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内容简介
在数据分析方面，Python实际上已经远远超越VBA，因为使用Pyhton提供的数据处理函数和模块就可以实现很多功能，既快速、可靠又简便。 本书结合OpenPyXl、win32com、xlwings和pandas等Python包全面介绍使用Python实现Excel脚本开发的各种可能性，涉及的内容包括：Python语言基础、Python文件操作、Excel对象模型、Excel图形绘制、Excel图表绘制、字典在Excel中的应用、正则表达式在Excel中的应用、使用Pandas包提高数据处理效率、使用Matplotlib包绘图、Python与Excel VBA混合编程等。 本书适合任何对Excel Python脚本开发感兴趣的朋友阅读，可以是有编程需求的职场办公人员、数据分析人员、大学生、科研人员和程序员等。
编辑推荐
这本书的定位很明确：给熟悉Excel、想用Python替代或补充VBA脚本的人一条可操作的迁移路径。它没有停留在语言语法上，而是围绕OpenPyXl、win32com、xlwings和pandas等包，把文件操作、Excel对象模型、图形与图表绘制、字典与正则表达式应用、数据处理效率提升、Matplotlib绘图以及Python与VBA混合编程串起来，覆盖面较完整。价值在于把“办公自动化”落到具体库和场景，读者能按需查找对应章节，不必从头到尾线性阅读。适合已会基本Excel操作、又想让重复任务跑得更稳更快的人。需要注意，书中涉及多个第三方包和不同运行环境，版本差异可能带来配置问题，读者最好边读边在本地复现示例。它不是Python零基础入门书，也不替代系统化的编程教材。
适合谁读
适合
- 会用Excel但被VBA限制、想转向Python的职场办公人员
- 需要批量处理表格与图表的数据分析入门者
- 有基础编程概念、想把脚本用于日常报表的大学生或科研人员
- 想了解Python与Excel VBA混合编程的程序员
不适合
- 完全没有Python或编程基础的纯新手
- 只想学Excel公式与透视表、不打算写代码的人
- 期待单一工具包讲透、反感多库并列的读者
阅读建议
- 先补Python基础语法，再按目录挑与当前任务最接近的章节动手复现。
- 阅读时同步安装OpenPyXl、xlwings、pandas等包，边跑示例边记配置差异。
- 把字典、正则和pandas三章当作提效重点，结合自己的表格做小练习。
- 遇到版本或环境报错先记录，再对照官方文档排查，不必卡在同一示例上。
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
- 作者介绍
- 内容简介
- 前言
- 语言基础篇
- 第1章 Python语言基础
- 1.1 Python语言及其编程环境
- 1.2 常量和变量
- 1.3 数字
- 1.4 字符串
- 1.5 列表
- 1.6 元组
- 1.7 字典
- 1.8 集合
- 1.9 处理日期和时间
- 1.10 表达式
- 1.11 流程控制
- 1.12 函数
- 1.13 模块
- 1.14 工程
- 1.15 异常处理
- 第2章 Python文件操作
- 2.1 使用Python的open函数操作文件
- 2.2 使用OS模块操作文件
- Excel对象模型篇
- 第3章 Excel对象模型：OpenPyXl包
- 3.1 OpenPyXl包概述
- 3.2 工作簿对象
- 3.3 工作表对象
- 3.4 单元格对象
- 3.5 综合应用
- 第4章 Excel对象模型：win32com和xlwings包
- 4.1 win32com和xlwings包概述
- 4.2 Excel对象
- 4.3 单元格对象
- 4.4 工作表对象
- 4.5 工作簿对象
- 4.6 Excel应用对象
- 4.7 数据读/写
- 4.8 综合应用
- 图形图表篇
- 第5章 使用Python绘制Excel图形
- 5.1 创建图形
- 5.2 图形属性设置
- 5.3 图形变换
- 5.4 其他图形操作
- 5.5 图片操作
- 第6章 使用Python绘制Excel图表
- 6.1 创建图表
- 6.2 图表及其序列设置
- 6.3 基本图形元素的属性设置
- 6.4 坐标系设置
- 6.5 图表元素设置
- 6.6 输出图表
- 数据处理篇
- 第7章 使用Python字典处理Excel数据
- 7.1 数据提取
- 7.2 数据去重
- 7.3 数据查询
- 7.4 数据汇总
- 7.5 数据排序
- 第8章 使用Python正则表达式处理Excel数据
- 8.1 正则表达式概述
- 8.2 在Python中使用正则表达式
- 8.3 正则表达式的编写规则
- 第9章 更快、更简洁：使用pandas包处理数据
- 9.1 NumPy和pandas包概述
- 9.2 NumPy和pandas包提供的数据类型
- 9.3 数据输入和输出
- 9.4 数据整理
- 第10章 扩展Excel的数据可视化功能：Matplotlib包
- 10.1 Matplotlib包概述
- 10.2 使用Matplotlib包绘图
- 10.3 导出用Matplotlib包绘制的图形
- 扩展编程篇
- 第11章 Python与Excel VBA混合编程
- 11.1 在Python中调用VBA代码
- 11.2 在VBA中调用Python代码
- 11.3 自定义函数（UDF）
常见问题
没有Python基础能直接读这本书吗？
不太建议。书中虽然涉及Python语言基础，但整体面向已有编程概念、想用Python操作Excel的读者，后续章节会同时使用多个第三方包和对象模型。零基础读者容易在环境配置和库的调用上卡住。更稳妥的做法是先掌握变量、循环、函数和基本数据结构，再回来按需选读。
书里主要讲哪些Python库？
根据资料，本书结合OpenPyXl、win32com、xlwings和pandas等包介绍Excel脚本开发，还涉及Matplotlib绘图以及Python与Excel VBA混合编程。不同库的适用场景不同，读者可以按任务选择，例如用pandas做数据处理、用xlwings做交互控制，不必强求全部精通。
这本书能完全替代VBA吗？
书名表达的是用Python实现Excel编程的替代思路，但资料也提到Python与Excel VBA混合编程，说明两者并非绝对互斥。实际工作中，已有VBA宏的环境可以逐步迁移，部分场景仍需混合使用。读者应把它看作扩展工具箱，而不是要求一夜之间抛弃现有VBA方案。
阅读时需要准备什么环境？
需要可运行Python的环境，并按章节安装OpenPyXl、win32com、xlwings、pandas、Matplotlib等包；部分库与操作系统和Excel版本相关，配置时可能遇到差异。建议边读边在本地复现示例，遇到报错先核对包版本和文档，不要只停留在看书。
读者评论
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作者简介
童大谦
作者
童大谦是一位目前公开资料有限的作者，在图书库内仅有一部作品，即《代替VBA！用Python轻松实现Excel编程》。从书名与分类来看，该书属于软件学习类实用读物，面向希望借助Python提升Excel自动化处理能力的读者，试图为传统上依赖VBA的办公编程场景提供另一种选择。作者围绕具体工具与真实任务展开叙述，写作取向偏重操作性与可上手性，强调让读者在较短时间内把编程方法用于日常表格处理。由于生卒年、国籍、职业背景等信息均未见可靠公开来源，其个人经历暂无法展开介绍；现有可确认的成果主要集中在这部作品所体现的题材选择与技术取向上，对学习办公自动化与Python应用的读者具有一定参考意义。
