从Excel到Python：用Python轻松处理Excel数据

Name: 从Excel到Python：用Python轻松处理Excel数据
ISBN: 9787121404498

曾贤志电子工业出版社 · 中国2021年2月

3.8

字数: 10.4万字
章节数: 285
ISBN: 9787121404498

信息有误查询本书

内容简介

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。

编辑推荐

这本书的定位很清楚：不是教读者成为程序员，而是帮整天和表格打交道的职场人把重复劳动交给Python。作者曾贤志的写法对零基础读者比较友好，知识点不孤立讲，而是嵌在具体办公场景里，按“提出问题—理清思路—看前后效果—给代码—拆解分析”的节奏推进，读者能直观感受到自动化处理带来的效率变化。内容从Python基础语法起步，覆盖字符串、列表、元组、字典、集合、自定义函数和高阶函数，再落到openpyxl库与Excel的综合应用，路径完整，不会一上来就让人被库和框架劝退。比较适合边读边在电脑上敲代码的人，跟着案例走一遍，比只看书效率高得多。需要注意的是，书中案例偏基础办公数据处理，若期待深入数据分析或机器学习，这本书不承担那部分内容。

适合谁读

适合

经常处理Excel报表、希望减少重复复制粘贴的职场办公人员
没有编程基础但愿意动手跟着案例学习Python的初学者
需要批量整理、合并、拆分表格数据的行政与财务岗位读者
想用一门实用工具提升日常数据处理效率的非IT岗位从业者

不适合

已有Python开发经验、想深入学习数据分析建模的程序员
希望系统学习pandas、numpy等高级数据分析库的读者
完全不愿意动手敲代码、只想找现成工具替代手工的人

阅读建议

先装好Python和openpyxl环境，每章案例亲手敲一遍，不要只读代码。
基础语法部分可快速过，把时间重点放在字符串、列表、字典与openpyxl综合案例上。
遇到案例时先自己想办法实现，再看书中思路和代码，对比差异印象更深。
读完后拿自己工作里的一张真实表格做练习，把学到的处理流程完整走一遍。

出版社简介

电子工业出版社中国 · 成立于 1982 年

电子工业出版社是一家以电子信息及相关领域为出版特色的综合性出版社。从库内三千余种图书来看，其出版方向覆盖编程设计、人工智能、计算机综合、财经、摄影与社科等门类，既关注技术前沿，也兼顾大众阅读。代表图书包括《因子投资：方法与实践》《x86汇编语言：从实模式到保护模式》《RISC-V开放架构设计之道》《人工智能：语音识别理解与实践》《相控阵雷达技术》《雷达目标特性》及《100个Go语言典型错误》等，多围绕技术方法与工程实践展开。作者资源方面，有石川、李忠、王晓波、大卫·帕特森、安德鲁·沃特曼、余子濠等中外作者。受公开资料所限，暂不展开更多出版特色。

版权信息
内容简介
前言
第1章 Python 基础——学习Python 必知必会
1.1 什么是Python
1.2 为什么要学习用Python 处理Excel 表格
1.3 手把手教你安装Python
1.3.1 下载Python
1.3.2 安装Python
1.3.3 验证是否安装成功
1.4 安装Python 集成开发工具PyCharm
1.4.1 下载PyCharm
1.4.2 安装PyCharm
1.4.3 设置PyCharm
1.4.4 创建项目
1.5 Python 的输出与输入
1.5.1 输出
1.5.2 输入
1.6 Python 的代码注释
1.6.1 单行注释
1.6.2 多行注释
1.7 Python 对象详解
1.7.1 类的定义
1.7.2 对象的身份
1.7.3 对象的类型
1.7.4 对象的值
1.7.5 对象的属性
1.7.6 对象的方法
1.7.7 对象与变量
1.8 Python 中的数字与字符串
1.8.1 数字
1.8.2 字符串
1.9 算术运算符
1.9.1 加（+）
1.9.2 减（-）
1.9.3 乘（*）
1.9.4 除（/）
1.9.5 取模（%）
1.9.6 幂（**）
1.9.7 取整数（//）
1.10 比较运算符
1.10.1 等于（==）
1.10.2 不等于（!=）
1.10.3 大于（>）
1.10.4 小于（＜）
1.10.5 大于或等于（>=）
1.10.6 小于或等于（＜=）
1.11 赋值运算符
1.11.1 赋值运算
1.11.2 累积式赋值运算
1.12 逻辑运算符
1.12.1 and（与）
1.12.2 or（或）
1.12.3 not（非）
1.13 成员运算符
1.14 格式化字符串
1.14.1 使用位置和关键字格式化字符串
1.14.2 数字格式设置
1.14.3 对齐设置
1.15 断点调试
第2章 Python 库——第三方库的安装与学习
2.1 什么是模块、包、库
2.2 安装Excel 读取库xlrd
2.3 xlrd 模块导入
2.4 读取Excel 工作簿、工作表信息
2.4.1 读取Excel 工作簿
2.4.2 读取Excel 工作表
2.5 读取Excel 行、列、单元格信息
2.6 安装Excel 写入库xlwt
2.7 新建工作簿、新建工作表和将数据写入单元格
2.8 安装Excel 修改库xlutils
2.9 修改工作簿、工作表、单元格
第3章 Python 流程控制——循环语句与分支语句
3.1 for 循环语句
3.1.1 循环字符串
3.1.2 循环序列数
3.1.3 for 循环语句应用案例：批量新建工作簿
3.1.4 for 嵌套循环语句
3.1.5 for 嵌套循环语句应用案例：制作九九乘法表
3.2 while 循环语句
3.2.1 循环序列数
3.2.2 循环字符串
3.2.3 while 循环语句应用案例：批量新建工作表
3.2.4 while 嵌套循环语句
3.2.5 while 嵌套循环语句应用案例：批量新建工作簿、工作表
3.3 if 条件语句
3.3.1 if 条件语句标准用法
3.3.2 if 条件语句应用案例：根据分数判断等级
3.4 if 条件分支语句
3.4.1 if 条件分支语句标准用法
3.4.2 if 条件分支语句单行写法
3.4.3 if 条件分支语句应用案例：对数字进行分类计数
3.5 if 多条件分支语句
3.5.1 if 多条件分支语句标准用法
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
3.6 break 语句
3.6.1 break 在while 循环语句中的应用
3.6.2 break 在for 循环语句中的应用
3.6.3 break 语句应用案例：标记达标时的首个月份
3.7 continue 语句
3.7.1 continue 在while 循环中的应用
3.7.2 continue 在for 循环中的应用
3.7.3 continue 语句应用案例
第4章 Python 有序对象——字符串处理技术
4.1 字符串切片
4.1.1 单字符切片
4.1.2 多字符切片
4.1.3 字符串切片应用案例：根据身份证号判断性别
4.2 字符串统计
4.2.1 统计字符串长度
4.2.2 按条件统计字符串
4.2.3 字符串统计应用案例：统计各等级出现的次数
4.3 字符串搜索
4.3.1 使用index 函数搜索字符串位置
4.3.2 使用find 函数搜索字符串位置
4.3.3 字符串搜索应用案例：提取指定位置的信息
4.4 字符串替换
4.4.1 字符串替换方法
4.4.2 字符串替换应用案例：整理不规范的分隔符
4.5 字符串拆分与合并
4.5.1 拆分字符串为列表
4.5.2 合并列表为字符串
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
第5章 Python 有序对象——列表处理技术
5.1 列表的创建与删除
5.2 列表切片
5.2.1 单元素切片
5.2.2 多元素切片
5.2.3 列表切片应用案例：按行对数据求平均值
5.3 列表元素的增加、删除和修改
5.3.1 列表元素的修改
5.3.2 列表元素的增加
5.3.3 列表元素的删除
5.3.4 列表综合应用案例：按行对分数求和
5.4 列表操作符
5.4.1 列表操作符基础
5.4.2 列表操作符应用案例：按条件统计多工作表数据
5.5 列表推导式
5.5.1 标准列表推导式
5.5.2 列表推导式变异
5.5.3 嵌套列表推导式
5.5.4 条件列表推导式
5.5.5 列表推导式应用案例1：自动汇总多工作表数据
5.5.6 列表推导式应用案例2：汇总多工作簿数据
5.6 列表的转换
5.6.1 类对象转换list
5.6.2 反转列表reverse
5.6.3 列表复制copy
5.6.4 列表组合zip
5.6.5 列表转换应用案例：给名单中的姓名添加序号
5.7 列表常用统计方式
5.7.1 常用统计函数1
5.7.2 列表统计应用案例1：统计每个人全年工资信息
5.7.3 常用统计函数2
5.7.4 列表统计应用案例2：按等级做计数统计
第6章 Python 有序对象——元组处理技术
6.1 元组的创建与删除
6.2 元组的基本操作
6.2.1 元组的合并
6.2.2 元组的复制
6.2.3 元组的循环
6.2.4 类对象转换
6.2.5 元组应用案例：将单列数据转换为多行多列数据
6.3 元组常用统计函数
第7章 Python 无序对象——字典处理技术
7.1 字典的基础操作
7.1.1 字典的创建与删除
7.1.2 字典中键值的获取
7.2 字典键值的修改、增加和删除
7.2.1 字典键值的增加
7.2.2 字典键值的删除
7.2.3 字典键值的修改
7.2.4 字典键值应用案例1：提取各班最后一条记录
7.2.5 字典键值应用案例2：按姓名求总分与平均分
7.3 字典的转换
7.3.1 类对象转换dict
7.3.2 dict.fromkeys 转换法
7.3.3 字典转换应用案例：多列求唯一值
7.4 字典综合应用案例
7.4.1 字典综合应用案例1：获取未完成名单
7.4.2 字典综合应用案例2：多工作簿数据合并
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
第8章 Python 无序对象——集合处理技术
8.1 集合的创建与删除
8.2 集合元素的添加与删除
8.2.1 集合元素的添加
8.2.2 集合元素的删除
8.2.3 集合元素的添加应用案例：多列求唯一值
8.3 集合之间的大小比较
8.3.1 集合的比较运算
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
8.4 集合的转换
8.4.1 类对象转换set
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
8.5 集合的运算
8.5.1 并集运算
8.5.2 交集运算
8.5.3 差集运算
8.5.4 对称差集运算
8.5.5 集合运算小结
8.6 集合运算应用案例
8.6.1 集合的并集应用案例：多表多列求唯一值
8.6.2 集合的交集应用案例：多列求相同值
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
第9章优化代码利器——Python 自定义函数
9.1 自定义函数编写规范
9.1.1 函数的定义
9.1.2 自定义函数的创建与调用
9.1.3 自定义函数应用案例：平均函数的定义及应用
9.2 必选参数的写法及应用
9.2.1 必选参数（位置参数）
9.2.2 必选参数应用案例：给号码分段
9.3 可选参数的写法及应用
9.3.1 可选参数（默认参数）
9.3.2 可选参数应用案例：模拟vlookup 函数的应用
9.4 关键字参数的写法及应用
9.4.1 关键字参数
9.4.2 关键字参数应用案例：分类合并字符串
9.5 不定长参数的写法及应用
9.5.1 不定长参数1
9.5.2 不定长参数2
9.5.3 不定长参数应用案例：替换函数增强版
9.6 匿名函数的写法及应用
9.6.1 匿名函数的语法结构
9.6.2 匿名函数的常见书写方式
9.6.3 匿名函数应用案例：根据身份证号判断性别
9.7 自定义函数存放在.py 文件中
9.7.1 函数定义在单独.py 文件中
9.7.2 函数定义在文件夹中
第10章 Python 高级函数——常用高阶函数应用
10.1 map 转换函数
10.1.1 map 函数的第1 个参数为内置函数
10.1.2 map 函数的第1 个参数为自定义函数
10.1.3 map 函数的第1 个参数为匿名函数
10.1.4 map 函数的第1 个参数是多参数
10.1.5 高阶函数map 应用案例：转换二维表为一维表
10.2 filter 筛选函数
10.2.1 使用filter 筛选函数筛选列表
10.2.2 高阶函数filter 应用案例：计算美式排名、中式排名
10.3 排序函数sort 与sorted
10.3.1 排序函数sort
10.3.2 排序函数sorted
10.3.3 高阶函数sort 应用案例：对字符串中的数据排序
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
第11章优秀的Python 第三方库——openpyxl 库
11.1 安装openpyxl 库
11.2 工作簿的基本操作
11.2.1 工作簿的新建
11.2.2 工作簿的读取
11.2.3 工作簿应用案例：批量新建工作簿
11.3 工作表的基本操作
11.3.1 工作表的新建
11.3.2 工作表的读取
11.3.3 工作表的复制
11.3.4 工作表的移动
11.3.5 工作表的删除
11.3.6 工作表应用案例1：批量新建工作表
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
11.3.8 工作表应用案例3：拆分多个工作表到多个工作簿
11.4 单元格的基本操作
11.4.1 单元格的读取
11.4.2 单元格区域的读取
11.4.3 行信息的获取
11.4.4 列信息的获取
11.4.5 单元格的写入
11.4.6 单元格应用案例1：制作九九乘法表
11.4.7 单元格应用案例2：求每个人各科分数之和
11.4.8 单元格应用案例3：多工作表数据合并
11.4.9 单元格应用案例4：多工作簿数据合并
11.5 工作表的其他操作
11.5.1 插入与删除行和列
11.5.2 移动单元格
11.5.3 删除行和列应用案例：按条件筛选数据
11.5.4 插入行和列应用案例：批量制作工资条
第12章 Python 与Excel 结合使用——综合应用案例
12.1 综合应用案例1：自定义排序
12.2 综合应用案例2：按行各自排序法
12.3 综合应用案例3：整理不规范数据
12.4 综合应用案例4：将一维表转换为二维表
12.5 综合应用案例5：根据业绩计算提成金额
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
12.7 综合应用案例7：二维表的多种汇总方式
12.8 综合应用案例8：按多列分组汇总
12.9 综合应用案例9：多工作簿数据汇总
12.10 综合应用案例10：计划招生与实际招生对比

常见问题

完全没有编程基础，能看懂这本书吗？

可以。本书面向非IT领域办公人员，从Python基础讲起，叙述通俗，知识点配合案例即时应用。但需要读者愿意动手安装环境并跟着敲代码，纯阅读不练习的话，理解会打折扣。

这本书主要讲pandas还是openpyxl？

从目录看，书中重点落在Python基础语法、常用数据结构、自定义函数与高阶函数，以及openpyxl库和Python与Excel的综合应用，并未以pandas为主要线索。想学pandas的读者需要另找专门资料。

学完能处理哪些Excel工作？

可覆盖读取和写入工作簿、批量处理表格数据、字符串与列表字典等结构化数据的整理，以及把多个处理步骤串成脚本。具体能完成到什么程度，取决于读者对案例的练习和迁移能力。

需要什么软件环境？

需要安装Python运行环境，并使用openpyxl等第三方库。书中介绍了Python第三方库相关内容，读者按章节提示配置即可，不需要额外购买商业软件。

读者评论

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作者简介

曾贤志作者

曾贤志是一位专注于软件学习类内容的作者，目前公开资料有限，已知其库内作品共 2 种，代表作包括《从Excel到Python：用Python轻松处理Excel数据》及其第 2 版。从作品题材来看，他关注办公软件与编程工具的结合，尤其着眼于帮助熟悉 Excel 的读者借助 Python 提升数据处理的效率，降低从表格操作迈向编程自动化的门槛。其写作面向实际应用，以具体工具和操作场景为切入点，属于典型的实用型软件学习读物。由于缺乏更多个人背景信息，暂无法对其经历与身份作进一步介绍，读者可通过上述作品了解其关注方向与表达风格。