书名：Excel+Python:飞速搞定数据分析与处理  
定*：89.8  
ISBN：9787**5586766  
作者：费利克斯·朱姆斯坦  
版次：第*版  
出版时间：2022-03  

内容提要：  
在如今的时代，大型数据集唾手可得，含有数*万行的数据文件并**。Python是数据分析师和数据*的*选语言。通过本书，*使完**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*办公效率，并利用Python在数据分析和科学计算方面的突出*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。  



作者简介：  
费利克斯·朱姆斯坦（Felix Zumstein），流行开源Python库xlwings的*始人。xlwings帮助Excel用户利用Python脚本将任务自动化，从而实现效率飞跃。费利克斯在工作中接触了大量Excel用户，这使他对Excel在各行各业中的使用瓶颈和解决思路拥有深刻的见解。 【译者简介】 冯黎，Python爱好者，从事桌面应用程序、Web应用程序及游戏的开发工作，曾供职于Singtel。热衷于研究各类编程语言，自Python 2.x时期起开始使用Python，深谙Python的语言*性。  

目录：  
前言 xiii  
第　**分 Python入门  
第　* 章 为什么要用Python为Excel编程　3  
*.*　Excel作为*门编程语言　4  
*.*.*　新闻中的Excel　5  
*.*.2　编程最佳实践　5  
*.*.3　现代Excel　*0  
*.2　用在Excel上的Python　**  
*.2.*　可读性和可维护性　**  
*.2.2　标准库和*管理器　*2  
*.2.3　科学计算　*3  
*.2.4　现代语言*性　*4  
*.2.5　跨平台兼容性　*5  
*.3　小结　*5  
第　2 章 开发环境　*7  
2.*　Anaconda Python发行版　*8  
2.*.*　安装　*8  
2.*.2　Anaconda Prompt　*9  
2.*.3　Python REPL：交互式Python会话　2*  
2.*.4　*管理器：Conda和pip　22  
2.*.5　Conda环境　24  
2.2　Jupyter笔记本　24  
2.2.*　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.*　安装和配置　3*  
2.3.2　执行Python脚本　33  
2.4　小结　36  
第　3 章 Python入门　37  
3.*　数据类型　37  
3.*.*　对象　38  
3.*.2　数值类型　39  
3.*.3　布尔值　4*  
3.*.4　字符串　42  
3.2　索引和切片　43  
3.2.*　索引　43  
3.2.2　切片　44  
3.3　数据结构　45  
3.3.*　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.*　代码块和pass语句　50  
3.4.2　if 语句和条件表达式　5*  
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.*　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　6*  
3.6.*　PEP 8和VS Code　62  
3.6.2　类型提示　63  
3.7　小结　64  
第二*分　pandas入门  
第4　章 NumPy基础　67  
4.*　NumPy入门　67  
4.*.*　NumPy数组　67  
4.*.2　向量化和广播　69  
4.*.3　通用函数　70  
4.2　*建和操作数组　7*  
4.2.*　存取元素　7*  
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.*　DataFrame和Series　74  
5.*.*　索引　76  
5.*.2　列　79  
5.2　数据操作　80  
5.2.*　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　9*  
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.*　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.*　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　*00  
5.5.*　Matplotlib　*00  
5.5.2　Plotly　*02  
5.6　导入和导出DataFrame　*04  
5.6.*　导出CSV文件　*05  
5.6.2　导入CSV文件　*06  
5.7　小结　*07  
第6　章 使用pandas进行时序分析　*09  
6.*　DatetimeIndex　**0  
6.*.*　*建DatetimeIndex　**0  
6.*.2　筛选DatetimeIndex　**2  
6.*.3　处理时区　**3  
6.2　常见时序操作　**4  
6.2.*　移动和*分比变化率　**4  
6.2.2　基数的更改和相关性　**6  
6.2.3　重新采样　**8  
6.2.4　滚动窗口　**9  
6.3　pandas的局限性　*20  
6.4　小结　*2*  
第三*分　在Excel之外读写Excel文件  
第　7 章 使用pandas操作Excel文件　*25  
7.*　案例研究：Excel报表　*25  
7.2　使用pandas读写Excel文件　*28  
7.2.*　read_excel函数和ExcelFile类　*28  
7.2.2　to_excel方法和ExcelWriter类　*33  
7.3　使用pandas处理Excel文件的局限性　*34  
7.4　小结　*35  
第　8 章 使用读写*操作Excel文件　*36  
8.*　读写*　*36  
8.*.*　何时使用何种*　*37  
8.*.2　excel.py模块　*38  
8.*.3　OpenPyXL　*39  
8.*.4　XlsxWriter　*43  
8.*.5　pyxlsb　*45  
8.*.6　xlrd、xlwt和xlutils　*46  
8.2　读写*的*级主题　*49  
8.2.*　处理大型Excel文件　*49  
8.2.2　调整DataFrame在Excel中的格式　*52  
8.2.3　案例研究（复习）：Excel报表　*57  
8.3　小结　*58  
第四*分　使用xlwings对Excel应用程序进行编程  
第　9 章 Excel自动化　*6*  
9.*　开始使用xlwings　*62  
9.*.*　将Excel用作数据查看器　*62  
9.*.2　Excel对象模型　*63  
9.*.3　运行VBA代码　*70  
9.2　转换器、选项和集合　*70  
9.2.*　处理DataFrame　*7*  
9.2.2　转换器和选项　*72  
9.2.3　图表、图片和已定义名称　*74  
9.2.4　案例研究（再次回顾）：Excel报表　*77  
9.3　*级xlwings主题　*79  
9.3.*　xlwings的基础　*79  
9.3.2　提*性能　*80  
9.3.3　如何弥补缺失的功能　*8*  
9.4　小结　*82  
第　*0 章 Python驱动的Excel工具　*83  
*0.*　利用xlwings将Excel用作前端　*83  
*0.*.*　Excel插件　*84  
*0.*.2　quickstart命令　*85  
*0.*.3　Run main　*86  
*0.*.4　RunPython函数*87  
*0.2　*署　*9*  
*0.2.*　Python依赖　*9*  
*0.2.2　*立工作簿：脱离xlwings插件　*9*  
*0.2.3　配置的层次关系　*92  
*0.2.4　设置　*93  
*0.3　小结　*94  
第　** 章 Python*追踪器　*95  
**.*　构建什么样的应用程序　*95  
**.2　核心功能　*97  
**.2.*　Web API　*98  
**.2.2　数据库　20*  
**.2.3　异常　208  
**.3　应用程序架构　2*0  
**.3.*　前端　2**  
**.3.2　后端　2*5  
**.3.3　调试　2*7  
**.4　小结　2*9  
第　*2 章 用户定义函数　220  
*2.*　UDF入门　220  
*2.2　案例研究：Google Trends　225  
*2.2.*　Google Trends简介　225  
*2.2.2　使用DataFrame和动态数组　226  
*2.2.3　从Google Trends上获取数据　23*  
*2.2.4　使用UDF绘制图表　234  
*2.2.5　调试UDF　236  
*2.3　*级UDF主题　238  
*2.3.*　基础性能*化　238  
*2.3.2　缓存　240  
*2.3.3　sub装饰器　242  
*2.4　小结　243  
附录A　Conda环境　245  
附录B　*级VS Code功能　248  
附录C　*级Python概念　253