本书是写给非IT领域职场办公人员的Python数据处理指南。因为本书面对的不是专业的程序员，所以在叙述上通俗易懂。为了让读者在学习时对Python的知识点有更深刻的印象，书本采用了即学即用的写作方式：在介绍知识点的同时，及时将知识点穿插到案例应用中。而案例应用采用“提出要解决的问题→找到解决问题的思路→展示完成前后的对比效果→提供解决问题的代码→逐步分析代码”的方式进行讲解，使读者既学会了Python的知识点，也厘清了解决问题的思路，同时掌握了代码的编写技巧。本书主要内容包括Python基础、Python第三方库、循环语句与分支语句、字符串处理技术、列表处理技术、元组处理技术、字典处理技术、集合处理技术、Python自定义函数、常用高阶函数应用、openpyxl库及Python与Excel综合应用案例。

本书是写给非IT领域职场办公人员的Python数据处理指南。因为本书面对的不是专业的程序员，所以在叙述上通俗易懂。为了让读者在学习时对Python的知识点有更深刻的印象，书本采用了即学即用的写作方式：在介绍知识点的同时，及时将知识点穿插到案例应用中。而案例应用采用“提出要解决的问题→找到解决问题的思路→展示完成前后的对比效果→提供解决问题的代码→逐步分析代码”的方式进行讲解，使读者既学会了Python的知识点，也厘清了解决问题的思路，同时掌握了代码的编写技巧。本书主要内容包括Python基础、Python第三方库、循环语句与分支语句、字符串处理技术、列表处理技术、元组处理技术、字典处理技术、集合处理技术、Python自定义函数、常用高阶函数应用、openpyxl库及Python与Excel综合应用案例。

本书旨在帮助读者掌握如何用Python有效地处理Excel数据，实现办公自动化。本书首先介绍开发环境的搭建和Excel模块的安装，接着讲解编写代码前的准备，然后介绍如何使用openpyxl和pandas这两个模块编写员工信息表查询案例，最后介绍PyInstaller模块与.py文件的编译，以及如何快速移植本书案例的代码。本书不仅适合办公人员阅读，还适合想要了解openpyxl模块和pandas模块的初级开发人员阅读。

本书旨在帮助读者掌握如何用Python有效地处理Excel数据，实现办公自动化。本书首先介绍开发环境的搭建和Excel模块的安装，接着讲解编写代码前的准备，然后介绍如何使用openpyxl和pandas这两个模块编写员工信息表查询案例，最后介绍PyInstaller模块与.py文件的编译，以及如何快速移植本书案例的代码。本书不仅适合办公人员阅读，还适合想要了解openpyxl模块和pandas模块的初级开发人员阅读。

在数据分析方面，Python实际上已经远远超越VBA，因为使用Pyhton提供的数据处理函数和模块就可以实现很多功能，既快速、可靠又简便。 本书结合OpenPyXl、win32com、xlwings和pandas等Python包全面介绍使用Python实现Excel脚本开发的各种可能性，涉及的内容包括：Python语言基础、Python文件操作、Excel对象模型、Excel图形绘制、Excel图表绘制、字典在Excel中的应用、正则表达式在Excel中的应用、使用Pandas包提高数据处理效率、使用Matplotlib包绘图、Python与Excel VBA混合编程等。 本书适合任何对Excel Python脚本开发感兴趣的朋友阅读，可以是有编程需求的职场办公人员、数据分析人员、大学生、科研人员和程序员等。

While Excel remains ubiquitous in the business world, recent Microsoft feedback forums are full of requests to include Python as an Excel scripting language—in fact, it's the top feature requested. What makes this combination so compelling? In this hands-on guide, Felix Zumstein—creator of xlwings, a popular open source package that allows the automation of Excel with Python—sh...(展开全部)

集Python、Excel、数据分析为一体是本书的一大特色。

本书重点介绍了目前处理数据非常有效的工具——Excel、Python和数据库的应用知识。本书通过一则完整的故事讨论了如何以Python编程为中心，结合Excel和数据库的特点，并以基础统计学贯穿其中，帮助读者深入地了解数据分析的相关知识。在本书中，首先，讨论了如何使用Excel整理数据，以及Excel中数学和统计函数的应用；其次，探讨了与Python编程相关的数据分析内容，包括在Python中进行数据统计工作，以及各种格式数据的转换等；然后，讨论SQLite和MySQL数据库的应用，并介绍了如何使用Python操作数据库；最后，介绍了如何综合使用Excel、数据库和Python编程等工具打造自动化的数据处理中心。 本书架构清晰，内容深入浅出，案例丰富，适合需要进行数据处理和统计分析的职场人士、计算机爱好者等阅读。

Python虽然是一门编程语言，但是在数据分析领域实现的功能和Excel的基本功能一样，而Excel又是大家比较熟悉、容易上手的软件，可以通过Excel数据分析去对比学习Python数据分析。本书将数据分析过程中涉及的每一个操作都对照讲解，让你从熟悉的Excel操作中去学习对应的Python实现，而不是直接学习Python代码，大大降低了学习门槛，消除了大家对代码的恐惧心理。这也是本书的一大特色，让读者可以像学Excel数据分析一样，轻松学习Python数据分析。

本书重点介绍了目前处理数据非常有效的工具——Excel、Python和数据库的应用知识。本书通过一则完整的故事讨论了如何以Python编程为中心，结合Excel和数据库的特点，并以基础统计学贯穿其中，帮助读者深入地了解数据分析的相关知识。在本书中，首先，讨论了如何使用Excel整理数据，以及Excel中数学和统计函数的应用；其次，探讨了与Python编程相关的数据分析内容，包括在Python中进行数据统计工作，以及各种格式数据的转换等；然后，讨论SQLite和MySQL数据库的应用，并介绍了如何使用Python操作数据库；最后，介绍了如何综合使用Excel、数据库和Python编程等工具打造自动化的数据处理中心。 本书架构清晰，内容深入浅出，案例丰富，适合需要进行数据处理和统计分析的职场人士、计算机爱好者等阅读。