Python+Excel辦公自動化一本通

目錄
第1部分 Python 3.9語言基礎
第1章 計算機語言和Python簡介 2
1.1 計算機語言的分類 2
1.1.1 機器語言 2
1.1.2 匯編語言 2
1.1.3 高級語言 3
1.1.4 高級語言的發(fā)展趨勢 3
1.2 高級語言的分類 5
1.2.1 編譯型語言 5
1.2.2 解釋型語言 6
1.2.3 混合型語言 6
1.3 使用Python 7
1.3.1 為何要學習Python 7
1.3.2 在Windows操作系統(tǒng)中安裝
Python 8
1.3.3 在Ubuntu（UNIX）操作系統(tǒng)中
安裝Python 10
1.3.4 使用集成開發(fā)環(huán)境開發(fā)
Python 11
1.4 使用Python分析Excel數(shù)據(jù) 12
1.4.1 可復用 12
1.4.2 大量數(shù)據(jù)的需求 12
1.4.3 Python易用易學 12
第2章 變量和簡單數(shù)據(jù)類型 13
2.1 變量 13
2.1.1 變量的使用 13
2.1.2 變量的命名 14
2.1.3 變量的存儲 15
2.2 Python中的數(shù)據(jù)類型 18
2.3 數(shù)字 19
2.3.1 算術運算 19
2.3.2 比較運算 21
2.3.3 賦值運算 22
2.3.4 位運算 24
2.3.5 運算符的優(yōu)先級 27
2.3.6 數(shù)字計算中常見的函數(shù) 28
2.4 字符串 34
2.4.1 截取子串 35
2.4.2 字符串的運算 37
2.4.3 字符串的格式化 38
2.4.4 Python轉(zhuǎn)義字符 40
2.4.5 字符串常用的函數(shù) 42
2.5 字符串和數(shù)字相互轉(zhuǎn)換 43
2.6 代碼中的注釋 44
第3章 控制語句 46
3.1 條件語句 46
3.1.1 簡單if語句 46
3.1.2 else分支的使用 47
3.1.3 elif分支的使用 48
3.1.4 條件語句的嵌套 49
3.2 邏輯運算 50
3.2.1 邏輯運算符 51
3.2.2 邏輯運算符的優(yōu)先級 53
3.2.3 改寫閏年判斷邏輯 54
3.3 循環(huán)語句 54
3.3.1 while語句 54
3.3.2 使用循環(huán)的注意事項 56
3.3.3 for語句 57
3.3.4 range函數(shù) 58
3.3.5 跳轉(zhuǎn)關鍵字break、continue和
pass 59
3.3.6 循環(huán)的嵌套 61
第4章 列表 64
4.1 列表的基礎概念 64
4.1.1 創(chuàng)建列表 64
4.1.2 列表的遍歷和下標 64
4.2 訪問和操作列表 66
4.2.1 元素的增、刪、查、改 66
4.2.2 截取子列表 67
4.2.3 列表的嵌套 68
4.2.4 列表的其他操作 70
4.3 列表函數(shù) 71
4.3.1 常見函數(shù) 71
4.3.2 排序函數(shù) 72
第5章 元組和集合 76
5.1 元組 76
5.1.1 創(chuàng)建元組 76
5.1.2 遍歷元組 77
5.1.3 修改和刪除元組 78
5.1.4 截取元組 79
5.1.5 其他常見的操作 79
5.1.6 關于元組的函數(shù) 80
5.2 集合 80
5.2.1 創(chuàng)建集合 80
5.2.2 新增元素 81
5.2.3 刪除元素 82
5.2.4 判斷元素是否在集合中 84
5.2.5 遍歷集合 84
5.2.6 關于集合的函數(shù) 85
第6章 字典 89
6.1 創(chuàng)建字典 89
6.1.1 創(chuàng)建基本的字典 89
6.1.2 創(chuàng)建空字典 90
6.1.3 使用內(nèi)置函數(shù)dict創(chuàng)建字典 90
6.2 訪問字典 91
6.2.1 訪問字典的值 91
6.2.2 新增/修改字典的值 92
6.2.3 刪除 93
6.3 遍歷字典 94
6.3.1 對鍵的遍歷 94
6.3.2 對值的遍歷 94
6.3.3 對鍵值的遍歷 95
6.4 字典的鍵值數(shù)據(jù)類型 95
6.4.1 字典對鍵值的要求 95
6.4.2 在鍵值中使用各種數(shù)據(jù)類型 96
6.4.3 多種數(shù)據(jù)類型在字典中的
應用 97
6.5 與字典相關的函數(shù) 99
第7章 函數(shù) 101
7.1 函數(shù)的定義 101
7.1.1 定義帶有返回值的函數(shù) 103
7.1.2 形參和實參 104
7.2 傳遞參數(shù) 104
7.2.1 位置實參 105
7.2.2 關鍵字實參 105
7.2.3 為參數(shù)設置默認值 106
7.3 特殊的參數(shù) 107
7.3.1 傳遞列表 107
7.3.2 傳遞元組、集合和字典 109
7.3.3 可變參數(shù) 110
7.3.4 強制參數(shù)位置和關鍵字 113
7.4 函數(shù)返回值 113
7.4.1 返回簡單數(shù)據(jù)類型 114
7.4.2 返回復雜數(shù)據(jù)類型 114
7.4.3 在循環(huán)中返回 115
7.5 函數(shù)中的參數(shù) 116
7.5.1 傳遞可更改對象與不可更改
對象 116
7.5.2 函數(shù)內(nèi)外變量的可見性 117
7.6 Lambda表達式 118
7.7 把函數(shù)放在不同的模塊中 119
7.7.1 將整個模塊導入主程序中 119
7.7.2 導入指定的函數(shù) 120
7.8 遞歸函數(shù) 121
第8章 類 124
8.1 類的概念 124
8.1.1 定義類和創(chuàng)建對象 124
8.1.2 類的屬性的訪問 126
8.1.3 封裝 129
8.2 繼承 131
8.2.1 抽象 131
8.2.2 繼承中的方法 133
8.2.3 受保護的屬性和方法 135
8.2.4 多重繼承 136
8.2.5 多態(tài) 139
8.3 拾遺 140
8.3.1 面向?qū)ο缶幊痰膬?nèi)置函數(shù) 140
8.3.2 類的內(nèi)部方法 142
8.3.3 類方法和靜態(tài)方法 143
8.4 導入模塊中的類 145
第9章 文件操作和標準庫 148
9.1 文件操作 148
9.1.1 文件的讀取 148
9.1.2 文件的寫入 151
9.1.3 將數(shù)據(jù)保存為JSON格式 152
9.2 日期時間 156
9.2.1 日期——date類 156
9.2.2 日期時間——datetime類 158
9.2.3 時間差——timedelta類 160
9.3 貨幣格式化 162
第10章 異常 164
10.1 異常的基礎知識 164
10.1.1 Python異常機制 165
10.1.2 except語句 166
10.1.3 else語句和finally語句 167
10.1.4 常見的異常 170
10.2 深入使用異常 172
10.2.1 主動觸發(fā)異常 172
10.2.2 自定義異常 173
10.2.3 except語句中的異常排序 174

第2部分 Excel數(shù)據(jù)分析
第11章 使用xlwings處理Excel文檔 178
11.1 xlwings的簡介和安裝 178
11.1.1 xlwings簡介 178
11.1.2 安裝xlwings 180
11.2 讀/寫Excel文檔 182
11.2.1 讀取Excel單元格數(shù)據(jù) 182
11.2.2 讀取多行數(shù)據(jù) 183
11.2.3 將數(shù)據(jù)寫入Excel 185
11.3 設置單元格 187
11.3.1 字體和格式化 187
11.3.2 邊框 188
11.3.3 合并單元格和拆分單元格 190
11.3.4 調(diào)整單元格的寬度和高度 192
11.4 處理一些常見的Excel場景 192
11.4.1 新建和讀/寫多個Excel
文檔 192
11.4.2 在同一個Excel文檔中寫入多個工作表 194
11.4.3 復制數(shù)據(jù) 194
第12章 數(shù)據(jù)分析的基礎庫——NumPy 196
12.1 安裝NumPy 197
12.1.1 在Windows下的安裝 197
12.1.2 在PyCharm中使用
NumPy 197
12.1.3 在Linux（Ubuntu）下安裝
NumPy 197
12.2 創(chuàng)建ndarray對象 198
12.2.1 創(chuàng)建ndarray數(shù)組 198
12.2.2 創(chuàng)建特殊的ndarray數(shù)組 200
12.3 NumPy數(shù)組的屬性和數(shù)據(jù)
類型 204
12.3.1 NumPy數(shù)組的屬性 204
12.3.2 NumPy數(shù)組的數(shù)據(jù)類型 205
12.4 NumPy切片和索引 206
12.4.1 一維數(shù)組的切片和索引 206
12.4.2 二維數(shù)組的切片和索引 207
12.4.3 高級切片和索引 208
12.5 數(shù)組的常見處理 210
12.5.1 數(shù)據(jù)預處理 210
12.5.2 數(shù)組重塑 212
12.5.3 數(shù)組合并 214
12.6 NumPy數(shù)組的運算 215
12.6.1 對元素的運算 215
12.6.2 統(tǒng)計分析 217
12.6.3 篩選元素 218
12.6.4 集合運算 220
12.6.5 排序 221
第13章 Pandas基礎 227
13.1 創(chuàng)建對應的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 227
13.1.1 Series 227
13.1.2 DataFrame 229
13.2 讀/寫Excel數(shù)據(jù) 233
13.2.1 讀取Excel數(shù)據(jù) 233
13.2.2 指定讀取Excel的數(shù)據(jù)
類型 238
13.2.3 寫入Excel 239
13.2.4 xlwings與Pandas的結(jié)合 241
13.3 定位數(shù)據(jù) 243
13.3.1 Series的索引和分片 243
13.3.2 DataFrame的索引和分片 244
13.3.3 loc方法和iloc方法 245
13.4 數(shù)據(jù)預處理 247
13.4.1 處理默認值 247
13.4.2 去除重復數(shù)據(jù) 250
13.4.3 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換 253
13.5 增、刪、查、改和替換 253
13.5.1 修改元素 253
13.5.2 替換元素 254
13.5.3 刪除 255
13.5.4 新增 257
13.5.5 查找 259
13.6 讓數(shù)據(jù)運算起來 261
13.6.1 簡易算術運算 261
13.6.2 比較運算 262
13.6.3 匯總運算 263
第14章 Pandas高級應用 269
14.1 修改索引（標簽） 269
14.1.1 重設索引（標簽） 270
14.1.2 將某列設置為索引
（標簽） 270
14.1.3 重命名索引（標簽） 271
14.1.4 樹形索引 272
14.2 為數(shù)據(jù)排序 273
14.2.1 沒有默認值的排序 273
14.2.2 有默認值的排序 275
14.2.3 數(shù)值排名 276
14.3 獲取值 279
14.4 轉(zhuǎn)換數(shù)組 280
14.4.1 轉(zhuǎn)置 280
14.4.2 轉(zhuǎn)換視角查看數(shù)據(jù)——
長表轉(zhuǎn)寬表 280
14.4.3 寬表轉(zhuǎn)長表 281
14.5 重要的數(shù)據(jù)分析功能——
分組統(tǒng)計 282
14.5.1 分組求筆數(shù)與求和——
count方法和sum方法 283
14.5.2 對數(shù)據(jù)進行聚合運算——
aggregate方法 284
14.6 通過數(shù)據(jù)透視轉(zhuǎn)換視角 287
14.6.1 pivot_table方法概述 287
14.6.2 4個常用的參數(shù) 288
14.6.3 合計行列 291
14.7 把數(shù)據(jù)連接在一起 292
14.7.1 3種關聯(lián)關系 293
14.7.2 指定關聯(lián)字段 295
14.7.3 連接方式 297
14.7.4 處理重復列 299
14.8 把數(shù)據(jù)合并在一起 300
第15章 數(shù)據(jù)可視化庫——Matplotlib 302
15.1 給圖表添加坐標系 302
15.1.1 使用面板的add_subplot方法
建立坐標系 304
15.1.2 使用subplot函數(shù)建立
坐標系 307
15.1.3 使用subplot2grid函數(shù)添加
坐標系 309
15.1.4 使用subplots函數(shù)建立
坐標系 310
15.2 設置坐標系和圖表 312
15.2.1 設置坐標軸 312