前言 xiii 第　一部分 Python入門 第　1 章 為什么要用Python為Excel編程　3 1.1　Excel作為一門編程語(yǔ)言　4 1.1.1　新聞中的Excel　5 1.1.2　編程最佳實(shí)踐　5 1.1.3　現(xiàn)代Excel　10 1.2　用在Excel上的Python　11 1.2.1　可讀性和可維護(hù)性　11 1.2.2　標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)和包管理器　12 1.2.3　科學(xué)計(jì)算　13 1.2.4　現(xiàn)代語(yǔ)言特性　14 1.2.5　跨平臺(tái)兼容性　15 1.3　小結(jié)　15 第　2 章 開發(fā)環(huán)境　17 2.1　Anaconda Python發(fā)行版　18 2.1.1　安裝　18 2.1.2　Anaconda Prompt　19 2.1.3　Python REPL：交互式Python會(huì)話　21 2.1.4　包管理器：Conda和pip　22 2.1.5　Conda環(huán)境　24 2.2　Jupyter筆記本　24 2.2.1　運(yùn)行Jupyter筆記本　25 2.2.2　筆記本單元格　26 2.2.3　編輯模式與命令模式　28 2.2.4　執(zhí)行順序很重要　28 2.2.5　關(guān)閉Jupyter筆記本　28 2.3　VS Code　30 2.3.1　安裝和配置　31 2.3.2　執(zhí)行Python腳本　33 2.4　小結(jié)　36 第　3 章 Python入門　37 3.1　數(shù)據(jù)類型　37 3.1.1　對(duì)象　38 3.1.2　數(shù)值類型　39 3.1.3　布爾值　41 3.1.4　字符串　42 3.2　索引和切片　43 3.2.1　索引　43 3.2.2　切片　44 3.3　數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)　45 3.3.1　列表　45 3.3.2　字典　47 3.3.3　元組　49 3.3.4　集合　49 3.4　控制流　50 3.4.1　代碼塊和pass語(yǔ)句　50 3.4.2　if 語(yǔ)句和條件表達(dá)式　51 3.4.3　for 循環(huán)和while循環(huán)　52 3.4.4　列表、字典和集合推導(dǎo)式　55 3.5　組織代碼　56 3.5.1　函數(shù)　56 3.5.2　模塊和import語(yǔ)句　57 3.5.3　datetime類　59 3.6　PEP 8：Python風(fēng)格指南　61 3.6.1　PEP 8和VS Code　62 3.6.2　類型提示　63 3.7　小結(jié)　64 第二部分　pandas入門 第4　章 NumPy基礎(chǔ)　67 4.1　NumPy入門　67 4.1.1　NumPy數(shù)組　67 4.1.2　向量化和廣播　69 4.1.3　通用函數(shù)　70 4.2　創(chuàng)建和操作數(shù)組　71 4.2.1　存取元素　71 4.2.2　方便的數(shù)組構(gòu)造器　72 4.2.3　視圖和副本　73 4.3　小結(jié)　73 第　5 章 使用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)分析　74 5.1　DataFrame和Series　74 5.1.1　索引　76 5.1.2　列　79 5.2　數(shù)據(jù)操作　80 5.2.1　選取數(shù)據(jù)　80 5.2.2　設(shè)置數(shù)據(jù)　85 5.2.3　缺失數(shù)據(jù)　87 5.2.4　重復(fù)數(shù)據(jù)　89 5.2.5　算術(shù)運(yùn)算　90 5.2.6　處理文本列　91 5.2.7　應(yīng)用函數(shù)　92 5.2.8　視圖和副本　93 5.3　組合DataFrame　94 5.3.1　連接　94 5.3.2　連接和合并　95 5.4　描述性統(tǒng)計(jì)量和數(shù)據(jù)聚合　97 5.4.1　描述性統(tǒng)計(jì)量　97 5.4.2　分組　98 5.4.3　透視和熔化　99 5.5　繪圖　100 5.5.1　Matplotlib　100 5.5.2　Plotly　102 5.6　導(dǎo)入和導(dǎo)出DataFrame　104 5.6.1　導(dǎo)出CSV文件　105 5.6.2　導(dǎo)入CSV文件　106 5.7　小結(jié)　107 第6　章 使用pandas進(jìn)行時(shí)序分析　109 6.1　DatetimeIndex　110 6.1.1　創(chuàng)建DatetimeIndex　110 6.1.2　篩選DatetimeIndex　112 6.1.3　處理時(shí)區(qū)　113 6.2　常見時(shí)序操作　114 6.2.1　移動(dòng)和百分比變化率　114 6.2.2　基數(shù)的更改和相關(guān)性　116 6.2.3　重新采樣　118 6.2.4　滾動(dòng)窗口　119 6.3　pandas的局限性　120 6.4　小結(jié)　121 第三部分　在Excel之外讀寫Excel文件 第　7 章 使用pandas操作Excel文件　125 7.1　案例研究：Excel報(bào)表　125 7.2　使用pandas讀寫Excel文件　128 7.2.1　read_excel函數(shù)和ExcelFile類　128 7.2.2　to_excel方法和ExcelWriter類　133 7.3　使用pandas處理Excel文件的局限性　134 7.4　小結(jié)　135 第　8 章 使用讀寫包操作Excel文件　136 8.1　讀寫包　136 8.1.1　何時(shí)使用何種包　137 8.1.2　excel.py模塊　138 8.1.3　OpenPyXL　139 8.1.4　XlsxWriter　143 8.1.5　pyxlsb　145 8.1.6　xlrd、xlwt和xlutils　146 8.2　讀寫包的高級(jí)主題　149 8.2.1　處理大型Excel文件　149 8.2.2　調(diào)整DataFrame在Excel中的格式　152 8.2.3　案例研究（復(fù)習(xí)）：Excel報(bào)表　157 8.3　小結(jié)　158 第四部分　使用xlwings對(duì)Excel應(yīng)用程序進(jìn)行編程 第　9 章 Excel自動(dòng)化　161 9.1　開始使用xlwings　162 9.1.1　將Excel用作數(shù)據(jù)查看器　162 9.1.2　Excel對(duì)象模型　163 9.1.3　運(yùn)行VBA代碼　170 9.2　轉(zhuǎn)換器、選項(xiàng)和集合　170 9.2.1　處理DataFrame　171 9.2.2　轉(zhuǎn)換器和選項(xiàng)　172 9.2.3　圖表、圖片和已定義名稱　174 9.2.4　案例研究（再次回顧）：Excel報(bào)表　177 9.3　高級(jí)xlwings主題　179 9.3.1　xlwings的基礎(chǔ)　179 9.3.2　提升性能　180 9.3.3　如何彌補(bǔ)缺失的功能　181 9.4　小結(jié)　182 第　10 章 Python驅(qū)動(dòng)的Excel工具　183 10.1　利用xlwings將Excel用作前端　183 10.1.1　Excel插件　184 10.1.2　quickstart命令　185 10.1.3　Run main　186 10.1.4　RunPython函數(shù)187 10.2　部署　191 10.2.1　Python依賴　191 10.2.2　獨(dú)立工作簿：脫離xlwings插件　191 10.2.3　配置的層次關(guān)系　192 10.2.4　設(shè)置　193 10.3　小結(jié)　194 第　11 章 Python包追蹤器　195 11.1　構(gòu)建什么樣的應(yīng)用程序　195 11.2　核心功能　197 11.2.1　Web API　198 11.2.2　數(shù)據(jù)庫(kù)　201 11.2.3　異常　208 11.3　應(yīng)用程序架構(gòu)　210 11.3.1　前端　211 11.3.2　后端　215 11.3.3　調(diào)試　217 11.4　小結(jié)　219 第　12 章 用戶定義函數(shù)　220 12.1　UDF入門　220 12.2　案例研究：Google Trends　225 12.2.1　Google Trends簡(jiǎn)介　225 12.2.2　使用DataFrame和動(dòng)態(tài)數(shù)組　226 12.2.3　從Google Trends上獲取數(shù)據(jù)　231 12.2.4　使用UDF繪制圖表　234 12.2.5　調(diào)試UDF　236 12.3　高級(jí)UDF主題　238 12.3.1　基礎(chǔ)性能優(yōu)化　238 12.3.2　緩存　240 12.3.3　sub裝飾器　242 12.4　小結(jié)　243 附錄A　Conda環(huán)境　245 附錄B　高級(jí)VS Code功能　248 附錄C　高級(jí)Python概念　253