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内容简介
本书是写给非IT 领域职场人员的Python 数据处理指南。因为本书面向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理解，本书采用了即学即用的讲解方式：在介绍知识点的同时，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，又厘清了解决问题的思路，同时掌握了代码的编写技巧。 本书的主要内容包括 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、Python 与Excel 综合应用案例，以及数据分析库Pandas。
编辑推荐
这本书的定位非常清晰：面向非IT领域的职场读者，帮助他们从Excel的操作习惯平稳过渡到Python的数据处理思维。市面上不少Python数据处理书默认读者有编程基础，而这本书从叙述方式到案例组织都刻意降低了门槛，把知识点嵌入到具体任务中，采用“提出问题—理清思路—对比效果—给出代码—逐行分析”的闭环讲解，读者跟着走一遍，既理解了语法，也弄清了为什么这么写。内容编排上，前半部分覆盖Python基础语法、字符串、列表、元组、字典、集合、自定义函数与常用高阶函数，后半部分落到openpyxl库、Python与Excel的综合应用以及Pandas数据分析库，形成了从语言入门到办公场景落地的完整链路。对于每天和表格打交道、想摆脱重复手工操作的人来说，这种“即学即用”的结构比系统教材更友好。第二版在内容组织上延续了初版的实用性取向，适合作为案头工具书边查边练，也适合作为单位内部培训的入门教材。需要提醒的是，本书重在应用而非计算机原理，读完能解决实际问题，但不替代系统的编程课程。
适合谁读
适合
- 经常处理Excel报表、希望用脚本替代重复手工操作的职场人士
- 没有编程基础、想以办公场景为切口入门Python的零基础读者
- 需要把Excel数据接入Pandas做进一步分析的业务分析人员
- 承担单位内部办公自动化培训、需要一本通俗教材的讲师
不适合
- 已有扎实Python基础、想深入钻研语言底层机制的程序员
- 希望系统学习算法与数据结构、准备技术面试的计算机专业学生
- 主要使用WPS或其他表格软件、短期内不打算迁移到Python的读者
阅读建议
- 先装好Python环境和编辑器，每章代码亲手敲一遍，不要只读不练。
- 按“基础语法—openpyxl—Pandas”的顺序推进，跳读容易在综合案例处卡壳。
- 把自己手头的一张真实表格作为练习素材，边学边改写成脚本。
- 遇到报错先回看案例的“思路”部分，再对照代码逐行排查。
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。
目录
- 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 为什么要学习使用Python处理Excel表格
- 1.3 手把手教你安装Python
- 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm
- 1.5 Python的输出与输入
- 1.6 Python的代码注释
- 1.7 Python对象详解
- 1.8 Python中的数字与字符串
- 1.9 算术运算符
- 1.10 比较运算符
- 1.11 赋值运算符
- 1.12 逻辑运算符
- 1.13 成员运算符
- 1.14 格式化字符串
- 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 导入xlrd模块
- 2.4 读取Excel工作簿、工作表信息
- 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
- 3.2 while循环语句
- 3.3 if条件语句
- 3.4 if条件分支语句
- 3.5 if多条件分支语句
- 3.6 break语句
- 3.7 continue语句
- 第4章 Python有序对象——字符串处理技术
- 4.1 字符串切片
- 4.2 字符串统计
- 4.3 字符串查找
- 4.4 字符串替换
- 4.5 字符串的拆分与合并
- 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
- 5.3 列表元素的增加、删除和修改
- 5.4 列表操作符
- 5.5 列表推导式
- 5.6 列表的转换
- 5.7 常用列表统计方式
- 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
- 6.3 常用元组统计函数
- 第7章 Python无序对象——字典处理技术
- 7.1 字典的基本操作
- 7.2 字典键值的增加、删除和修改
- 7.3 字典的转换
- 7.4 字典综合应用案例
- 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
- 8.3 集合之间的大小比较
- 8.4 集合的转换
- 8.5 集合的运算
- 8.6 集合运算应用案例
- 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
- 9.2 必选参数的写法及应用
- 9.3 可选参数的写法及应用
- 9.4 关键字参数的写法及应用
- 9.5 不定长参数的写法及应用
- 9.6 匿名函数的写法及应用
- 9.7 将自定义函数存放在.py文件中
- 第10章 Python高阶函数——常用高阶函数应用
- 10.1 转换函数map
- 10.2 筛选函数filter
- 10.3 排序函数sort与sorted
- 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
- 11.3 工作表的基本操作
- 11.4 单元格的基本操作
- 11.5 工作表的其他操作
- 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：整理不规范的数据
- 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
- 第13章 数据分析库——Pandas
- 13.1 安装Pandas库
- 13.2 Pandas对Excel数据的导入与导出
- 13.3 创建DataFrame表格
- 13.4 列操作
- 13.5 行操作
- 13.6 数据分支判断
- 13.7 数据迭代
- 13.8 聚合与分组
- 13.9 转换与合并
- 13.10 实例应用
常见问题
完全没有编程基础，能直接读这本书吗？
可以。本书面向非IT领域读者，从Python基础语法讲起，叙述通俗，知识点都嵌在案例里。建议按章节顺序阅读并动手敲代码，遇到不理解的地方先照着案例跑通，再回头理解语法，不建议跳过基础部分直接看综合案例。
书里的内容能直接用于日常Excel报表处理吗？
本书后半部分专门讲解openpyxl库与Python、Excel的综合应用案例，思路是围绕具体办公任务展开的，读者可以把案例中的方法迁移到自己的表格上。但具体业务逻辑需要自行调整代码，书中提供的是通用方法和编写技巧，不是现成的业务模板。
学完这本书还需要再学Pandas吗？
本书已包含Pandas数据分析库的内容，属于入门级别的介绍。如果读者的工作涉及较大数据量的清洗、分组统计和透视分析，可以在读完本书Pandas部分后，再找专门的数据分析教材深入，本书的作用是帮你把Excel与Python打通。
第二版和第一版有什么区别，需要买新版吗？
资料显示第二版于2024年出版，内容涵盖Python基础、第三方库、各类容器处理技术、openpyxl与Excel综合案例以及Pandas。若手中已有第一版且能满足当前使用需求，可先对照目录确认新版是否包含你需要的知识点；初次购买的读者直接选第二版即可。
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。
曾智勇
作者
曾智勇，公开资料有限，目前可确认的身份是一位面向办公场景的软件学习类图书作者。其代表作品《从Excel到Python：用Python轻松处理Excel数据（第2版）》属于软件学习分类，从书名即可看出写作重心：帮助熟悉 Excel 的普通读者过渡到 Python 编程，用程序化方式处理表格数据，而非从零讲解编程理论。这类选题通常强调实用性与可操作性，面向日常办公中需要批量处理、整理与分析数据的人群，降低学习门槛。作者的文字风格与具体背景尚缺少更多公开信息，因此对其生平不作推断。
