作者集多年运营公众号的心得，通过与大量读者的实际互动，了解他们的真实需求，针对大家在学习和工作中经常遇到的问题，于本书中浓缩了Python的*常用知识点，以及30多个 Python 自动化办公案例、10多个经典办公项目实战。这些内容涉及行政、营销、法务、财务、运营、教师等岗位，相信每位读者都能在本书中找到与自身需求相对应的案例。

无论你是学生还是职场人士，无论你是零基础的编程小白还是有一定编程基础的程序员，都可以通过本书入门Python编程和自动化办公。

黄伟，统计学硕士、CSDN博客专家、公众号“数据分析与统计学之美”的主理人，累计创作150余篇Python原创文章，原创文章的阅读量累计超过120万人次。

基础篇

第1 章　Python 基础知识 / 002

1.1 为什么要学习Python / 002

1.2 Python 环境的搭建 / 002

1.2.1 Python 的下载 / 003

1.2.2 Python 的安装 / 004

1.3 如何运行Python 程序 / 005

1.3.1 启动Jupyter Notebook / 006

1.3.2 运行**行Python 代码 / 007

1.3.3 Jupyter Notebook 常用操作 / 009

1.4 Python 基本概念 / 013

1.4.1 变量的定义与命名 / 013

1.4.2 缩进与注释 / 013

1.4.3 常见的6 种数据类型 / 014

1.4.4 序列的5 大通用操作 / 016

1.5 Python 字符串 / 020

1.5.1 字符串的4 种创建方式 / 020

1.5.2 常用字符串方法12 讲 / 021

1.5.3 字符串格式化的3 种方式 / 024

1.6 Python 列表 / 025

1.6.1 列表的4 种创建方式 / 025

1.6.2 列表元素的3 种添加方式 / 025

1.6.3 列表元素的4 种删除方式 / 027

1.6.4 列表排序的2 种方式 / 028

1.6.5 列表解析式的3 种用法 / 030

1.6.6 列表的其他3 个高频操作 / 031

1.7 Python 字典 / 032

1.7.1 字典的4 种创建方式 / 033

1.7.2 字典元素的4 种获取方式 / 034

1.7.3 字典元素的2 种添加方式 / 035

1.7.4 字典元素的4 种删除方式 / 036

1.8 Python 运算符 / 038

1.8.1 算术运算符 / 038

1.8.2 比较运算符 / 038

1.8.3 赋值运算符 / 039

1.8.4 逻辑运算符 / 040

1.9 Python 流程控制语句 / 041

1.9.1 条件语句 if / 041

1.9.2 循环语句 for / 045

1.9.3 循环语句 while / 046

1.9.4 流程控制语句的嵌套 / 047

1.10 Python 函数 / 048

1.10.1 内置函数 / 048

1.10.2 自定义函数 / 051

1.10.3 匿名函数lambda / 056

1.11 Python 模块的安装与导入 / 057

1.11.1 模块的安装 / 057

1.11.2 模块的导入 / 058

1.12 Python 异常处理 / 059

1.12.1 常见的10 种异常类型 / 059

1.12.2 异常处理的3 种方式 / 063

1.12.3 异常的精准捕捉与模糊处理 / 068

第2 章　学习Python，可以自动化处理文件 / 069

2.1 文件与文件路径 / 069

2.1.1 文件与文件路径的概念 / 069

2.1.2 绝对路径与相对路径 / 071

2.2 文件/ 文件夹的信息读取 / 072

2.2.1 获取当前工作目录 / 072

2.2.2 获取文件列表 / 073

2.2.3 判断文件/ 文件夹是否存在 / 075

2.2.4 判断是文件还是文件夹 / 076

2.2.5 文件路径的拼接与切分 / 077

2.3 文件/ 文件夹的自动化处理 / 078

2.3.1 文件夹的自动创建 / 078

2.3.2 文件/ 文件夹的自动重命名 / 079

2.3.3 文件/ 文件夹的自动复制 / 080

2.3.4 文件/ 文件夹的自动移动 / 084

2.3.5 文件/ 文件夹的自动删除 / 088

2.3.6 案例：批量重命名文件 / 091

2.3.7 案例：批量自动整理文件夹 / 092

2.4 文件的匹配查找 / 094

2.4.1 文件的自动匹配 / 094

2.4.2 案例：自动搜索文件 / 096

第3 章　学习Python，可以自动化处理数据 / 099

3.1 Pandas 基础 / 099

3.1.1 Pandas 简介 / 099

3.1.2 Pandas 常用数据结构 / 100

3.1.3 Series 和DataFrame 的创建方式 / 101

3.1.4 Series 和DataFrame 常用属性介绍 / 104

3.1.5 数据的导入与导出 / 107

3.2 Pandas 数据处理 / 111

3.2.1 数据预览 / 112

3.2.2 数据预处理 / 114

3.2.3 数据选取 / 118

3.2.4 数据运算 / 121

3.2.5 数据排序与排名 / 122

3.3 Pandas 数据合并与连接 / 124

3.3.1 数据合并 / 125

3.3.2 数据连接 / 127

3.4 Pandas 数据分组与透视表 / 129

3.4.1 数据分组 / 129

3.4.2 数据透视表 / 131

3.5 实战项目：Excel 拆分与合并的4 种情况 / 132

3.5.1 按条件将Excel 文件拆分到不同的工作簿 / 133

3.5.2 按条件将Excel 文件拆分到不同的工作表 / 134

3.5.3 批量将不同的工作簿合并到同一个Excel 文件 / 136

3.5.4 批量将不同的工作表合并到同一个Excel 文件 / 137

操作篇

第4 章　学习Python，可以自动化操作Excel / 140

4.1 操作Excel 文档的准备工作 / 140

4.1.1 Excel 文档的基础构成 / 140