Python+Excel办公自动化一本通

附录B Python关键字和内置函数

附录A 查看环境变量

18.5 绘制图表

18.4 分组统计

18.3 查找数据

18.2 读取Excel数据

18.1 业务分析

第18章 个人贷款数据分析

17.2 数据分析流程

17.1 准备材料和分析业务

第17章 电商销售数据分析

第3部分 Excel数据分析实践

16.2 使用Seaborn绘制常见的图表

16.1 安装和初识Seaborn

第16章 数据可视化库——Seaborn

15.5 将图片保存到Excel中

15.4 其他常用的图表技术

15.3 制作常见的图表

15.2 设置坐标系和图表

15.1 给图表添加坐标系

第15章 数据可视化库——Matplotlib

14.8 把数据合并在一起

14.7 把数据连接在一起

14.6 通过数据透视转换视角

14.5 最重要的数据分析功能——分组统计

14.4 转换数组

14.3 获取唯一值

14.2 为数据排序

14.1 修改索引（标签）

第14章 Pandas高级应用

13.6 让数据运算起来

13.5 增、删、查、改和替换

13.4 数据预处理

13.3 定位数据

13.2 读/写Excel数据

13.1 创建对应的数据结构

第13章 Pandas基础

12.6 NumPy数组的运算

12.5 数组的常见处理

12.4 NumPy切片和索引

12.3 NumPy数组的属性和数据类型

12.2 创建ndarray对象

12.1 安装NumPy

第12章 数据分析的基础库——NumPy

11.4 处理一些常见的Excel场景

11.3 设置单元格

11.2 读/写Excel文档

11.1 xlwings的简介和安装

第11章 使用xlwings处理Excel文档

第2部分 Excel数据分析

10.2 深入使用异常

10.1 异常的基础知识

第10章 异常

9.3 货币格式化

9.2 日期时间

9.1 文件操作

第9章 文件操作和标准库

8.4 导入模块中的类

8.3 拾遗

8.2 继承

8.1 类的概念

第8章 类

7.8 递归函数

7.7 把函数放在不同的模块中

7.6 Lambda表达式

7.5 函数中的参数

7.4 函数返回值

7.3 特殊的参数

7.2 传递参数

7.1 函数的定义

第7章 函数

6.5 与字典相关的函数

6.4 字典的键值数据类型

6.3 遍历字典

6.2 访问字典

6.1 创建字典

第6章 字典

5.2 集合

5.1 元组

第5章 元组和集合

4.3 列表函数

4.2 访问和操作列表

4.1 列表的基础概念

第4章 列表

3.3 循环语句

3.2 逻辑运算

3.1 条件语句

第3章 控制语句

2.6 代码中的注释

2.5 字符串和数字相互转换

2.4 字符串

2.3 数字

2.2 Python中的数据类型

2.1 变量

第2章 变量和简单数据类型

1.4 使用Python分析Excel数据

1.3 使用Python

1.2 高级语言的分类

1.1 计算机语言的分类

第1章 计算机语言和Python简介

第1部分 Python 3.9语言基础

前言

内容简介

作者简介

版权信息

封面

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作者简介

内容简介

前言

第1部分 Python 3.9语言基础

第1章 计算机语言和Python简介

1.1 计算机语言的分类

1.2 高级语言的分类

1.3 使用Python

1.4 使用Python分析Excel数据

第2章 变量和简单数据类型

2.1 变量

2.2 Python中的数据类型

2.3 数字

2.4 字符串

2.5 字符串和数字相互转换

2.6 代码中的注释

第3章 控制语句

3.1 条件语句

3.2 逻辑运算

3.3 循环语句

第4章 列表

4.1 列表的基础概念

4.2 访问和操作列表

4.3 列表函数

第5章 元组和集合

5.1 元组

5.2 集合

第6章 字典

6.1 创建字典

6.2 访问字典

6.3 遍历字典

6.4 字典的键值数据类型

6.5 与字典相关的函数

第7章 函数

7.1 函数的定义

7.2 传递参数

7.3 特殊的参数

7.4 函数返回值

7.5 函数中的参数

7.6 Lambda表达式

7.7 把函数放在不同的模块中

7.8 递归函数

第8章 类

8.1 类的概念

8.2 继承

8.3 拾遗

8.4 导入模块中的类

第9章 文件操作和标准库

9.1 文件操作

9.2 日期时间

9.3 货币格式化

第10章 异常

10.1 异常的基础知识

10.2 深入使用异常

第2部分 Excel数据分析

第11章 使用xlwings处理Excel文档

11.1 xlwings的简介和安装

11.2 读/写Excel文档

11.3 设置单元格

11.4 处理一些常见的Excel场景

第12章 数据分析的基础库——NumPy

12.1 安装NumPy

12.2 创建ndarray对象

12.3 NumPy数组的属性和数据类型

12.4 NumPy切片和索引

12.5 数组的常见处理

12.6 NumPy数组的运算

第13章 Pandas基础

13.1 创建对应的数据结构

13.2 读/写Excel数据

13.3 定位数据

13.4 数据预处理

13.5 增、删、查、改和替换

13.6 让数据运算起来

第14章 Pandas高级应用

14.1 修改索引（标签）

14.2 为数据排序

14.3 获取唯一值

14.4 转换数组

14.5 最重要的数据分析功能——分组统计

14.6 通过数据透视转换视角

14.7 把数据连接在一起

14.8 把数据合并在一起

第15章 数据可视化库——Matplotlib

15.1 给图表添加坐标系

15.2 设置坐标系和图表

15.3 制作常见的图表

15.4 其他常用的图表技术

15.5 将图片保存到Excel中

第16章 数据可视化库——Seaborn

16.1 安装和初识Seaborn

16.2 使用Seaborn绘制常见的图表

第3部分 Excel数据分析实践

第17章 电商销售数据分析

17.1 准备材料和分析业务

17.2 数据分析流程

第18章 个人贷款数据分析

18.1 业务分析

18.2 读取Excel数据

18.3 查找数据

18.4 分组统计

18.5 绘制图表

附录A 查看环境变量

附录B Python关键字和内置函数