CSV 행 수가 안 맞는 이유, 셀 안 줄바꿈부터 확인하세요

셀 안 줄바꿈과 CSV 데이터 건수의 차이를 설명하는 생성 개념 표지.

AI에 넘기기 전, Python으로 텍스트 줄 수와 실제 데이터 건수를 구분하는 짧은 실습입니다.

CSV에 문의가 두 건인데 자동화가 세 건으로 읽는다면, 메모 칸 안의 줄바꿈부터 보세요. 한 셀에 두 줄을 적어도 문의가 두 건으로 늘어나는 것은 아닙니다. CSV를 단순히 줄바꿈으로 자르면 이 경계를 놓칠 수 있습니다.

해결은 프롬프트를 길게 쓰는 것보다 앞단에 있습니다. CSV 전용 파서로 먼저 읽고, 헤더를 뺀 데이터 건수를 확인한 뒤 AI 요약 단계로 넘기세요. 아래 실습은 가상 데이터만 쓰며 실제 고객 정보나 AI API를 사용하지 않습니다.

1. 이 메모는 두 줄이어도 문의 한 건입니다

첫 문의의 메모에는 쉼표와 줄바꿈이 들어갑니다. 이런 값은 큰따옴표로 감싸고, 값 자체에 들어간 큰따옴표는 두 번 적는 방식이 CSV에서 쓰입니다. 파일의 형식이 다르면 구분자와 인용 규칙도 함께 확인해야 합니다.

Python 3가 설치된 컴퓨터에서 다음 내용을 csv_check.py로 저장하세요. 터미널에서 해당 폴더로 이동해 python3 csv_check.py를 실행하면 됩니다. Windows에서 Python 실행 명령이 python이면 python csv_check.py를 사용하세요. 추가 패키지는 필요 없습니다.

import csv
import io

sample = '''문의ID,메모,상태
001,"견적 요청, 오늘 중 회신
내일 오전 통화 희망",접수
002,"고객이 ""빠른 확인"" 요청",완료
'''

rows = list(csv.DictReader(io.StringIO(sample, newline="")))
print("텍스트 줄 수:", len(sample.splitlines()))
print("데이터 건수:", len(rows))
print("문의ID:", [row["문의ID"] for row in rows])
print("첫 메모:", repr(rows[0]["메모"]))

2. 줄 수 4, 데이터는 2건인지 보세요

가상 CSV를 직접 실행한 결과입니다. 헤더를 뺀 데이터는 두 건입니다.

헤더가 한 줄, 첫 메모가 두 줄, 두 번째 문의가 한 줄이라 텍스트는 4줄입니다. 하지만 CSV 파서는 따옴표 안의 줄바꿈을 같은 메모로 읽으므로 데이터는 2건입니다. 문의ID도 문자열 001, 002로 유지됩니다.

위 코드를 실행하면 첫 메모 출력에 보이는 \n은 repr()이 줄바꿈을 눈에 보이게 표시한 것입니다. 원래 메모에서 줄바꿈이 없어진 것이 아닙니다. 이 결과를 보지 않고 “한 줄을 한 고객으로 봐줘”라고 전달하면, 처음부터 잘못 나눈 데이터를 요약하게 될 수 있습니다.

3. 실제 파일은 읽는 부분만 바꾸세요

실제 파일은 아래 코드를 별도 파일로 저장해 확인하세요. 첫 행이 열 이름이고 문의ID, 메모 열이 있는 CSV를 기준으로 합니다. 문의.csv의 실제 위치와 인코딩은 먼저 확인하세요.

import csv

with open("문의.csv", encoding="utf-8", newline="") as f:
    rows = list(csv.DictReader(f))
print("데이터 건수:", len(rows))
print("문의ID:", [row["문의ID"] for row in rows])

Python 공식 문서는 CSV 파일을 열 때 newline=""을 사용하도록 안내합니다. 필드 안의 줄바꿈 처리를 CSV 모듈에 맡기기 위해서입니다. 단, UTF-8 BOM, 세미콜론 구분자, 잘못 닫힌 따옴표는 각각 다른 점검이 필요합니다. 모든 CSV를 이 코드로 해결한다고 보면 안 됩니다.

마지막으로 데이터 건수와 문의ID 목록을 나란히 확인하세요. CSV가 제대로 읽혔다는 것과 원본에 누락·중복이 없다는 것은 별개입니다. 먼저 가상 두 건으로 결과를 확인한 다음 본인의 자동화 입력 단계를 점검해 보세요.

검증 범위: Python 3.12.14에서 실행한 로컬 합성 CSV 실습. 실제 고객 시스템·AI 서비스에서 시험한 결과는 아닙니다. 공식 문서 확인일 2026년 10월 14일.

출처: Python csv 공식 문서 · RFC 4180의 CSV 필드 인용 규칙

csv — CSV file reading and writing

 

RFC 4180: Common Format and MIME Type for Comma-Separated Values (CSV) Files | RFC Editor