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《超简单:用Python让Excel飞起来》电子书封面

超简单:用Python让Excel飞起来

  • 发布时间:2021年03月14日 20:41:55
  • 作者:王秀文 郭明鑫 王宇韬
  • 大小:129 MB
  • 类别:Python电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:超清版
  • 评分:8.3

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超简单:用Python让Excel飞起来 PDF 超清版

    超简单:用Python让Excel飞起来》是一本关于Python相关的电子书资源,介绍了关于Python、Excel方面的内容,本书是由机械工业出版社出版,格式为PDF,资源大小129 MB,王秀文 郭明鑫 王宇韬编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等综合评分为:9.9分,一起来看下具体内容。

    Tags:python excel 

    内容介绍

    Excel是Office办公中使用非常频繁的一个表格制作、数据分析与图表制作的组件。随着现在数据处理量越来越大,日常办公中很多重复性工作耗费了广大办公人员越来越多的时间,那么如何才能化繁为简,提高办公自动化水平呢?借助Python中的模块来控制Excel可以让Excel实现自动化、智能化办公从而极大减少重复性工作并节约办公人员的时间。
    全书划分为4部分,共8章。第1部分为第1章,主要介绍Python编辑器的安装和xlwings库的安装。第2部分为第2章至第6章,主要介绍Python中的一些基础知识和用于处理工作簿、工作表、行列和单元格的xlwings库函数。第3部分为第7章,主要讲解如何在Excel中使用Python来处理Excel数据。第4部分是第8章,主要使用典型的案例批处理Excel数据。本书力求做到深入浅出,将复杂的概念和操作用简洁浅显的语言来讲述,使读者可以轻松地使用Python控制Excel,让Excel自动完成重复性以及批处理工作。

    本书非常适合从事财务、行政、人力资源等各行各业需要自动化办公的人员,以及对Python感兴趣的办公人员。

    目录

    • 前言
    • 如何获取学习资源
    • 第1章 Python 快速上手
    • 1.1 为什么要学习用Python 控制Excel
    • 1.2 Python 编程环境的搭建
    • 1.2.1 安装Python 官方的编程环境IDLE
    • 1.2.2 安装与配置Anaconda 和PyCharm
    • 1.3 Python 的模块
    • 1.3.1 初识模块
    • 1.3.2 模块的安装
    • 1.4 让Excel 飞一下
    •  
    • 第2章 Python 的基础语法知识
    • 2.1 变量
    • 2.2 数据类型:数字与字符串
    • 2.2.1 数字
    • 2.2.2 字符串
    • 2.2.3 数据类型的查询
    • 2.2.4 数据类型的转换
    • 2.3 数据类型:列表、字典、元组与集合
    • 2.3.1 列表
    • 2.3.2 字典
    • 2.3.3 元组和集合
    • 2.4 运算符
    • 2.4.1 算术运算符和字符串运算符
    • 2.4.2 比较运算符
    • 2.4.3 赋值运算符
    • 2.4.4 逻辑运算符
    • 2.5 编码基本规范
    • 2.5.1 缩进
    • 2.5.2 注释
    • 2.6 控制语句
    • 2.6.1 if 语句
    • 2.6.2 for 语句
    • 2.6.3 while 语句
    • 2.6.4 控制语句的嵌套
    • 2.7 函数
    • 2.7.1 内置函数
    • 2.7.2 自定义函数
    •  
    • 第3章 Python 模块
    • 3.1 模块的导入
    • 3.1.1 import 语句导入法
    • 3.1.2 from 语句导入法
    • 3.2 处理文件和文件夹的模块—os
    • 3.2.1 获取当前运行的Python 代码文件路径
    • 3.2.2 列出指定路径下的文件夹包含的文件和子文件夹名称
    • 3.2.3 分离文件主名和扩展名
    • 3.2.4 重命名文件和文件夹
    • 3.3 批量处理Excel 文件的模块—xlwings
    • 3.3.1 创建工作簿
    • 3.3.2 保存工作簿
    • 3.3.3 打开工作簿
    • 3.3.4 操控工作表和单元格
    • 3.4 数组计算的数学模块—NumPy
    • 3.4.1 数组的基础知识
    • 3.4.2 数组的创建
    • 3.5 数据导入和整理模块—pandas
    • 3.5.1 二维数据表格DataFrame 的创建与索引的修改
    • 3.5.2 文件的读取和写入
    • 3.5.3 数据的选取和处理
    • 3.5.4 数据表的拼接
    • 3.6 数据可视化模块—Matplotlib
    • 3.6.1 绘制折线图
    • 3.6.2 绘制柱形图
    • 3.7 模块的交互
    • 3.7.1 xlwings 模块与pandas 模块的交互
    • 3.7.2 xlwings 模块与Matplotlib 模块的交互
    • 第4章 使用Python 批量处理工作簿和工作表
    • 案例01 批量新建并保存工作簿
    • 举一反三 批量新建并关闭工作簿
    • 案例02 批量打开一个文件夹下的所有工作簿
    • 举一反三 列出文件夹下所有文件和子文件夹的名称
    • 案例03 批量重命名一个工作簿中的所有工作表
    • 举一反三 批量重命名一个工作簿中的部分工作表
    • 案例04 批量重命名多个工作簿
    • 举一反三 批量重命名多个工作簿中的同名工作表
    • 案例05 在多个工作簿中批量新增工作表
    • 举一反三 在多个工作簿中批量删除工作表
    • 案例06 批量打印工作簿
    • 举一反三 批量打印多个工作簿中的指定工作表
    • 案例07 将一个工作簿的所有工作表批量复制到其他工作簿
    • 举一反三 将某个工作表的数据批量复制到其他工作簿的指定工作表中
    • 案例08 按条件将一个工作表拆分为多个工作簿
    • 举一反三 按条件将一个工作表拆分为多个工作表
    • 举一反三 将多个工作表拆分为多个工作簿
    • 案例09 批量合并多个工作簿中的同名工作表
    • 举一反三 将工作簿中名称有规律的工作表合并到一个工作表
    •  
    • 第5章 使用Python 批量处理行、列和单元格
    • 案例01 精确调整多个工作簿的行高和列宽
    • 举一反三 精确调整一个工作簿中所有工作表的行高和列宽
    • 案例02 批量更改多个工作簿的数据格式
    • 举一反三 批量更改多个工作簿的外观格式
    • 案例03 批量替换多个工作簿的行数据
    • 举一反三 批量替换多个工作簿中的单元格数据
    • 举一反三 批量修改多个工作簿中指定工作表的列数据
    • 案例04 批量提取一个工作簿中所有工作表的特定数据
    • 举一反三 批量提取一个工作簿中所有工作表的列数据
    • 举一反三 在多个工作簿的指定工作表中批量追加行数据
    • 案例05 对多个工作簿中指定工作表的数据进行分列
    • 举一反三 批量合并多个工作簿中指定工作表的列数据
    • 举一反三 将多个工作簿中指定工作表的列数据拆分为多行
    • 案例06 批量提取一个工作簿中所有工作表的唯一值
    • 举一反三 批量提取一个工作簿中所有工作表的唯一值并汇总
    • 第6章 使用Python 批量进行数据分析
    • 案例01 批量升序排序一个工作簿中的所有工作表
    • 举一反三 批量降序排序一个工作簿中的所有工作表
    • 举一反三 批量排序多个工作簿中的数据
    • 案例02 筛选一个工作簿中的所有工作表数据
    • 举一反三 在一个工作簿中筛选单一类别数据
    • 案例03 对多个工作簿中的工作表分别进行分类汇总
    • 举一反三 批量分类汇总多个工作簿中的指定工作表
    • 举一反三 将多个工作簿数据分类汇总到一个工作簿
    • 案例04 对一个工作簿中的所有工作表分别求和
    • 举一反三 对一个工作簿中的所有工作表分别求和并将求和结果写入固定单元格
    • 案例05 批量统计工作簿的最大值和最小值
    • 举一反三 批量统计一个工作簿中所有工作表的最大值和最小值
    • 案例06 批量制作数据透视表
    • 举一反三 为一个工作簿的所有工作表制作数据透视表
    • 案例07 使用相关系数判断数据的相关性
    • 举一反三 求单个变量和其他变量间的相关性
    • 案例08 使用方差分析对比数据的差异
    • 举一反三 绘制箱形图识别异常值
    • 案例09 使用描述统计和直方图制定目标
    • 举一反三 使用自定义区间绘制直方图
    • 案例10 使用回归分析预测未来值
    • 举一反三 使用回归方程计算预测值
    • 第7章 使用Python 制作简单的图表并设置图表元素
    • 案例01 在Python 中制作简单的图表
    • 举一反三 在Python 中制作柱形图
    • 举一反三 在Python 中制作条形图
    • 举一反三 在Python 中制作饼图
    • 案例02 在Python 中导入Excel 数据制作简单的图表
    • 举一反三 导入数据制作散点图
    • 举一反三 导入数据制作面积图
    • 案例03 在Python 中制作组合图表
    • 举一反三 制作双折线图
    • 案例04 添加并设置图表标题和坐标轴标题
    • 举一反三 添加图例
    • 案例05 添加并设置数据标签
    • 举一反三 设置y 轴的取值范围
    • 案例06 为组合图表添加并设置次坐标轴
    • 举一反三 添加并设置网格线
    •  
    • 第8章 使用Python 制作常用图表
    • 案例01 制作柱形图展示数据的对比关系
    • 举一反三 批量制作条形图
    • 案例02 制作折线图展示数据的变化趋势
    • 举一反三 制作折线图并为最高点添加数据标签
    • 举一反三 制作平滑折线图
    • 案例03 制作散点图判断两组数据的相关性
    • 举一反三 为散点图添加线性趋势线
    • 举一反三 制作气泡图
    • 案例04 制作饼图展示部分和总体的比例关系
    • 举一反三 制作圆环图
    • 案例05 制作雷达图对比多项指标
    • 举一反三 制作某一品牌性能评价指标雷达图
    • 案例06 制作温度计图展示工作进度
    • 举一反三 制作上半年销售业绩的温度计图
    •  
    • 第9章 在Excel 中调用Python 代码
    • 9.1 在工作表中调用Python 自定义函数
    • 9.1.1 在Excel 中加载xlwings 插件
    • 9.1.2 导入并调用Python 自定义函数
    • 9.2 在VBA 中调用Python 自定义函数
    • 9.2.1 通过命令创建文件并调用Python 自定义函数
    • 9.2.2 手动创建文件并调用Python 自定义函数
    • 9.2.3 VBA 代码和Python 代码的混合使用
    • 9.3 将Python 代码转换为可执行程序
    • 9.3.1 PyInstaller 模块的语法和参数含义
    • 9.3.2 将Python 代码打包成可执行程序
    • 9.3.3 打包文件的实际应用

    读书笔记

    Python实现读取json文件到excel表

    这篇文章主要介绍了Python实现读取json文件到excel表,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

    本文实例为大家分享了Python实现读取json文件到excel表,供大家参考,具体内容如下

    一、需求

    1、'score.json' 文件内容:

    {
      "1":["小花",99,100,98.5],
      "2":["小王",90,30.5,95],
      "3":["小明",67.5,49.6,88]
    }

    2、读取json文件保存到数据库,并计算出每个人的总分和平均分

    二、实现代码

    import json, xlwt
    
    
    def read_score(jsonfile):
      with open(jsonfile, encoding='utf-8') as f: # 将json文件转化为字典
        score_all = json.load(f)
    
      book = xlwt.Workbook() # 创建excel文件
      sheet = book.add_sheet('sheet1') # 创建一个表
      title = ['序号', '姓名', '语文', '数学', '英语', '总分', '平均分']
      for col in range(len(title)): # 存入第一行标题
        sheet.write(0, col, title[col])
      row = 1 # 定义行
      for k in score_all:
        data = score_all[k] # data保存姓名和分数的list
        data.append(sum(data[1:4])) # 倒数第二列加入总分
        data.append(sum(data[1:4]) / 3.0) # 最后一列加入平均分
        data.insert(0, k) # 第一列加入序号
        for index in range(len(data)): # 依次写入每一行
          sheet.write(row, index, data[index])
        row += 1
      book.save('score.xls')
    
    
    read_score('score.json')

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