Python+Excel职场办公数据分析

定　价：¥89.00

作　者：	王红明，张鸿斌著
出版社：	机械工业出版社
丛编项：
标　签：	暂缺

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ISBN：	9787111684305	出版时间：	2021-07-01	包装：	平装
开本：	16开	页数：	202	字数：

内容简介

　　智能化、自动化办公逐渐成为职场办公的发展趋势，工作中结合Python编程可以自动完成大量重复性的工作，大幅提高工作效率。同时，通过Python编程可以从繁杂无序的海量数据中找出规律，分析出竞品特点、客户喜好、客户来源等。比如银行信贷人员统计大量的贷款客户本息支付情况，上市公司财务人员统计大量的财务数据，企业运营人员统计分析竞品海量数据，连锁超市管理人员分析热销品、客户喜好、复购率等。总之，自动化办公及大数据分析将是未来发展的趋势，是大家都应掌握的一门技能。《Python+Excel职场办公数据分析》以实战案例为主（重点为Python处理分析Excel数据的案例），用大量的实战案例给读者演示如何处理实际工作中的办公自动化问题，如何对大数据进行分析处理。教会职场人士使用办公自动化及大数据分析解决实际问题的方法。《Python+Excel职场办公数据分析》适合数据工作量大的职场人士、财务人士、数据分析人士、商务人士、自动化办公用户、需要处理大数据的用户等阅读学习，也可供Python编程爱好者学习参考。《Python+Excel职场办公数据分析》特点：资源丰富，扫码即可观看49个案例视频（总长330分钟），所有案例源代码均可下载专业实用，基础知识点案例+银行数据/财务数据/运营数据/销售数据领域综合案例

作者简介

暂缺《Python+Excel职场办公数据分析》作者简介

图书目录

前言
第1章开始前的准备
11 Python数据分析的优势
111 为什么用 Python处理Excel数据
112 Python中哪些模块处理Excel数据最好用
12 下载与安装
121 下载Python
122 安装Python
123 模块的安装
13 初识Python编程
131 使用IDLE运行Python程序
132 案例1：用IDLE编写Python程序
133 案例2：编写第一个交互程序

第2章 Python基本语法知识
21 Python语法特点
211 注释
212 代码缩进
213 引号
22 变量
221 理解Python中的变量
222 变量的定义与使用
23 基本数据类型
231 数字类型
232 字符串
案例1：输出唐诗《春晓》
233 布尔类型
234 数据类型转换
案例2：计算人民币兑换美元
24 运算符
241 算术运算符
案例3：计算学生平均分数
242 比较运算符
案例4：判断成绩是否优异
243 逻辑运算符
244 赋值运算符
245 运算符的优先级
2 5基本输入和输出
251 使用input()函数输入
案例5：判断体温是否异常
252 使用print()函数输出
26 流程控制语句
261 if条件语句
案例6：判断是否能坐过山车
案例7：判断是否能坐过山车（改进版）
案例8：哪些人能走老年通道
262 for循环
案例9：用for循环画螺旋线
263 while循环
案例10：输入登录密码
264 break语句
案例11：输入登录密码（break版）
265 continue语句
案例12：10086查询系统
27 列表
271 列表的创建和删除
272 访问列表元素
案例13：画五彩圆环
273 添加、修改和删除列表元素
274 对列表进行统计和计算
275 列表的复制
276 遍历列表
案例14：分离红球和蓝球
28 元组
281 元组的创建和删除
282 访问元组元素
案例15：考试名次查询系统
283 修改元组元素
29 字典
291 字典的创建
292 通过键值访问字典
案例16：中考成绩查询系统
293 添加、修改和删除字典
294 遍历字典
案例17：打印客户名称和电话
210 函数
2101 创建一个函数
2102 调用函数
2103 实参和形参
2104 位置实参
2105 函数返回值
案例18：用函数任意画圆环

第3章 Pandas模块数据处理详解
31 Pandas的数据格式
311 导入Pandas模块
312 Series数据结构
313 DataFrame数据格式
32 读取/写入数据
33 数据预处理
34 数据类型转换
35 数据的选择
351 列数据选择
352 行数据选择
353 选择满足条件的行列数据（数据筛选）
354 按日期选择数据
36 数值排序
37 数据计数与唯一值获取
38 数据运算
381 算术运算
382 比较运算
383 汇总运算
384 相关性运算
39 数据分组（汇总）
310 数据拼接
3101 merge()函数实现数据的横向拼接
3102 concat()函数实现数据的纵向拼接
3103 append()函数实现数据纵向拼接

第4章 xlwings模块用法详解及Excel操作实战案例
41 打开/退出Excel程序
42 操作Excel工作簿
43 操作工作簿中的工作表
44 读取工作表中数据
45 向工作表写入数据
46 删除工作表数据
47 获取工作表数据区行数和列数
48 打印工作簿或工作表
49 实战案例：Excel表格基本操作
491 案例1：批量新建Excel工作簿文件
492 案例2：批量新建不同名称的工作簿
493 案例3：批量打开文件夹中所有Excel工作簿
494 案例4：批量修改工作簿中所有工作表名称
495 案例5：批量重命名所有工作簿中指定的工作表
496 案例6：自动修改文件夹下所有工作簿的名称
497 案例7：在多个工作簿中批量新增工作表
498 案例8：在多个工作簿中批量删除工作表
499 案例9：将一个工作簿的所有工作表批量复制到其他工作簿
4910 案例10：复制表中指定区域数据到多个工作簿的指定工作表中
4911 案例11：批量对多个工作簿的工作表进行格式排版
4912 案例12：将多个工作簿中的工作表合并到一个工作簿中
4913 案例13：将多个工作表合并到一个工作表中
4914 案例14：将指定工作表进行汇总并拆分为多个工作簿
4915 案例15：将一个工作表内容拆分为多个工作表

第5章实战案例：Python自动处理银行客户数据
51Python批量自动打印银行单据或资料
511案例1：批量打印银行余额对账单工作簿的所有工作表
512案例2：批量自动打印所有工作簿中指定工作表
52Python批量处理贷款客户数据
521案例3：从银行贷款数据工作簿的数据中提取“逾期”客户的数据
522案例4：从银行所有贷款数据工作簿中单挑出属于自己客户的数据
523案例5：Python批量自动填写银行客户表单

第6章实战案例：Python自动处理公司财务数据
61 Python批量提取所有工作表中的数据
611 案例1：对财务开票工作簿所有工作表中指定的行数据进行提取
612 案例2：对财务科目余额工作簿所有工作表的指定列数据进行提取并求和
613 案例3：将多个财务工作簿中所有工作表的指定列数据进行提取
62 Python自动批量对多个工作簿和工作表中的数据汇总
621 案例4：对财务日记账所有工作表中指定列进行去重统计
622 案例5：对销售收入工作簿的单个工作表中多个列进行分类汇总
623 案例6：对销售收入工作簿的所有工作表中多个列进行分类汇总
624 案例7：对多个财务日记账工作簿的所有工作表中多个列进行分类汇总
63 Python自动批量对工作簿文件的数据进行运算处理
631 案例8:对现金日记账工作簿中所有工作表进行求和计算
632 案例9：对多个现金日记账工作簿文件中所有工作表进行求和计算

第7章实战案例：Python自动分析企业运营数据
71 Python批量筛选所有工作表中的数据
711 案例1：自动筛选销售明细表中所有工作表数据并分类保存
712 案例2：自动筛选多个销售明细数据文件中所有工作表数据并分类保存
713 案例3：自动筛选销售明细表的所有工作表中的“西服”数据
714 案例4：自动筛选多个销售明细数据文件的所有工作表中的“西服”数据
72 Python批量统计所有工作表中的数据
721 案例5：自动从销售明细表的所有工作表的数据中统计出复购次数最高的客户
722 案例6：自动统计多个销售明细表的所有工作表中复购次数最高的客户
723 案例7：自动从销售明细表所有工作表的数据中统计出最畅销产品
724 案例8：自动统计多个销售明细表所有工作表的数据中最畅销产品

第8章实战案例：Python自动分析连锁超市数据
81 Python自动分析超市商品
811 案例1：自动找出超市畅销商品前10名
812 案例2：从多个数据文件中自动找出超市畅销商品前10名
82 Python自动分析超市客流
821 案例3：自动分析每天超市客流高峰时段
822 案例4：自动分析每周超市客流高峰日
823 案例5：对日期和时间在一列的CSV格式超市数据的处理分析
83 Python自动分析超市客户
831 案例6：自动统计分析一年中复购前100名的客户
832 案例7：自动统计分析超市客单价和客单量
833 案例8：自动统计分析超市指定日期内的客单价和客单量