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Excel+Python：飛速搞定數(shù)據(jù)分析與處理
Excel+Python：飛速搞定數(shù)據(jù)分析與處理
Felix Zumstein 著
馮黎 譯
出版時(shí)間：2022年04月
頁數(shù)：260
每當(dāng)花上幾小時(shí)手動更新Excel工作簿時(shí)，或者每當(dāng)Excel工作簿因保存了太多數(shù)據(jù)而崩潰時(shí)，你都應(yīng)該停下來，思考自己是否應(yīng)該換個(gè)工作方式。本書將展示為什么在Excel中引入Python是明智之舉——你將能夠輕松突破Excel的瓶頸，避免人為錯(cuò)誤，把更多寶貴的時(shí)間花在能產(chǎn)生更大價(jià)值的任務(wù)上。
在微軟運(yùn)營的在線用戶反饋論壇上，大量用戶提出希望“將Python作為Excel的腳本語言”。相比Excel現(xiàn)有的VBA語言，Python究竟有何優(yōu)勢，又該如何發(fā)揮這些優(yōu)勢？開源Python庫xlwings的誕生很好地回答了這些問題，它讓Excel和Python珠聯(lián)璧合。作為xlwings的創(chuàng)始人，本書作者將展示如何借用Python的力量，讓Excel快得飛起來！
● 無須豐富的編程經(jīng)驗(yàn)即可開始使用Python
● 使用Visual Studio Code和Jupyter筆記本等便捷工具
● 使用pandas輕松獲取、清理和分析數(shù)據(jù)
● 將煩瑣的Excel任務(wù)自動化
● 使用xlwings構(gòu)建交互式Excel工具
● 將Excel和數(shù)據(jù)庫連接并獲取數(shù)據(jù)
● 用Python替代VBA、Power Query和Power Pivot
  1. 前言
  2. 第一部分　Python入門
  3. 第1章　為什么要用Python為Excel編程
  4. 1.1 Excel作為一門編程語言
  5. 1.1.1 新聞中的Excel
  6. 1.1.2 編程最佳實(shí)踐
  7. 1.1.3 現(xiàn)代Excel
  8. 1.2 用在Excel上的Python
  9. 1.2.1 可讀性和可維護(hù)性
  10. 1.2.2 標(biāo)準(zhǔn)庫和包管理器
  11. 1.2.3 科學(xué)計(jì)算
  12. 1.2.4 現(xiàn)代語言特性
  13. 1.2.5 跨平臺兼容性
  14. 1.3 小結(jié)
  15. 第2章　開發(fā)環(huán)境
  16. 2.1 Anaconda Python發(fā)行版
  17. 2.1.1 安裝
  18. 2.1.2 Anaconda Prompt
  19. 2.1.3 Python REPL：交互式Python會話
  20. 2.1.4 包管理器：Conda和pip
  21. 2.1.5 Conda環(huán)境
  22. 2.2 Jupyter筆記本
  23. 2.2.1 運(yùn)行Jupyter筆記本
  24. 2.2.2 筆記本單元格
  25. 2.2.3 編輯模式與命令模式
  26. 2.2.4 執(zhí)行順序很重要
  27. 2.2.5 關(guān)閉Jupyter筆記本
  28. 2.3 VS Code
  29. 2.3.1 安裝和配置
  30. 2.3.2 執(zhí)行Python腳本
  31. 2.4 小結(jié)
  32. 第3章　Python入門
  33. 3.1 數(shù)據(jù)類型
  34. 3.1.1 對象
  35. 3.1.2 數(shù)值類型
  36. 3.1.3 布爾值
  37. 3.1.4 字符串
  38. 3.2 索引和切片
  39. 3.2.1 索引
  40. 3.2.2 切片
  41. 3.3 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
  42. 3.3.1 列表
  43. 3.3.2 字典
  44. 3.3.3 元組
  45. 3.3.4 集合
  46. 3.4 控制流
  47. 3.4.1 代碼塊和pass語句
  48. 3.4.2 if 語句和條件表達(dá)式
  49. 3.4.3 for 循環(huán)和while循環(huán)
  50. 3.4.4 列表、字典和集合推導(dǎo)式
  51. 3.5 組織代碼
  52. 3.5.1 函數(shù)
  53. 3.5.2 模塊和import語句
  54. 3.5.3 datetime類
  55. 3.6 PEP 8：Python風(fēng)格指南
  56. 3.6.1 PEP 8和VS Code
  57. 3.6.2 類型提示
  58. 3.7 小結(jié)
  59. 第二部分　pandas入門
  60. 第4章　NumPy基礎(chǔ)
  61. 4.1 NumPy入門
  62. 4.1.1 NumPy數(shù)組
  63. 4.1.2 向量化和廣播
  64. 4.1.3 通用函數(shù)
  65. 4.2 創(chuàng)建和操作數(shù)組
  66. 4.2.1 存取元素
  67. 4.2.2 方便的數(shù)組構(gòu)造器
  68. 4.2.3 視圖和副本
  69. 4.3 小結(jié)
  70. 第5章　使用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
  71. 5.1 DataFrame和Series
  72. 5.1.1 索引
  73. 5.1.2 列
  74. 5.2 數(shù)據(jù)操作
  75. 5.2.1 選取數(shù)據(jù)
  76. 5.2.2 設(shè)置數(shù)據(jù)
  77. 5.2.3 缺失數(shù)據(jù)
  78. 5.2.4 重復(fù)數(shù)據(jù)
  79. 5.2.5 算術(shù)運(yùn)算
  80. 5.2.6 處理文本列
  81. 5.2.7 應(yīng)用函數(shù)
  82. 5.2.8 視圖和副本
  83. 5.3 組合DataFrame
  84. 5.3.1 連接
  85. 5.3.2 連接和合并
  86. 5.4 描述性統(tǒng)計(jì)量和數(shù)據(jù)聚合
  87. 5.4.1 描述性統(tǒng)計(jì)量
  88. 5.4.2 分組
  89. 5.4.3 透視和熔化
  90. 5.5 繪圖
  91. 5.5.1 Matplotlib
  92. 5.5.2 Plotly
  93. 5.6 導(dǎo)入和導(dǎo)出DataFrame
  94. 5.6.1 導(dǎo)出CSV文件
  95. 5.6.2 導(dǎo)入CSV文件
  96. 5.7 小結(jié)
  97. 第6章　使用pandas進(jìn)行時(shí)序分析
  98. 6.1 DatetimeIndex
  99. 6.1.1 創(chuàng)建DatetimeIndex
  100. 6.1.2 篩選DatetimeIndex
  101. 6.1.3 處理時(shí)區(qū)
  102. 6.2 常見時(shí)序操作
  103. 6.2.1 移動和百分比變化率
  104. 6.2.2 基數(shù)的更改和相關(guān)性
  105. 6.2.3 重新采樣
  106. 6.2.4 滾動窗口
  107. 6.3 pandas的局限性
  108. 6.4 小結(jié)
  109. 第三部分　在Excel之外讀寫Excel文件
  110. 第7章　使用pandas操作Excel文件
  111. 7.1 案例研究：Excel報(bào)表
  112. 7.2 使用pandas讀寫Excel文件
  113. 7.2.1 read_excel函數(shù)和ExcelFile類
  114. 7.2.2 to_excel方法和ExcelWriter類
  115. 7.3 使用pandas處理Excel文件的局限性
  116. 7.4 小結(jié)
  117. 第8章　使用讀寫包操作Excel文件
  118. 8.1 讀寫包
  119. 8.1.1 何時(shí)使用何種包
  120. 8.1.2 excel.py模塊
  121. 8.1.3 OpenPyXL
  122. 8.1.4 XlsxWriter
  123. 8.1.5 pyxlsb
  124. 8.1.6 xlrd、xlwt和xlutils
  125. 8.2 讀寫包的高級主題
  126. 8.2.1 處理大型Excel文件
  127. 8.2.2 調(diào)整DataFrame在Excel中的格式
  128. 8.2.3 案例研究（復(fù)習(xí)）：Excel報(bào)表
  129. 8.3 小結(jié)
  130. 第四部分　使用xlwings對Excel應(yīng)用程序進(jìn)行編程
  131. 第9章　Excel自動化
  132. 9.1 開始使用xlwings
  133. 9.1.1 將Excel用作數(shù)據(jù)查看器
  134. 9.1.2 Excel對象模型
  135. 9.1.3 運(yùn)行VBA代碼
  136. 9.2 轉(zhuǎn)換器、選項(xiàng)和集合
  137. 9.2.1 處理DataFrame
  138. 9.2.2 轉(zhuǎn)換器和選項(xiàng)
  139. 9.2.3 圖表、圖片和已定義名稱
  140. 9.2.4 案例研究（再次回顧）：Excel報(bào)表
  141. 9.3 高級xlwings主題
  142. 9.3.1 xlwings的基礎(chǔ)
  143. 9.3.2 提升性能
  144. 9.3.3 如何彌補(bǔ)缺失的功能
  145. 9.4 小結(jié)
  146. 第10章　Python驅(qū)動的Excel工具
  147. 10.1 利用xlwings將Excel用作前端
  148. 10.1.1 Excel插件
  149. 10.1.2 quickstart命令
  150. 10.1.3 Run main
  151. 10.1.4 RunPython函數(shù)
  152. 10.2 部署
  153. 10.2.1 Python依賴
  154. 10.2.2 獨(dú)立工作簿：脫離xlwings插件
  155. 10.2.3 配置的層次關(guān)系
  156. 10.2.4 設(shè)置
  157. 10.3 小結(jié)
  158. 第11章　Python包追蹤器
  159. 11.1 構(gòu)建什么樣的應(yīng)用程序
  160. 11.2 核心功能
  161. 11.2.1 Web API
  162. 11.2.2 數(shù)據(jù)庫
  163. 11.2.3 異常
  164. 11.3 應(yīng)用程序架構(gòu)
  165. 11.3.1 前端
  166. 11.3.2 后端
  167. 11.3.3 調(diào)試
  168. 11.4 小結(jié)
  169. 第12章　用戶定義函數(shù)
  170. 12.1 UDF入門
  171. 12.2 案例研究：Google Trends
  172. 12.2.1 Google Trends簡介
  173. 12.2.2 使用DataFrame和動態(tài)數(shù)組
  174. 12.2.3 從Google Trends上獲取數(shù)據(jù)
  175. 12.2.4 使用UDF繪制圖表
  176. 12.2.5 調(diào)試UDF
  177. 12.3 高級UDF主題
  178. 12.3.1 基礎(chǔ)性能優(yōu)化
  179. 12.3.2 緩存
  180. 12.3.3 sub裝飾器
  181. 12.4 小結(jié)
  182. 附錄A　Conda環(huán)境
  183. 附錄B　高級VS Code功能
  184. 附錄C　高級Python概念
書名：Excel+Python：飛速搞定數(shù)據(jù)分析與處理
作者：Felix Zumstein 著
譯者：馮黎 譯
國內(nèi)出版社：人民郵電出版社
出版時(shí)間：2022年04月
頁數(shù)：260
書號：978-7-115-58676-6
原版書書名：Python for Excel
原版書出版商：O'Reilly Media
Felix Zumstein
 
Felix Zumstein是流行開源Python庫xlwings的創(chuàng)始人。xlwings幫助Excel用戶利用Python腳本將任務(wù)自動化，從而實(shí)現(xiàn)效率飛躍。費(fèi)利克斯在工作中接觸了大量Excel用戶，這使他對Excel在各行各業(yè)中的使用瓶頸和解決思路擁有深刻的見解。
 
 
購買選項(xiàng)
定價(jià)：89.80元
書號：978-7-115-58676-6
出版社：人民郵電出版社