Excel+Python：飞速搞定数据分析与处理

在当下的办公场景里，大型数据集唾手可得，几十万行乃至数百万行的数据文件也不罕见，而Excel在数据量、公式维护和重复操作上的瓶颈越来越明显。本书面向熟悉Excel、但没有编程基础的用户，介绍如何用Python为Excel「装上外挂」：既保留Excel作为交互界面和报表工具的优势，又借助Python在数据处理、科学计算和自动化方面的能力，把烦琐、易错的工作交给脚本来完成。 全书分为四部分。第一部分是Python入门：先说明为什么要用Python为Excel编程，比较Python相对VBA在可读性、可维护性、标准库与科学计算生态上的优势，再带领读者搭建Anaconda、Jupyter笔记本与VS Code开发环境，并快速过一遍数据类型、数据结构、控制流和组织代码的基本语法。第二部分进入pandas：从NumPy数组基础讲起，介绍DataFrame与Series、数据清洗与组合、描述性统计和绘图、数据的导入导出，以及基于DatetimeIndex的时序分析。第三部分讲如何在Excel之外读写Excel文件：用pandas批量读取和生成报表，并在需要精细控制格式时使用专门的读写包。第四部分是本书的重头戏——用xlwings对Excel应用程序编程：实现工作簿自动化，构建以Excel为前端的Python工具，完整走一遍「Python包追踪器」应用的开发与部署，并介绍在Excel中调用Python函数的用户定义函数（UDF）。附录补充了Conda环境、VS Code高级功能和进阶Python概念。 全书以案例驱动，代码可直接在Jupyter笔记本中运行，适合希望把重复劳动自动化、并把Excel技能升级为数据分析能力的办公人士自学。