Python高效办公：玩转Excel数据分析

第1章Python基础
1.1Python语言介绍
1.2Python语言特点
1.3Python应用领域
1.3.1数据爬虫
1.3.2Web开发
1.3.3软件测试
1.3.4运维管理
1.3.5人工智能
1.3.6数据分析
1.4Python开发环境搭建
1.4.1Python软件下载（Windows系统）
1.4.2Python软件的安装
1.4.3Python软件的使用
1.5循环语句
1.5.1for循环语句
1.5.2while循环
1.6条件语句
1.6.1简单条件语句（if）
1.6.2二分支条件语句（ifelse）
1.6.3多分支条件语句（ifelifelse）
1.7列表
1.8字典
1.9Python文件打包输出
1.9.1文件打包输出
1.9.2设置打包文件图标
1.10本章总结
第2章xlrd库和xlwt库
2.1创建工作簿
2.1.1新工作簿的创建
2.1.2添加工作表
2.2读取工作簿
2.3读取工作表
2.3.1以工作表名称读取工作表
2.3.2以工作表序号读取工作表
2.3.3以索引方式读取工作表
2.4读取单元格
2.4.1指定行读取单元格数据
2.4.2指定列读取单元格数据
2.4.3指定行、列读取单元格数据
2.5写入数据
2.5.1写入单元格数据
2.5.2写入行数据
2.5.3写入列数据
2.5.4写入多行多列数据
2.6读取数据
2.6.1读取单元格数据
2.6.2读取行数据
2.6.3读取列数据
2.6.4读取所有数据
2.7修改数据
2.7.1修改单元格数据
2.7.2修改行数据
2.7.3修改列数据
2.8插入数据
2.8.1插入行数据
2.8.2插入列数据
2.9删除数据
2.9.1删除单元格数据
2.9.2删除行数据
2.9.3删除列数据
2.9.4删除指定范围数据
2.10数据操作相关内容
2.10.1获取工作表的总行数
2.10.2获取工作表的总列数
2.10.3获取工作簿中工作表的数量
2.10.4获取工作簿中所有工作表的名称
2.11数据类型获取
2.11.1获取单元格的数据类型
2.11.2获取行的数据类型
2.11.3获取列的数据类型
2.12数据计算
2.12.1工作表中数据计算
2.12.2工作表中公式写入
2.13格式设置
2.13.1设置行高和列宽
2.13.2设置字体属性(Font)
2.13.3设置边框属性(Borders)
2.13.4设置对齐属性(Alignment)
2.13.5设置背景属性(Pattern)
2.13.6合并单元格
2.14xlrd库常用函数汇总
2.15xlwt库常用函数汇总
2.16本章总结
第3章xlwings库
3.1启动/退出操作
3.1.1启动Excel程序
3.1.2退出Excel程序
3.2工作簿(Book)操作
3.2.1创建工作簿
3.2.2打开工作簿
3.2.3保存工作簿
3.2.4关闭工作簿
3.2.5退出工作簿
3.2.6工作簿名称
3.2.7工作簿地址
3.3工作表(Sheet)操作
3.3.1创建工作表
3.3.2追加工作表
3.3.3打开工作表
3.3.4调用工作表
3.3.5工作表相关操作
3.4数据操作
3.4.1写入数据
3.4.2修改数据
3.4.3插入数据
3.4.4读取数据
3.4.5删除数据
3.5范围(Range)操作
3.5.1范围的相关数据
3.5.2范围的相关操作
3.5.3范围的格式自适应
3.6单元格操作
3.6.1单元格的相关数据
3.6.2设置超链接
3.6.3合并单元格
3.7格式设置
3.7.1设置字体(Font)
3.7.2设置边框(Borders)
3.7.3设置位置(Alignment)
3.7.4设置颜色(Color)
3.8本章总结
第4章pandas库
4.1创建文件
4.1.1创建工作簿
4.1.2填写数据
4.1.3设置索引
4.2读取文件
4.2.1以工作表名称读取文件
4.2.2读取文件并设置索引
4.2.3读取文件并隐藏标题
4.3写入数据
4.3.1写入单元格数据
4.3.2写入整行数据
4.3.3写入整列数据
4.3.4写入整行整列数据
4.3.5写入.csv文件
4.3.6写入.tsv文件
4.3.7写入.txt文件
4.3.8填充日期序列
4.3.9填充年份序列
4.3.10填充月份序列
4.4读取数据
4.4.1读取单元格数据
4.4.2读取整行数据
4.4.3读取整列数据
4.4.4读取部分数据
4.4.5读取列数据至列表
4.4.6读取行数据至列表
4.5修改数据
4.5.1修改列标题
4.5.2修改单元格数据
4.5.3替换整行数据
4.5.4替换整列数据
4.6插入数据
4.6.1插入整行数据
4.6.2插入整列数据
4.7删除数据
4.7.1删除整行数据
4.7.2删除整列数据
4.7.3有条件删除整行数据
4.8工作表中数据的行数和列数
4.8.1获取工作表的行数和列数
4.8.2获取工作表的行数
4.8.3获取工作表的列数
4.9数据计算
4.9.1公式计算
4.9.2函数填充(求和)
4.9.3函数填充(计算平均值)
4.10文件类型转换
4.10.1读取.csv文件内容到Excel文件中
4.10.2读取.tsv文件内容到Excel文件中
4.10.3读取.txt文件内容到Excel文件中
4.11合并工作表
4.11.1将工作表合并
4.11.2合并工作表(列的方式)
4.12数据统计与分析
4.12.1升序排序
4.12.2降序排序
4.12.3多重排序
4.12.4数据筛选
4.12.5数据分类汇总(按字符型汇总)
4.12.6数据分类汇总(按数值型汇总)
4.12.7创建数据透视表
4.12.8数据透视表分组
4.13本章总结
第5章数据可视化
5.1matplotlib基础
5.1.1创建绘图窗口(figure()函数)
5.1.2建立单个子图(subplot()函数)
5.1.3设置坐标轴线
5.1.4建立多个子图(一)
5.1.5建立多个子图(二)
5.1.6绘制一条直线
5.1.7绘制多条直线
5.1.8绘制曲线
5.1.9添加图例
5.1.10设置布局
5.1.11共享轴线
5.1.12共享X轴(twinx()函数)
5.1.13共享Y轴(twiny()函数)
5.1.14设置图形边界及数轴位置
5.1.15设置图表与边界距离(subplot_adjust())
5.1.16填充颜色(subplot())
5.2柱状图(bar())
5.2.1绘制普通柱状图
5.2.2绘制分组柱状图
5.2.3绘制叠加柱状图
5.3饼图(pie())
5.3.1绘制普通饼图
5.3.2饼图优化
5.3.3绘制环形图
5.4折线图(plot())
5.4.1绘制折线图
5.4.2折线图优化
5.4.3绘制多折线图
5.4.4绘制叠加折线图(area())
5.5散点图(scatter())
5.5.1绘制散点图
5.5.2绘制气泡图
5.6面积图(area())
5.6.1绘制面积图
5.6.2绘制叠加区域图
5.7直方图(hist())
5.7.1绘制直方图
5.7.2直方图优化
5.8密度图(density())
5.8.1绘制密度图
5.8.2密度图优化
5.9雷达图
5.10数据透视表
5.11本章总结
第6章界面设计tkinter库
6.1常用窗口组件及简要说明
6.2常用窗口组件设置
6.3有关锚定点说明
6.4窗体
6.4.1创建窗体1
6.4.2创建窗体2
6.4.3创建窗体3
6.4.4创建窗体4
6.5标签(Label)
6.6单行文本框(Entry)
6.7多行文本框(Text)
6.7.1创建多行文本框
6.7.2定位多行文本框内容位置
6.7.3设置多行文本框内容格式
6.8命令按钮(Button)
6.9单选按钮(Radiobutton)
6.10复选框(Checkbutton)
6.11列表框(Listbox)
6.12滚动条(Scrollbar)
6.13进度条(Scale)
6.14框架(Frame)
6.15消息框(messageBox)
6.15.1建立错误消息框
6.15.2建立警告消息框
6.15.3建立提示消息框
6.15.4建立选择对话框
6.16菜单条(Menu)
6.16.1创建菜单
6.16.2实现字体与字号联动
6.17菜单按钮(Menubutton)
6.18选择菜单(OptionMenu)
6.19形状控制(Canvas)
6.19.1画布上建立组件
6.19.2画布上移动组件
6.20窗口布局管理(PanedWindow)
6.20.1创建子控件(两个)
6.20.2创建子控件(三个)
6.21顶层(Toplevel)
6.22窗口布局综述
6.22.1生成组件填充窗口
6.22.2纵向排列组件
6.22.3横向排列组件
6.22.4按行列排列组件(grid)
6.22.5跨行跨列排列组件
6.22.6组件精准布局(place)
6.22.7组件相互覆盖
6.22.8组件相对位置和相对尺寸
6.23本章总结
第7章openpyxl库
7.1工作簿对象
7.1.1创建工作簿
7.1.2读取工作簿
7.1.3工作簿相关操作
7.2工作表对象
7.2.1读取工作表数据
7.2.2追加工作表数据
7.2.3修改工作表数据
7.2.4插入工作表数据
7.2.5删除工作表数据
7.2.6工作表数据转换
7.2.7工作表相关操作
7.3单元格对象
7.3.1单元格数据读取
7.3.2单元格数据写入
7.3.3单元格公式写入
7.3.4单元格合并
7.4单元格格式
7.4.1设置单元格字体(Font)
7.4.2设置单元格边框(Border)
7.4.3设置单元格对齐方式(Alignment)
7.4.4设置单元格背景颜色(PatternFill)
7.4.5设置单元格行高
7.4.6设置单元格列宽
7.5本章总结
第8章Python数据预处理
8.1pandas数据结构
8.1.1创建Series对象
8.1.2创建DataFrame对象
8.2数据基本操作
8.2.1通过行号和列号提取数据(iloc)
8.2.2通过索引提取数据(loc)
8.2.3插入数据
8.2.4遍历数据
8.2.5设置索引
8.2.6检测数据
8.2.7Series对象与DataFrame对象相互转换
8.3数据增改
8.3.1新增数据
8.3.2修改数据
8.3.3删除数据
8.4数据清洗
8.4.1DataFrame清洗
8.4.2Series清洗
8.5数据格式化
8.5.1Series数据格式化
8.5.2日期与时间格式化
8.6数据类型转换
8.6.1显示数据类型
8.6.2设置数据类型
8.6.3自动设置数据类型
8.6.4数据类型转换方式
8.6.5数据类型筛选
8.7数据排序
8.7.1按索引排序
8.7.2按数值排序
8.7.3其他排序
8.8数据计算与统计
8.8.1数据计算
8.8.2数据统计
8.8.3数据信息统计
8.9数据分组
8.9.1数据分组类型
8.9.2分组应用
8.9.3应用组合
8.10日期时间序列
8.10.1日期时间对象
8.10.2时间差创建日期时间序列
8.10.3日期时间序列索引
8.10.4日期时间序列相关功能
8.10.5日期时间序列的应用
8.11pandas数据处理常用函数
8.11.1显示前N行数据(head())
8.11.2输出数据基本信息(info())
8.11.3数据统计汇总(describe())
8.11.4统计类的数量(value_counts())
8.11.5判断数据缺失值(isna())
8.11.6判断数据缺失值(any())
8.11.7删除缺失值数据(dropna())
8.11.8填充缺失数据(fillna())
8.11.9数据索引排序(sort_index())
8.11.10数据排序(sort_values())
8.11.11更改数据类型(astype())
8.11.12修改数据列名称(rename())
8.11.13设置索引(set_index())
8.11.14重置索引(reset_index())
8.11.15删除重复值(drop_duplicates())
8.11.16删除字段(drop())
8.11.17数据筛选(isin())
8.11.18变量离散化(pd.cut())
8.11.19变量离散化(pd.qcut())
8.11.20替换数据(where())
8.11.21数据拼接(pd.concat())
8.11.22数据透视(pivot_table())
8.12本章总结
参考文献