Excel是Office办公中使用非常频繁的一个表格制作、数据分析与图表制作的组件。随着现在数据处理量越来越大，日常办公中很多重复性工作耗费了广大办公人员越来越多的时间，那么如何才能化繁为简，提高办公自动化水平呢？借助Python中的模块来控制Excel可以让Excel实现自动化、智能化办公从而极大减少重复性工作并节约办公人员的时间。
全书划分为4部分，共8章。第1部分为第1章，主要介绍Python编辑器的安装和xlwings库的安装。第2部分为第2章至第6章，主要介绍Python中的一些基础知识和用于处理工作簿、工作表、行列和单元格的xlwings库函数。第3部分为第7章，主要讲解如何在Excel中使用Python来处理Excel数据。第4部分是第8章，主要使用典型的案例批处理Excel数据。本书力求做到深入浅出，将复杂的概念和操作用简洁浅显的语言来讲述，使读者可以轻松地使用Python控制Excel，让Excel自动完成重复性以及批处理工作。
本书非常适合从事财务、行政、人力资源等各行各业需要自动化办公的人员，以及对Python感兴趣的办公人员。
用Python+Excel实现办公自动化，让未来的你告别烦琐的重复工作
办公精英需要的零基础编程书，高效人士常备的办公工具
Excel作为当今最流行的办公软件之一，在数据编辑、处理和分析方面的表现都很出色。但是许多办公人员会发现，即便有了Excel的帮助，重复性、机械性的事务仍然要花费大量时间，而且如果要处理的数据体量较大，连Excel都变得有些力不从心了。那么有没有办法弥补Excel的这些“短板”呢？本书给出的答案是：用Python为Excel插上飞翔的翅膀。
可能有人会说，Python不是专门供程序员编程使用的吗？对于没有编程基础的普通办公人员来说会不会太难学了？其实这样的担心是多余的。Python的语法简洁易懂，因而很容易上手。更重要的是，学习Python能带给我们巨大的回报：用Python编程操控Excel，不仅能又快又好地完成机械性、重复性的枯燥工作，而且能借助各种功能强大的第三方模块，将大数据分析、机器学习等先进的数据科学工具以“平易近人”的方式应用到日常办公当中，提高工作的“含金量”。
本书就是一本讲解如何用Python和Excel“强强联手”打造办公利器的案例型教程。全书共9章。第1～3章主要讲解Python编程环境的搭建、Python的基础语法知识、模块的安装和导入、常用模块的基本用法等内容，为后面的案例应用打下坚实的基础。第4～8章通过大量典型案例讲解如何用Python编程操控Excel，实现数据整理、数据分析、数据可视化等工作的自动化和批量化处理。第9章主要讲解如何在Excel中调用Python代码，进一步拓宽办公自动化的应用范围。
本书采用生动的情景对话方式引入案例，代码附有详细、易懂的注解，能有效帮助读者快速理解代码的适用范围及编写思路，并通过“举一反三”栏目对案例的应用场景进行扩展和延伸，引导读者开拓思路，从机械地套用代码进阶到随机应变地修改代码，独立解决更多实际问题。
本书适合有一定Excel基础又想进一步提高工作效率的办公人员，如从事文秘、行政、人事、营销、财务等职业的人士阅读，也可供Python编程爱好者参考。
由于编者水平有限，本书难免有不足之处，恳请广大读者批评指正。读者除了可扫描二维码关注公众号获取资讯以外，也可加入QQ群711374122与我们交流。
编者
2020年5月
计算机\程序设计
Python不仅功能强大、语法简洁，而且包含很多模块，能够让用户轻松实现办公自动化，所以越来越多的职场人士加入到学习Python的队伍中。灵活地使用Python将让我们不再为大量的、机械化的重复性工作所困扰，只需编写一些简短的代码，便可以用Python控制Excel，将原本烦琐冗长的工作轻松快速地完成，从而提高工作效率。
拥有本书将让未来的你从烦琐的重复工作中抽身而出，去拥抱更大的世界！
前言
如何获取学习资源
第1章 Python快速上手
1.1为什么要学习用Python控制Excel 13
1.2Python编程环境的搭建 13
1.2.1安装Python官方的编程环境IDLE 13
1.2.2安装与配置Anaconda和PyCharm 18
1.3Python的模块 26
1.3.1初识模块 26
1.3.2模块的安装 27
1.4让Excel飞一下 30
第2章 Python的基础语法知识
2.1变量 33
2.2数据类型：数字与字符串 34
2.2.1数字 34
2.2.2字符串 35
2.2.3数据类型的查询 38
2.2.4数据类型的转换 39
2.3数据类型：列表、字典、元组与集合 41
2.3.1列表 41
2.3.2字典 46
2.3.3元组和集合 47
2.4运算符 48
2.4.1算术运算符和字符串运算符 48
2.4.2比较运算符 49
2.4.3赋值运算符 51
2.4.4逻辑运算符 52
2.5编码基本规范 53
2.5.1缩进 53
2.5.2注释 54
2.6控制语句 56
2.6.1if语句 56
2.6.2for语句 57
2.6.3while语句 59
2.6.4控制语句的嵌套 60
2.7函数 61
2.7.1内置函数 62
2.7.2自定义函数 65
第3章 Python模块
3.1模块的导入 70
3.1.1import语句导入法 70
3.1.2from语句导入法 71
3.2处理文件和文件夹的模块—os 72
3.2.1获取当前运行的Python代码文件路径 72
3.2.2列出指定路径下的文件夹包含的文件和子文件夹名称 73
3.2.3分离文件主名和扩展名 73
3.2.4重命名文件和文件夹 74
3.3批量处理Excel文件的模块—xlwings 75
3.3.1创建工作簿 76
3.3.2保存工作簿 76
3.3.3打开工作簿 77
3.3.4操控工作表和单元格 77
3.4数组计算的数学模块—NumPy 78
3.4.1数组的基础知识 78
3.4.2数组的创建 81
3.5数据导入和整理模块—pandas 83
3.5.1二维数据表格DataFrame的创建与索引的修改 84
3.5.2文件的读取和写入 90
3.5.3数据的选取和处理 92
3.5.4数据表的拼接 99
3.6数据可视化模块—Matplotlib 104
3.6.1绘制折线图 104
3.6.2绘制柱形图 104
3.7模块的交互 105
3.7.1xlwings模块与pandas模块的交互 105
3.7.2xlwings模块与Matplotlib模块的交互 106
第4章 使用Python批量处理工作簿和工作表
案例01批量新建并保存工作簿 109
举一反三批量新建并关闭工作簿 111
案例02批量打开一个文件夹下的所有工作簿 111
举一反三列出文件夹下所有文件和子文件夹的名称 113
案例03批量重命名一个工作簿中的所有工作表 113
举一反三批量重命名一个工作簿中的部分工作表 115
案例04批量重命名多个工作簿 116
举一反三批量重命名多个工作簿中的同名工作表 118
案例05在多个工作簿中批量新增工作表 119
举一反三在多个工作簿中批量删除工作表 122
案例06批量打印工作簿 123
举一反三批量打印多个工作簿中的指定工作表 125
案例07将一个工作簿的所有工作表批量复制到其他工作簿 126
举一反三将某个工作表的数据批量复制到其他工作簿的指定工作表中 128
案例08按条件将一个工作表拆分为多个工作簿 129
举一反三按条件将一个工作表拆分为多个工作表 133
举一反三将多个工作表拆分为多个工作簿 134
案例09批量合并多个工作簿中的同名工作表 135
举一反三将工作簿中名称有规律的工作表合并到一个工作表 138
第5章 使用Python批量处理行、列和单元格
案例01精确调整多个工作簿的行高和列宽 141
举一反三精确调整一个工作簿中所有工作表的行高和列宽 143
案例02批量更改多个工作簿的数据格式 143
举一反三批量更改多个工作簿的外观格式 146
案例03批量替换多个工作簿的行数据 148
举一反三批量替换多个工作簿中的单元格数据 150
举一反三批量修改多个工作簿中指定工作表的列数据 151
案例04批量提取一个工作簿中所有工作表的特定数据 152
举一反三批量提取一个工作簿中所有工作表的列数据 154
举一反三在多个工作簿的指定工作表中批量追加行数据 155
案例05对多个工作簿中指定工作表的数据进行分列 156
举一反三批量合并多个工作簿中指定工作表的列数据 159
举一反三将多个工作簿中指定工作表的列数据拆分为多行 161
案例06批量提取一个工作簿中所有工作表的唯一值 162
举一反三批量提取一个工作簿中所有工作表的唯一值并汇总 165
第6章 使用Python批量进行数据分析
案例01批量升序排序一个工作簿中的所有工作表 168
举一反三批量降序排序一个工作簿中的所有工作表 170
举一反三批量排序多个工作簿中的数据 171
案例02筛选一个工作簿中的所有工作表数据 172
举一反三在一个工作簿中筛选单一类别数据 175
案例03对多个工作簿中的工作表分别进行分类汇总 176
举一反三批量分类汇总多个工作簿中的指定工作表 179
举一反三将多个工作簿数据分类汇总到一个工作簿 180
案例04对一个工作簿中的所有工作表分别求和 181
举一反三对一个工作簿中的所有工作表分别求和并将求和结果写入
固定单元格 183
案例05批量统计工作簿的最大值和最小值 184
举一反三批量统计一个工作簿中所有工作表的最大值和最小值 186
案例06批量制作数据透视表 187
举一反三为一个工作簿的所有工作表制作数据透视表 189
案例07使用相关系数判断数据的相关性 190
举一反三求单个变量和其他变量间的相关性 193
案例08使用方差分析对比数据的差异 194
举一反三绘制箱形图识别异常值 199
案例09使用描述统计和直方图制定目标 200
举一反三使用自定义区间绘制直方图 207
案例10使用回归分析预测未来值 209
举一反三使用回归方程计算预测值 211
第7章 使用Python制作简单的图表并设置图表元素
案例01在Python中制作简单的图表 214
举一反三在Python中制作柱形图 215
举一反三在Python中制作条形图 217
举一反三在Python中制作饼图 218
案例02在Python中导入Excel数据制作简单的图表 219
举一反三导入数据制作散点图 221
举一反三导入数据制作面积图 222
案例03在Python中制作组合图表 223
举一反三制作双折线图 224
案例04添加并设置图表标题和坐标轴标题 225
举一反三添加图例 228
案例05添加并设置数据标签 229
举一反三设置y轴的取值范围 231
案例06为组合图表添加并设置次坐标轴 233
举一反三添加并设置网格线 235
第8章 使用Python制作常用图表
案例01制作柱形图展示数据的对比关系 238
举一反三批量制作条形图 239
案例02制作折线图展示数据的变化趋势 240
举一反三制作折线图并为最高点添加数据标签 242
举一反三制作平滑折线图 244
案例03制作散点图判断两组数据的相关性 246
举一反三为散点图添加线性趋势线 248
举一反三制作气泡图 250
案例04制作饼图展示部分和总体的比例关系 252
举一反三制作圆环图 255
案例05制作雷达图对比多项指标 256
举一反三制作某一品牌性能评价指标雷达图 260
案例06制作温度计图展示工作进度 261
举一反三制作上半年销售业绩的温度计图 263
第9章 在Excel中调用Python代码
9.1在工作表中调用Python自定义函数 266
9.1.1在Excel中加载xlwings插件 266
9.1.2导入并调用Python自定义函数 269
9.2在VBA中调用Python自定义函数 273
9.2.1通过命令创建文件并调用Python自定义函数 273
9.2.2手动创建文件并调用Python自定义函数 277
9.2.3VBA代码和Python代码的混合使用 281
9.3将Python代码转换为可执行程序 284
9.3.1PyInstaller模块的语法和参数含义 284
9.3.2将Python代码打包成可执行程序 285
9.3.3打包文件的实际应用 287
