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资料简介：

在如今的时代，大型数据集唾手可得，含有数百万行的数据文件并不罕见。Python是数据分析师和数据科学家的语言。通过本书，即使完全不了解Python，Excel用户也能够学会用Python将烦琐的任务自动化，显著地提高办公效率，并利用Python在数据分析和科学计算方面的突出优势，轻松搞定Excel任务。你将学习如何用pandas替代 Excel函数，以及如何用自动化Python库替代VBA宏和用户定义函数等。本书既适合Excel用户，也适合Python用户阅读。

资料目录：

前言 xiii
第　一部分 Python入门
第　1 章为什么要用Python为Excel编程　3
1.1　Excel作为一门编程语言　4
1.1.1　新闻中的Excel　5
1.1.2　编程实践　5
1.1.3　现代Excel　10
1.2　用在Excel上的Python　11
1.2.1　可读性和可维护性　11
1.2.2　标准库和包管理器　12
1.2.3　科学计算　13
1.2.4　现代语言特性　14
1.2.5　跨平台兼容性　15
1.3　小结　15
第　2 章开发环境　17
2.1　Anaconda Python发行版　18
2.1.1　安装　18
2.1.2　Anaconda Prompt　19
2.1.3　Python REPL：交互式Python会话　21
2.1.4　包管理器：Conda和pip　22
2.1.5　Conda环境　24
2.2　Jupyter笔记本　24
2.2.1　运行Jupyter笔记本　25
2.2.2　笔记本单元格　26
2.2.3　编辑模式与命令模式　28
2.2.4　执行顺序很重要　28
2.2.5　关闭Jupyter笔记本　28
2.3　VS Code　30
2.3.1　安装和配置　31
2.3.2　执行Python脚本　33
2.4　小结　36
第　3 章 Python入门　37
3.1　数据类型　37
3.1.1　对象　38
3.1.2　数值类型　39
3.1.3　布尔值　41
3.1.4　字符串　42
3.2　索引和切片　43
3.2.1　索引　43
3.2.2　切片　44
3.3　数据结构　45
3.3.1　列表　45
3.3.2　字典　47
3.3.3　元组　49
3.3.4　集合　49
3.4　控制流　50
3.4.1　代码块和pass语句　50
3.4.2　if 语句和条件表达式　51
3.4.3　for 循环和while循环　52
3.4.4　列表、字典和集合推导式　55
3.5　组织代码　56
3.5.1　函数　56
3.5.2　模块和import语句　57
3.5.3　datetime类　59
3.6　PEP 8：Python风格指南　61
3.6.1　PEP 8和VS Code　62
3.6.2　类型提示　63
3.7　小结　64
第二部分　pandas入门
第4　章 NumPy基础　67
4.1　NumPy入门　67
4.1.1　NumPy数组　67
4.1.2　向量化和广播　69
4.1.3　通用函数　70
4.2　创建和操作数组　71
4.2.1　存取元素　71
4.2.2　方便的数组构造器　72
4.2.3　视图和副本　73
4.3　小结　73
第　5 章使用pandas进行数据分析　74
5.1　DataFrame和Series　74
5.1.1　索引　76
5.1.2　列　79
5.2　数据操作　80
5.2.1　选取数据　80
5.2.2　设置数据　85
5.2.3　缺失数据　87
5.2.4　重复数据　89
5.2.5　算术运算　90
5.2.6　处理文本列　91
5.2.7　应用函数　92
5.2.8　视图和副本　93
5.3　组合DataFrame　94
5.3.1　连接　94
5.3.2　连接和合并　95
5.4　描述性统计量和数据聚合　97
5.4.1　描述性统计量　97
5.4.2　分组　98
5.4.3　透视和熔化　99
5.5　绘图　100
5.5.1　Matplotlib　100
5.5.2　Plotly　102
5.6　导入和导出DataFrame　104
5.6.1　导出CSV文件　105
5.6.2　导入CSV文件　106
5.7　小结　107
第6　章使用pandas进行时序分析　109
6.1　DatetimeIndex　110
6.1.1　创建DatetimeIndex　110
6.1.2　筛选DatetimeIndex　112
6.1.3　处理时区　113
6.2　常见时序操作　114
6.2.1　移动和百分比变化率　114
6.2.2　基数的更改和相关性　116
6.2.3　重新采样　118
6.2.4　滚动窗口　119
6.3　pandas的局限性　120
6.4　小结　121
第三部分　在Excel之外读写Excel文件
第　7 章使用pandas操作Excel文件　125
7.1　案例研究：Excel报表　125
7.2　使用pandas读写Excel文件　128
7.2.1　read_excel函数和ExcelFile类　128
7.2.2　to_excel方法和ExcelWriter类　133
7.3　使用pandas处理Excel文件的局限性　134
7.4　小结　135
第　8 章使用读写包操作Excel文件　136
8.1　读写包　136
8.1.1　何时使用何种包　137
8.1.2　excel.py模块　138
8.1.3　OpenPyXL　139
8.1.4　XlsxWriter　143
8.1.5　pyxlsb　145
8.1.6　xlrd、xlwt和xlutils　146
8.2　读写包的高级主题　149
8.2.1　处理大型Excel文件　149
8.2.2　调整DataFrame在Excel中的格式　152
8.2.3　案例研究（复习）：Excel报表　157
8.3　小结　158
第四部分　使用xlwings对Excel应用程序进行编程
第　9 章 Excel自动化　161
9.1　开始使用xlwings　162
9.1.1　将Excel用作数据查看器　162
9.1.2　Excel对象模型　163
9.1.3　运行VBA代码　170
9.2　转换器、选项和集合　170
9.2.1　处理DataFrame　171
9.2.2　转换器和选项　172
9.2.3　图表、图片和已定义名称　174
9.2.4　案例研究（再次回顾）：Excel报表　177
9.3　高级xlwings主题　179
9.3.1　xlwings的基础　179
9.3.2　提升性能　180
9.3.3　如何弥补缺失的功能　181
9.4　小结　182
第　10 章 Python驱动的Excel工具　183
10.1　利用xlwings将Excel用作前端　183
10.1.1　Excel插件　184
10.1.2　quickstart命令　185
10.1.3　Run main　186
10.1.4　RunPython函数187
10.2　部署　191
10.2.1　Python依赖　191
10.2.2　独立工作簿：脱离xlwings插件　191
10.2.3　配置的层次关系　192
10.2.4　设置　193
10.3　小结　194
第　11 章 Python包追踪器　195
11.1　构建什么样的应用程序　195
11.2　核心功能　197
11.2.1　Web API　198
11.2.2　数据库　201
11.2.3　异常　208
11.3　应用程序架构　210
11.3.1　前端　211
11.3.2　后端　215
11.3.3　调试　217
11.4　小结　219
第　12 章用户定义函数　220
12.1　UDF入门　220
12.2　案例研究：Google Trends　225
12.2.1　Google Trends简介　225
12.2.2　使用DataFrame和动态数组　226
12.2.3　从Google Trends上获取数据　231
12.2.4　使用UDF绘制图表　234
12.2.5　调试UDF　236
12.3　高级UDF主题　238
12.3.1　基础性能优化　238
12.3.2　缓存　240
12.3.3　sub装饰器　242
12.4　小结　243
附录A　Conda环境　245
附录B　高级VS Code功能　248
附录C　高级Python概念　253

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