Python × Excel 的 12堂關鍵必修課:資料分析自動化的 194個高效實戰例
吳燦銘
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商品描述
輕鬆使用Python程式,有效簡化處理Excel繁瑣數據,提高日常工作效率
➟徹底了解Python × Excel整合應用技巧
➟大幅提升資料分析工作效率
➟輕鬆製作圖表及報表的商業需求
➟快速自動化實作樞紐分析、圖表、列印
本書係針對Python × Excel各種資料分析應用的需求,以主題分類的方式,提供大量實用技巧的程式範例,全書完整且詳實介紹如何結合Python語法實作Excel資料運算、格式化、自動化、篩選、排序、彙總、分組、樞紐分析、視覺化圖表…等整合性應用,絕對是學習Python及Excel整合應用的關鍵必修課程,藉助書中所提供的194個實戰例,必能充份滿足以Python語言實作Excel來進行高效率資料分析的工作。
【你將學會】
✔工作表、儲存格欄(列)自動化
✔資料運算與篩選排序
✔彙總分組和樞紐分析
✔圖表、報表列印
✔工作表串接、合併與拆分
目錄大綱
第01章 Python資料分析實用模組與套件
        1-1 認識模組與套件
        1-2 常見資料分析內建模組
        1-3 常見資料分析外部模組
第02章 活頁簿自動化操作
        2-1 活頁簿新建、開啟與儲存
        2-2 取得檔名與重新命名
        2-3 活頁簿保護與加密
        2-4 檔案搜尋與檔案格式轉換
        2-5 活頁簿整理與分類
第03章 工作表自動化操作
        3-1 工作表名稱取得與命名
        3-2 工作表新增、複製與刪除
        3-3 工作表拆分
        3-4 工作表隱藏
        3-5 其他工作表實用操作
第04章 儲存格、欄(列)自動化操作
        4-1 儲存格基本操作
        4-2 列高與欄寬
        4-3 欄列範圍的選取
        4-4 插入空白欄、列
        4-5 刪除空白欄(列)及刪除數值
        4-6 新增資料列及資料欄
        4-7 其他儲存格、欄列實用技巧
第05章 以Python實作資料匯入與整理
        5-1 資料匯入
        5-2 資料讀取與取得資訊
        5-3 資料整理前置工作
        5-4 取代資料
        5-5 索引設定
第06章 以Python實作資料運算、排序與篩選
        6-1 資料的運算
        6-2 資料的排序
        6-3 資料篩選
        6-4 其他資料操作技巧
第07章 以Python實作儲存格格式設定
        7-1 儲存格-字型、色彩、欄寬、對齊方式
        7-2 合併儲存格
        7-3 格式化設定
第08章 以Python實作資料彙總、分組與樞紐分析
        8-1 資料分組統計與彙總
        8-2 實作互動式樞紐分析表
第09章 以Python實作視覺化圖表—使用matplotlib及openpyxl
        9-1 長條圖、橫條圖與新增圖表元件
        9-2 直方圖
        9-3 折線圖
        9-4 圖形圖
        9-5 散佈圖
        9-6 泡泡圖
        9-7 雷達圖
        9-8 區域圖
        9-9 其他實用的圖表技巧
第10章 以Python實作視覺化圖表—使用pyecharts
        10-1 直條圖
        10-2 文字雲
        10-3 儀錶板
        10-4 水球圖
        10-5 漏斗圖
第11章 以Python全自動化執行列印工作
        11-1 活頁簿及工作表列印
        11-2 實戰特殊列印技巧
第12章 以Python實作工作表串接、合併與拆分
        12-1 兩表格有共同鍵的橫向連接
        12-2 具共同鍵的4種連結方式
        12-3 沒有共同鍵的橫向連接
        12-4 兩表格的縱向連接
        12-5 其他合併與拆分的實用技巧
附錄A Python程式語言快速入門
       A-1 Python的入門基礎
       A-2 基本資料處理
       A-3 輸出print與輸入input
       A-4 運算子與運算式
       A-5 流程控制
       A-6 序列資料型別
       A-7 函數

















 
     
     
     
     
     
     
     
    
 
     
    
 
     
     
    
 
     
     
    
 
    
 
     
    
 
    
 
     
    
