데이터 정리를 하다 보면 "이 셀에 있는 내용을 반으로 쪼개야 하는데..." 또는 "따로 떨어진 이름과 성을 하나로 합쳐야 하는데..." 하는 상황, 정말 자주 겪으시죠? 예를 들어 '서울시 강남구'라는 주소를 '시'와 '구'로 나누거나, '010', '1234', '5678'로 나뉜 전화번호를 하나로 합쳐야 할 때 말입니다.
이걸 일일이 손으로 타이핑해서 수정하고 계신다면, 오늘 이 글이 여러분의 퇴근 시간을 1시간 이상 앞당겨 줄 것입니다. 엑셀과 구글 스프레드시트에는 텍스트를 자유자재로 요리할 수 있는 강력한 도구가 있습니다. 바로 'SPLIT 함수(나누기)'와 '& 기호(합치기)'입니다. 오늘 포스팅에서는 이 두 가지 핵심 기능의 사용법과 실무에서 바로 써먹을 수 있는 응용 꿀팁을 정리해 드립니다.
1. 텍스트 나누기의 제왕: SPLIT 함수
하나의 셀에 뭉쳐있는 데이터를 특정 기준(기호, 띄어쓰기 등)으로 쪼개서 여러 셀에 뿌려주는 함수입니다. 엑셀의 '텍스트 나누기' 마법사보다 훨씬 간편하고, 원본 데이터가 바뀌면 결과도 자동으로 바뀐다는 장점이 있습니다.
✂️ 함수 공식과 사용법
=SPLIT(텍스트, "구분기호")
- 텍스트: 나누고 싶은 원본 셀 (예: A2)
- 구분기호: 무엇을 기준으로 자를 것인가? (예: " "(공백), "-"(하이픈), "@"(골뱅이))
📋 실전 예제: 이메일 주소에서 ID만 추출하기
honggildong@gmail.com 이라는 데이터가 A2 셀에 있다고 가정해 봅시다. 여기서 '@'를 기준으로 앞뒤를 자르고 싶다면?
수식: =SPLIT(A2, "@")
결과: B2 셀에는 honggildong, C2 셀에는 gmail.com이 자동으로 입력됩니다.
Alt 태그: 구글 스프레드시트 SPLIT 함수 이메일 분리 예시
2. 텍스트 합치기의 마법사: & (앰퍼샌드) 기호
이번에는 반대 상황입니다. 여러 셀에 흩어진 데이터를 하나로 묶고 싶을 때, 복잡한 CONCATENATE 함수 대신 키보드에 있는 '&(앤드)' 기호만 기억하세요. 이것은 텍스트와 텍스트를 이어주는 '강력 접착제'입니다.
🔗 기본 연결 방법
A1 셀에 "구글", B1 셀에 "시트"가 있을 때 두 단어를 합치려면?
수식: =A1 & B1
결과: 구글시트 (띄어쓰기 없음)
🧩 중간에 글자나 기호 넣기 (중요 ⭐)
단순 연결뿐만 아니라 중간에 공백이나 특수문자를 넣을 수도 있습니다. 이때는 반드시 큰따옴표("")를 사용해야 합니다.
예제: 전화번호 합치기 (010 / 1234 / 5678)
수식: =A2 & "-" & B2 & "-" & C2
결과: 010-1234-5678
이 원리만 알면 "님, 안녕하세요" 같은 문구도 자동으로 붙일 수 있습니다. (=A2 & "님, 안녕하세요")
3. 고수의 팁: 데이터 가공 후 '값만 붙여 넣기'
SPLIT이나 & 기호로 데이터를 예쁘게 가공했습니다. 그런데 이 데이터를 복사해서 다른 곳에 붙여 넣으려니 수식이 깨지거나 에러(#REF!)가 나나요? 이것은 '수식' 상태로 복사했기 때문입니다.
💾 값만 붙여 넣기로 고정하기
가공이 끝난 데이터는 더 이상 변하지 않도록 '수식'을 제거하고 순수한 '텍스트(값)'로 변환해 줘야 안전합니다.
- 수식이 적용된 범위를 드래그하여 복사(Ctrl+C)합니다.
- 그 자리에 그대로(혹은 다른 자리에) [값만 붙여넣기]를 합니다.
- 단축키: Ctrl + Shift + V (맥: Cmd + Shift + V)
- 또는 우클릭 > 선택하여 붙여넣기 > 값만
이제 수식은 사라지고 결괏값만 깔끔하게 남았습니다. 이 상태로는 어디로 이동해도 데이터가 깨지지 않습니다.
마무리하며: 단순 노동에서 해방되세요
데이터 정리는 타이핑 속도가 아니라 '함수 응용력'이 결정합니다. 오늘 배운 SPLIT 함수로 쪼개고, & 기호로 합치는 방법만 익혀도, 여러분이 하루 종일 걸려서 정리해야 했던 주소록이나 명단을 단 10분 만에 끝낼 수 있습니다.
지금 바로 연습용 시트를 켜고, 여러분의 이름과 이메일 주소를 쪼개고 합쳐보세요. 손가락이 기억하는 순간, 여러분은 이미 스프레드시트 고수입니다.
오늘 팁이 도움이 되셨다면, 데이터를 더욱 깔끔하게 관리하는 '중복 데이터 3초 삭제법'이나 '드롭다운 목록 만들기' 포스팅도 함께 읽어보시길 강력 추천합니다.