从Excel到Python:用Python轻松处理Excel数据
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从Excel到Python:用Python轻松处理Excel数据

曾贤志 (作者) 

  • 书  号:978-7-121-40449-8
  • 出版日期:2021-01-29
  • 页  数:280
  • 开  本:16(170*240)
  • 出版状态:上市销售
  • 维护人:王静
纸质版 ¥79.00
本书是写给非IT领域职场办公人员的Python数据处理指南。因为本书面对的不是专业的程序员,所以在叙述上通俗易懂。为了让读者在学习时对Python的知识点有更深刻的印象,书本采用了即学即用的写作方式:在介绍知识点的同时,及时将知识点穿插到案例应用中。而案例应用采用“提出要解决的问题→找到解决问题的思路→展示完成前后的对比效果→提供解决问题的代码→逐步分析代码”的方式进行讲解,使读者既学会了Python的知识点,也厘清了解决问题的思路,同时掌握了代码的编写技巧。
本书主要内容包括Python基础、Python第三方库、循环语句与分支语句、字符串处理技术、列表处理技术、元组处理技术、字典处理技术、集合处理技术、Python自定义函数、常用高阶函数应用、openpyxl库及Python与Excel综合应用案例。
写给非IT领域职场办公人员的Python数据处理基础指南
前言
学习Python的必要性
对于职场办公人员来说,要处理数据,大多会选择使用Excel,还有必要学习Python吗?当然有,Excel虽然处理数据灵活、高效、强大,但这些优势都局限在Excel自带的功能中,对于Excel中没有自带的功能,只能用VBA完成。而VBA的语法没有Python的语法优雅、简洁,功能扩展比较有限,调试起来也比较麻烦。Python则不同,它有着多到用户无法想象的第三方库。用户想要的功能模块,都可以找到对应的库。这也是Python流行的原因。
Python是当前较热门的编程语言之一,当你学会使用Python后,用Python可以实现工作、生活中的各种奇思妙想。
本书的写作特点
本书从零开始讲解Python的基础知识,为了让读者在学习时对Python的知识点有更深刻的理解,本书采用了即学即用的讲解方式。在介绍知识点的同时,及时将知识点穿插到案例应用中,而案例应用采用“提出要解决的问题→找到解决问题的思路→展示完成前后的对比效果→提供解决问题的代码→逐步分析代码”的方式进行讲解,使读者既学会了Python的知识点,也厘清了解决问题的思路,同时掌握了代码的编写技巧。
本书的主要内容
本书是写给非IT领域职场办公人员的。因为本书面向的不是专业程序员,所以在叙述上通俗易懂。本书共分为12章,每章的内容分别如下。
第1章:介绍Python的基础知识。
第2章:讲解xlrd、xlwt、xlutils 3个处理Excel文件的第三方库的安装方法,并讲解使用它们对Excel文件进行的一些基本操作。
第3章:讲解Python中的循环语句与条件分支语句的语法结构和使用方法等。
第4章:讲解字符串的切片、统计、搜索、替换、拆分与合并等操作。
第5章:讲解列表的创建、删除与切片,列表元素的增加、删除和修改,列表操作符,列表推导式,以及列表的转换、统计等操作。
第6章:讲解元组处理技术,由于元组对象相当于只读列表,因此元组的操作与列表的操作基本相同,本章只讲解它们的差异部分。
第7章:讲解字典的基础,字典键值的修改、增加、删除,以及将其他序列对象转换为字典的不同方法。
第8章:讲解集合的创建与删除、集合元素的添加与删除,以及集合之间的各种布尔运算。
第9章:讲解在Python中创建自定义函数、创建自定义函数时不同类型参数的写法和匿名函数的写法,以及自定义函数在不同位置的调用方法。
第10章:讲解map、filter、sort和sorted 4个高阶函数的使用方法。
第11章:讲解openpyxl库的安装,以及工作簿、工作表、单元格的各种基本操作。
第12章:应用本书讲解的知识点,列举了10个经典的综合应用案例。
本书读者对象
本书适合有一定Excel基础的读者,或者对数据进行整理、汇总、分析等处理有需求的读者;同样适合从事财务、统计、仓库管理、数据分析、电子商务等职业的读者。
本书读者服务
本书中所使用的大部分案例均附有配套素材文件供读者下载(下载方式请见本书封底)。
因笔者水平有限,书稿虽经多次修改,但纰漏之处在所难免,欢迎及恳请读者朋友给予批评与指正。
感谢
一路走来,要感谢太多影响帮助过我的人。
首先感谢我的父母,虽然我敢肯定他们不会看、也看不懂本书,但是他们给了我受教育的机会,才有现在的我。
感谢我的职业领路人周茂生先生,当初如果没有他的引导,我不会从事办公软件培训,更不会有码字成书的机会。
感谢我的妻子曾瑜女士,充分做好了我的后勤工作,能让我心无旁骛的写作。并且还不时催促我的写作进度: “快写吧,村东头厕所都没纸了”。
最后,得感谢本书的幕后英雄,感谢您们在封面设计、文字校对、文稿润色、出版安排等方面的辛苦工作。谢谢您们!

目录

目录
第1章
Python基础——学习Python必知必会 1
1.1 什么是Python 2
1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格 2
1.3 手把手教你安装Python 2
1.3.1 下载Python 3
1.3.2 安装Python 4
1.3.3 验证是否安装成功 9
1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 10
1.4.1 下载PyCharm 10
1.4.2 安装PyCharm 11
1.4.3 设置PyCharm 15
1.4.4 创建项目 18
1.5 Python的输出与输入 20
1.5.1 输出 20
1.5.2 输入 21
1.6 Python的代码注释 22
1.6.1 单行注释 22
1.6.2 多行注释 23
1.7 Python对象详解 23
1.7.1 类的定义 24
1.7.2 对象的身份 24
1.7.3 对象的类型 24
1.7.4 对象的值 25
1.7.5 对象的属性 25
1.7.6 对象的方法 25
1.7.7 对象与变量 25
1.8 Python中的数字与字符串 26
1.8.1 数字 26
1.8.2 字符串 27
1.9 算术运算符 28
1.9.1 加(+) 28
1.9.2 减(?) 28
1.9.3 乘(*) 29
1.9.4 除(/) 29
1.9.5 取模(%) 29
1.9.6 幂(**) 29
1.9.7 取整数(//) 30
1.10 比较运算符 30
1.10.1 等于(==) 30
1.10.2 不等于(!=) 30
1.10.3 大于(>) 30
1.10.4 小于(<) 31
1.10.5 大于或等于(>=) 31
1.10.6 小于或等于(<=) 31
1.11 赋值运算符 31
1.11.1 赋值运算 32
1.11.2 累积式赋值运算 32
1.12 逻辑运算符 33
1.12.1 and(与) 33
1.12.2 or(或) 34
1.12.3 not(非) 34
1.13 成员运算符 35
1.14 格式化字符串 35
1.14.1 使用位置和关键字格式化字符串 35
1.14.2 数字格式设置 36
1.14.3 对齐设置 36
1.15 断点调试 37
第2章
Python库——第三方库的安装与学习 39
2.1 什么是模块、包、库 40
2.2 安装Excel读取库xlrd 40
2.3 xlrd模块导入 42
2.4 读取Excel工作簿、工作表信息 43
2.4.1 读取Excel工作簿 43
2.4.2 读取Excel工作表 43
2.5 读取Excel行、列、单元格信息 44
2.6 安装Excel写入库xlwt 46
2.7 新建工作簿、新建工作表和将数据写入单元格 47
2.8 安装Excel修改库xlutils 48
2.9 修改工作簿、工作表、单元格 48
第3章
Python流程控制——循环语句与分支语句 50
3.1 for循环语句 51
3.1.1 循环字符串 51
3.1.2 循环序列数 52
3.1.3 for循环语句应用案例:批量新建工作簿 53
3.1.4 for嵌套循环语句 54
3.1.5 for嵌套循环语句应用案例:制作九九乘法表 56
3.2 while循环语句 57
3.2.1 循环序列数 58
3.2.2 循环字符串 59
3.2.3 while循环语句应用案例:批量新建工作表 59
3.2.4 while嵌套循环语句 61
3.2.5 while嵌套循环语句应用案例:批量新建工作簿、工作表 62
3.3 if条件语句 63
3.3.1 if条件语句标准用法 63
3.3.2 if条件语句应用案例:根据分数判断等级 64
3.4 if条件分支语句 65
3.4.1 if条件分支语句标准用法 66
3.4.2 if条件分支语句单行写法 66
3.4.3 if条件分支语句应用案例:对数字进行分类计数 67
3.5 if多条件分支语句 68
3.5.1 if多条件分支语句标准用法 69
3.5.2 if多条件分支语句应用案例:对分数进行多等级判断 70
3.6 break语句 72
3.6.1 break在while循环语句中的应用 72
3.6.2 break在for循环语句中的应用 72
3.6.3 break语句应用案例:标记达标时的首个月份 73
3.7 continue语句 74
3.7.1 continue在while循环中的应用 74
3.7.2 continue在for循环中的应用 75
3.7.3 continue语句应用案例 75
第4章
Python有序对象——字符串处理技术 77
4.1 字符串切片 78
4.1.1 单字符切片 78
4.1.2 多字符切片 78
4.1.3 字符串切片应用案例:根据身份证号判断性别 79
4.2 字符串统计 81
4.2.1 统计字符串长度 81
4.2.2 按条件统计字符串 81
4.2.3 字符串统计应用案例:统计各等级出现的次数 82
4.3 字符串搜索 84
4.3.1 使用index函数搜索字符串位置 84
4.3.2 使用find函数搜索字符串位置 85
4.3.3 字符串搜索应用案例:提取指定位置的信息 86
4.4 字符串替换 87
4.4.1 字符串替换 87
4.4.2 字符串替换应用案例:整理不规范的分隔符 88
4.5 字符串拆分与合并 89
4.5.1 拆分字符串为列表 89
4.5.2 合并列表为字符串 90
4.5.3 字符串拆分与合并应用案例:汇总多表中的不规范数据 91
第5章
Python有序对象——列表处理技术 93
5.1 列表的创建与删除 94
5.2 列表切片 94
5.2.1 单元素切片 94
5.2.2 多元素切片 95
5.2.3 列表切片应用案例:按行对数据求平均值 96
5.3 列表元素的增加、删除和修改 97
5.3.1 列表元素的修改 97
5.3.2 列表元素的增加 98
5.3.3 列表元素的删除 99
5.3.4 列表综合应用案例:按行对分数求和 100
5.4 列表操作符 102
5.4.1 列表操作符基础 102
5.4.2 列表操作符应用案例:按条件统计多工作表数据 103
5.5 列表推导式 104
5.5.1 标准列表推导式 104
5.5.2 列表推导式变异 105
5.5.3 嵌套列表推导式 106
5.5.4 条件列表推导式 107
5.5.5 列表推导式应用案例1:自动汇总多工作表数据 107
5.5.6 列表推导式应用案例2:汇总多工作簿数据 109
5.6 列表转换操作 110
5.6.1 类对象转换list 111
5.6.2 反转列表reverse 112
5.6.3 列表复制copy 112
5.6.4 列表组合zip 114
5.6.5 列表转换应用案例:给名单中的姓名添加序号 115
5.7 列表常用统计方式 117
5.7.1 常用统计函数1 117
5.7.2 列表统计应用案例1:统计每个人全年工资信息 118
5.7.3 常用统计函数2 120
5.7.4 列表统计应用案例2:按等级做计数统计 120
第6章
Python有序对象——元组处理技术 123
6.1 元组的创建与删除 124
6.2 元组的基本操作 124
6.2.1 元组的合并 124
6.2.2 元组的复制 125
6.2.3 元组的循环 127
6.2.4 类对象转换 128
6.2.5 元组应用案例:将单列数据转换为多行多列数据 128
6.3 元组常用统计函数 131
第7章
Python无序对象——字典处理技术 132
7.1 字典的基础操作 133
7.1.1 字典的创建与删除 134
7.1.2 字典中键值的获取 134
7.2 字典键值的修改、增加和删除 135
7.2.1 字典键值的增加 135
7.2.2 字典键值的删除 136
7.2.3 字典键值的修改 136
7.2.4 字典键值应用案例1:提取各班最后一条记录 137
7.2.5 字典键值应用案例2:按姓名求总分与平均分 138
7.3 字典的转换操作 140
7.3.1 类对象转换dict 140
7.3.2 dict.fromkeys转换法 141
7.3.3 字典转换应用案例:多列求唯一值 142
7.4 字典综合应用案例 143
7.4.1 字典综合应用案例1:获取未完成名单 144
7.4.2 字典综合应用案例2:多工作簿数据合并 145
7.4.3 字典综合应用案例3:数据统计并分发至不同工作簿 147
第8章
Python无序对象——集合处理技术 151
8.1 集合的创建与删除 152
8.2 集合元素的添加与删除 152
8.2.1 集合元素的添加 152
8.2.2 集合元素的删除 153
8.2.3 集合元素的添加应用案例:多列求唯一值 154
8.3 集合之间的大小比较 155
8.3.1 集合的比较运算 155
8.3.2 集合比较运算应用案例:判断指定的多个等级是否存在 156
8.4 集合的转换操作 157
8.4.1 类对象转换set 157
8.4.2 集合转换应用案例:获取每个工作表中不重复的名单 158
8.5 集合的运算 160
8.5.1 并集运算 160
8.5.2 交集运算 161
8.5.3 差集运算 163
8.5.4 对称差集运算 164
8.5.5 集合运算小结 166
8.6 集合运算应用案例 166
8.6.1 集合的并集应用案例:多表多列求唯一值 166
8.6.2 集合的交集应用案例:多列求相同值 168
8.6.3 集合的差集应用案例:根据达标月份获取不达标月份 170

第9章
优化代码利器——Python自定义函数 173
9.1 自定义函数编写规范 174
9.1.1 函数的定义 174
9.1.2 自定义函数的创建与调用 174
9.1.3 自定义函数应用案例:平均函数的定义及应用 176
9.2 必选参数的写法及应用 177
9.2.1 必选参数(位置参数) 177
9.2.2 自定义函数之必选参数应用案例:给号码分段 178
9.3 可选参数的写法及应用 179
9.3.1 可选参数(默认参数) 180
9.3.2 自定义函数之可选参数应用案例:模拟vlookup函数的应用 180
9.4 关键字参数的写法及应用 182
9.4.1 关键字参数 182
9.4.2 自定义函数之关键字参数应用案例:分类合并字符串 184
9.5 不定长参数的写法及应用 186
9.5.1 不定长参数1 186
9.5.2 不定长参数2 187
9.5.3 自定义函数之不定长参数应用案例:替换函数增强版 187
9.6 匿名函数的写法及应用 189
9.6.1 匿名函数的语法结构 189
9.6.2 匿名函数的常见书写方式 190
9.6.3 自定义函数之匿名函数应用案例:根据身份证号判断性别 191
9.7 自定义函数存放在.py文件中 192
9.7.1 函数定义在单独.py文件中 193
9.7.2 函数定义在文件夹中 194
第10章
Python高级函数——常用高阶函数应用 196
10.1 map转换函数 197
10.1.1 map函数的第1个参数为内置函数 197
10.1.2 map函数的第1个参数为自定义函数 198
10.1.3 map函数的第1个参数为匿名函数 198
10.1.4 map函数的第1个参数是多参数 199
10.1.5 高阶函数map应用案例:转换二维表为一维表 199
10.2 filter筛选函数 201
10.2.1 使用filter筛选函数筛选列表 202
10.2.2 高阶函数filter应用案例:计算美式排名、中式排名 202
10.3 排序函数sort与sorted 204
10.3.1 排序函数sort 204
10.3.2 排序函数sorted 206
10.3.3 高阶函数sort应用案例:对字符串中的数据排序 207
10.3.4 高阶函数sorted应用案例:改进美式排名和中式排名的算法 208
第11章
优秀的Python第三方库——openpyxl库 211
11.1 安装openpyxl库 212
11.2 工作簿的基本操作 212
11.2.1 工作簿的新建 212
11.2.2 工作簿的读取 213
11.2.3 工作簿应用案例:批量新建工作簿 214
11.3 工作表的基本操作 215
11.3.1 工作表的新建 215
11.3.2 工作表的读取 217
11.3.3 工作表的复制 218
11.3.4 工作表的移动 219
11.3.5 工作表的删除 220
11.3.6 工作表应用案例1:批量新建工作表 221
11.3.7 工作表应用案例2:批量复制工作表并修改工作表名称 222
11.3.8 工作表应用案例3:拆分多个工作表到多个工作簿 223
11.4 单元格的基本操作 224
11.4.1 单元格的读取 224
11.4.2 单元格区域的读取 225
11.4.3 行信息的获取 227
11.4.4 列信息的获取 229
11.4.5 单元格的写入 231
11.4.6 单元格应用案例1:制作九九乘法表 233
11.4.7 单元格应用案例2:求每个人各科分数之和 234
11.4.8 单元格应用案例3:多工作表数据合并 236
11.4.9 单元格应用案例4:多工作簿数据合并 237
11.5 工作表的其他操作 239
11.5.1 插入与删除行和列 239
11.5.2 移动单元格 240
11.5.3 删除行和列应用案例:按条件筛选数据 242
11.5.4 插入行和列应用案例:批量制作工资条 244
第12章
Python与Excel结合使用——综合应用案例 246
12.1 综合应用案例1:自定义排序 247
12.2 综合应用案例2:按行各自排序法 248
12.3 综合应用案例3:整理不规范数据 250
12.4 综合应用案例4:将一维表转换为二维表 251
12.5 综合应用案例5:根据业绩计算提成金额 253
12.6 综合应用案例6:查询业绩表中每个月的最高业绩记录 255
12.7 综合应用案例7:二维表的多种汇总方式 256
12.8 综合应用案例8:按多列分组汇总 258
12.9 综合应用案例9:多工作簿数据汇总 260
12.10 综合应用案例10:计划招生与实际招生对比 262

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