 각 그룹별로 총합이나 평균 등을 계산할 수 있습니다.

예를 들어, 아래와 같은 테이블이 있다고 가정해봅시다.

| 분류 | 항목 | 금액 |
|------|----------|------|
| A | 항목1 | 100 |
| A | 항목2 | 200 |
| A | 항목3 | 150 |
| B | 항목4 | 300 |
| B | 항목5 | 250 |
| B | 항목6 | 200 |

이 테이블에서 '분류' 열을 기준으로 데이터를 그룹화하고, 각 그룹별로 '금액' 열의 총합을 구하려면 subtotal 함수를 사용할 수 있습니다.

```
=subtotal(9, C2:C7)
```

위의 함수는 '분류' 열을 기준으로 '금액' 열의 총합을 계산하겠다는 의미입니다. 9는 SUM 함수에 해당하는 코드이며, C2:C7는 계산할 범위입니다. 결과적으로 subtotal 함수는 'A' 그룹의 금액 총합과 'B' 그룹의 금액 총합을 반환합니다.

여기서 중요한 점은 subtotal 함수는 필터링이 적용된 데이터에서도 유효하다는 것입니다. 즉, 데이터를 필터링하고 subtotal 함수를 적용하면, 필터링된 결과에 대해서도 동일한 집계 작업을 수행할 수 있습니다.

예를 들어, '분류' 열에서 'A'를 필터링한 후 subtotal 함수를 적용하면, 'A' 그룹에 해당하는 데이터의 금액 총합을 구할 수 있습니다.

이처럼 subtotal 함수를 활용하면 데이터를 효율적으로 집계하고 요약할 수 있으며, 필터링된 데이터에서도 동일한 집계를 수행할 수 있습니다.

 

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