内容简介
本书旨在帮助Excel用户快速掌握Python在数据分析与处理中的应用。作者费利克斯•朱姆斯坦(Felix Zumstein)是xlwings库的创始人,拥有多年Excel与Python交互开发经验。全书以实用为导向,通过大量实例讲解如何利用Python自动化处理Excel文件,提升数据分析效率。
内容涵盖Python基础、pandas与NumPy的使用、数据清洗与转换、数据可视化、Excel文件合并与拆分、宏与VBA的Python替代方案等。书中所有案例均基于真实工作场景,读者可直接套用。此外,还介绍了如何通过xlwings、openpyxl等库实现Excel与Python的无缝对接,包括读写单元格、操作图表、调用自定义函数等。
本书适合经常使用Excel但希望借助Python提高工作效率的办公人员、数据分析师、财务人员等。阅读本书无需编程基础,但需安装Python及配套库。出版商人民邮电出版社对内容进行了专业审校,确保技术准确性与可读性。本书是图灵程序设计丛书中的一员,以简明易懂著称,是Excel用户转型Python数据处理的理想入门读物。
目录
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本书赞誉
写作初衷
目标读者
本书内容结构
Python 和 Excel 的版本
排版约定
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更多信息
第一部分 Python 入门
第 1 章 为什么要用 Python 为 Excel 编程
1.1 Excel 作为一门编程语言
1.2 用在 Excel 上的 Python
1.3 小结
第 2 章 开发环境
2.1 Anaconda Python 发行版
2.2 Jupyter 笔记本
2.3 VS Code
2.4 小结
第 3 章 Python 入门
3.1 数据类型
3.3 数据结构
3.4 控制流
3.5 组织代码
3.6 PEP 8:Python 风格指南
3.7 小结
第二部分 pandas 入门
第 4 章 NumPy 基础
4.1 NumPy 入门
4.2 创建和操作数组
4.3 小结
第 5 章 使用 pandas 进行数据分析
5.1 DataFrame 和 Series
5.2 数据操作
5.2.6 处理文本列
5.2.8 视图和副本
5.3 组合 DataFrame
5.4 描述性统计量和数据聚合
5.5 绘图
5.6 导入和导出 DataFrame
5.7 小结
第 6 章 使用 pandas 进行时序分析
6.1 DatetimeIndex
6.2 常见时序操作
6.3 pandas 的局限性
6.4 小结
第三部分 在 Excel 之外读写 Excel 文件
第 7 章 使用 pandas 操作 Excel 文件
7.1 案例研究:Excel 报表
7.2 使用 pandas 读写 Excel 文件
7.3 使用 pandas 处理 Excel 文件的局限性
7.4 小结
第 8 章 使用读写包操作 Excel 文件
8.1 读写包
8.2 读写包的高级主题
8.3 小结
第四部分 使用 xlwings 对 Excel 应用程序进行编程
第 9 章 Excel 自动化
9.1 开始使用 xlwings
9.2 转换器、选项和集合
9.3 高级 xlwings 主题
9.4 小结
第 10 章 Python 驱动的 Excel 工具
10.1 利用 xlwings 将 Excel 用作前端
10.2 部署
10.2.4 设置
10.3 小结
第 11 章 Python 包追踪器
11.1 构建什么样的应用程序
11.2 核心功能
11.3 应用程序架构
11.4 小结
第 12 章 用户定义函数
12.1 UDF 入门
12.2 案例研究:Google Trends
12.3 高级 UDF 主题
12.4 小结
附录 A Conda 环境
A.1 创建新的 Conda 环境
A.2 禁用自动激活
附录 B 高级 VS Code 功能
B.1 调试器
B.2 VS Code 中的 Jupyter 笔记本
附录 C 高级 Python 概念
C.1 类和对象
C.2 使用带时区的 datetime 对象
C.3 可变和不可变的 Python 对象
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