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前言
第一部分 Python入门
第1章 为什么要用Python为Excel编程
1.1 Excel作为一门编程语言
1.2 用在Excel上的Python
1.3 小结
第2章 开发环境
2.1 Anaconda Python发行版
2.2 Jupyter笔记本
2.3 VS Code
2.4 小结
第3章 Python入门
3.1 数据类型
3.2 索引和切片
3.3 数据结构
3.4 控制流
3.5 组织代码
3.6 PEP 8:Python风格指南
3.7 小结
第二部分 pandas入门
第4章 NumPy基础
4.1 NumPy入门
4.2 创建和操作数组
4.3 小结
第5章 使用pandas进行数据分析
5.1 DataFrame和Series
5.2 数据操作
5.3 组合DataFrame
5.4 描述性统计量和数据聚合
5.5 绘图
5.6 导入和导出DataFrame
5.7 小结
第6章 使用pandas进行时序分析
6.1 DatetimeIndex
6.2 常见时序操作
6.3 pandas的局限性
6.4 小结
第三部分在Excel之外读写Excel文件
第7章 使用pandas操作Excel文件
7.1 案例研究:Excel报表
7.2 使用pandas读写Excel文件
7.3 使用pandas处理Excel文件的局限性
7.4 小结
第8章 使用读写包操作Excel文件
8.1 读写包
8.2 读写包的高级主题
8.3 小结
第四部分 使用xlwings对Excel应用程序进行编程
第9章 Excel自动化
9.1 开始使用xlwings
9.2 转换器、选项和集合
9.3 高级xlwings主题
9.4 小结
第10章 Python驱动的Excel工具
10.1 利用xlwings将Excel用作前端
10.2 部署
10.3 小结
第11章 Python包追踪器
11.1 构建什么样的应用程序
11.2 核心功能
11.3 应用程序架构
11.4 小结
第12章 用户定义函数
12.1 UDF入门
12.2 案例研究:Google Trends
12.3 高级UDF主题
12.4 小结
附录A Conda环境
附录B 高级VS Code功能
附录C 高级Python概念
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更新时间:2022-04-07 09:48:09