Python+Office(轻松实现python办公自动化)
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作者王国平
出版社电子工业出版社
ISBN9787121414404
出版时间2021-07
装帧其他
开本16开
定价79元
货号31198453
上书时间2024-06-29
商品详情
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作者简介
王国平具有十余年金融、电力、互联网等行业从业经历，现已出版十余本专著；擅长数据分析、数据可视化、机器学习等，精通Python、SPSS、Tableau、Power BI等数据分析工具，熟悉MySQL、SQL Server等数据库，以及Hadoop、Hive、Zeppelin、Spark等大数据分析及可视化工具。
目录
目录
第1篇 Python编程基础篇
第1章 初识Python语言及
开发环境搭建1
1.1 Python及其优势2
1.1.1 Python的历史2
1.1.2 Python的特点2
1.1.3 Python的优势3
1.2 搭建Python开发环境3
1.2.1 安装Anaconda3
1.2.2 安装Jupyter库5
1.2.3 库管理工具pip7
1.3 上机实践题8
第2章 Python编程基础9
2.1 Python数据类型10
2.1.1 数值（Number）10
2.1.2 字符串（String）11
2.1.3 列表（List）13
2.1.4 元组（Tuple）15
2.1.5 集合（Set）16
2.1.6 字典（Dictionary）18
2.2 Python基础语法20
2.2.1 基础语法：行与缩进20
2.2.2 条件语句：if及if嵌套21
2.2.3 循环语句：while与for22
2.2.4 格式化：format()函数25
2.3 Python常用高阶函数26
2.3.1 map()函数：数组迭代27
2.3.2 reduce()函数：序列累积28
2.3.3 filter()函数：数值过滤28
2.3.4 sorted()函数：列表排序29
2.4 Python编程技巧30
2.4.1 Tab键自动补全程序30
2.4.2 多个变量的数值交换31
2.4.3 列表解析式筛选元素32
2.4.4 遍历函数33
2.4.5 split()函数：序列解包34
2.5 上机实践题35
第3章 利用Python进行数据准备36
3.1 数据的读取37
3.1.1 读取本地离线数据37
3.1.2 读取Web在线数据39
3.1.3 读取常用数据库中的数据39
3.2 数据的索引41
3.2.1 set_index()函数：
创建索引41
3.2.2 unstack()函数：
重构索引43
3.2.3 swaplevel()函数：
调整索引44
3.3 数据的切片44
3.3.1 提取一列或多列数据44
3.3.2 提取一行或多行数据46
3.3.3 提取指定区域的数据46
3.4 数据的删除47
3.4.1 删除一行或多行数据47
3.4.2 删除一列或多列数据48
3.4.3 删除指定的列表对象49
3.5 数据的排序50
3.5.1 按行索引对数据进行排序50
3.5.2 按列索引对数据进行排序51
3.5.3 按一列或多列对数据
进行排序51
3.5.4 按一行或多行对数据
进行排序52
3.6 数据的聚合52
3.6.1 level参数：指定列聚合
数据52
3.6.2 groupby()函数：分组聚合53
3.6.3 agg()函数：自定义聚合54
3.7 数据的透视55
3.7.1 pivot_table()函数：
数据透视55
3.7.2 crosstab()函数：数据交叉58
3.8 数据的合并59
3.8.1 merge()函数：横向合并59
3.8.2 concat()函数：纵向合并62
3.9 工作表合并与拆分63
3.9.1 单个工作簿多个
工作表合并63
3.9.2 多个工作簿单个
工作表合并65
3.9.3 工作表按某一列拆分数据66
3.10 上机实践题67
第2篇 Excel数据自动化处理篇
第4章 利用Python进行数据处理69
4.1 重复值的处理70
4.1.1 Excel重复值的处理70
4.1.2 Python重复值的检测70
4.1.3 Python重复值的处理71
4.2 缺失值的处理73
4.2.1 Excel缺失值的处理73
4.2.2 Python缺失值的检测73
4.2.3 Python缺失值的处理74
4.3 异常值的处理77
4.3.1 Excel异常值的处理77
4.3.2 Python异常值的检测77
4.3.3 使用replace()函数处理
异常值78
4.4 Python处理金融数据案例实战80
4.4.1 读取上证指数股票数据80
4.4.2 提取2020年8月数据81
4.4.3 填充非交易日缺失数据82
4.4.4 使用diff()函数计算
数据偏移83
4.5 上机实践题84
第5章 利用Python进行数据分析85
5.1 Python描述性分析86
5.1.1 平均数及案例87
5.1.2 中位数及案例89
5.1.3 方差及案例89
5.1.4 标准差及案例90
5.1.5 百分位数及案例91
5.1.6 变异系数及案例92
5.1.7 偏度及案例93
5.1.8 峰度及案例93
5.2 Python相关分析94
5.2.1 皮尔逊相关系数95
5.2.2 斯皮尔曼相关系数96
5.2.3 肯德尔相关系数97
5.3 Python线性回归分析99
5.3.1 线性回归模型简介100
5.3.2 线性回归模型建模102
5.3.3 线性回归模型案例103
5.4 上机实践题107
第6章 利用Python进行数据可视化108
6.1 绘制对比型图表及案例109
6.1.1 绘制条形图109
6.1.2 绘制气泡图110
6.2 绘制趋势型图表及案例111
6.2.1 绘制折线图112
6.2.2 绘制面积图113
6.3 绘制比例型图表及案例114
6.3.1 绘制饼图115
6.3.2 绘制环形图117
6.4 绘制分布型图表及案例118
6.4.1 绘制散点图119
6.4.2 绘制箱型图120
6.5 绘制其他类型图表及案例122
6.5.1 绘制树状图122
6.5.2 绘制K线图124
6.6 上机实践题126
第3篇 Word文本自动化处理篇
第7章 文本自动化处理129
7.1 应用场景及环境搭建130
7.1.1 文本自动化应用场景130
7.1.2 文本自动化环境搭建130
7.2 Python-docx库案例演示131
7.2.1 document()函数：
打开文档132
7.2.2 add_heading()函数：
添加标题133
7.2.3 add_paragraph()函数：
添加段落133
7.2.4 add_picture()函数：
添加图片134
7.2.5 add_table()函数：
添加表格135
7.2.6 add_paragraph()函数：
设置段落样式136
7.2.7 add_run()函数：
设置字符样式137
7.2.8 add_page_break()函数：
添加分页符138
7.3 案例演示完整代码138
7.4 上机实践题140
第8章 利用Python进行文本
自动化处理141
8.1 自动化处理页眉142
8.1.1 访问页眉142
8.1.2 添加页眉定义142
8.1.3 添加简单页眉143
8.1.4 添加“分区”页眉143
8.1.5 移除页眉144
8.2 自动化处理样式144
8.2.1 样式对象简介144
8.2.2 访问样式145
8.2.3 应用样式145
8.2.4 添加或删除样式147
8.2.5 定义字符格式147
8.2.6 定义段落格式148
8.2.7 使用段落特定的样式属性148
8.2.8 控制样式的显示方式149
8.2.9 处理潜在样式149
8.3 自动化处理文本150
8.3.1 设置段落文本对齐150
8.3.2 设置段落缩进151
8.3.3 设置制表位152
8.3.4 设置段落间距152
8.3.5 设置行间距153
8.3.6 设置分页属性153
8.3.7 设置字体和字号154
8.3.8 设置字体颜色154
8.4 自动化处理节155
8.4.1 节对象简介155
8.4.2 访问节和添加节156
8.4.3 节的主要属性157
8.5 上机实践题159
第9章 利用Python制作企业
运营月报Word版160
9.1 整理及清洗门店销售数据161
9.1.1 合并各门店的销售数据161
9.1.2 异常数据的检查和处理161
9.1.3 缺失数据的检测与处理162
9.2 运营数据的可视化分析163
9.2.1 门店运营数据的
可视化分析163
9.2.2 地区销售数据的
可视化分析166
9.2.3 客户购买数据的
可视化分析169
9.3 批量制作企业运营月报172
9.3.1 制作门店运营分析报告172
9.3.2 制作地区销售分析报告173
9.3.3 制作客户消费分析报告175
9.4 企业运营月报Word版
案例完整代码177
9.5 上机实践题179
第4篇 幻灯片自动化制作篇
第10章 幻灯片自动化制作181
10.1 应用场景及环境搭建182
10.1.1 幻灯片自动化应用场景182
10.1.2 幻灯片自动化环境搭建182
10.2 Python-pptx库案例演示183
10.2.1 presentation()函数：
打开演示文稿183
10.2.2 add_slide()函数：
添加幻灯片183
10.2.3 title_shape()函数：
添加主标题和副标题185
10.2.4 add_paragraph()函数：
添加段落185
10.2.5 add_chart()函数：
插入图表186
10.3 案例演示完整代码186
10.4 上机实践题187
第11章 利用Python进行幻灯片
自动化制作188
11.1 自动化制作文本189
11.1.1 添加普通文本189
11.1.2 设置文本加粗189
11.1.3 设置文本字号190
11.1.4 设置文本倾斜191
11.1.5 设置文本下画线192
11.1.6 设置文本颜色193
11.2 自动化制作图形194
11.2.1 添加简单图形194
11.2.2 添加复杂图形195
11.2.3 添加图表图例196
11.2.4 添加数据标签198
11.2.5 自定义数据标签199
11.2.6 添加复合图形201
11.3 自动化制作表格205
11.3.1 添加自定义表格205
11.3.2 设置行高和列宽205
11.3.3 合并表格首行206
11.3.4 设置表格标题208
11.3.5 添加变量数据209
11.3.6 修改表格样式211
11.4 自动化制作形状213
11.4.1 形状对象简介213
11.4.2 添加单个形状214
11.4.3 添加多个相同形状215
11.4.4 添加多个不同形状216
11.5 上机实践题217
第12章 利用Python制作企业
运营月报幻灯片218
12.1 制作商品销售分析报告219
12.1.1 制作销售额分析219
12.1.2 制作订单量分析220
12.1.3 制作退单量分析222
12.2 制作客户留存分析报告224
12.2.1 制作新增客户数量224
12.2.2 制作客户留存率225
12.2.3 制作客户流失原因227
12.3 企业运营月报幻灯片案例
完整代码229
12.4 上机实践题235
第5篇 邮件自动化处理篇
第13章 利用Python批量发送
电子邮件237
13.1 邮件服务器概述238
13.1.1邮件服务器原理238
13.1.2开启126邮箱相关服务239
13.1.3开启QQ邮箱相关服务240
13.1.4开启Sina邮箱相关服务240
13.1.5 开启Hotmail邮箱
相关服务241
13.2 发送电子邮件241
13.2.1 SMTP()方法：
连接邮件服务器241
13.2.2 ehlo()方法：
登录邮件服务器242
13.2.3 sendmail()方法：
发送邮件243
13.3 发送电子邮件案例243
13.4 上机实践题244
第14章 利用Python获取电子邮件245
14.1 获取邮件内容246
14.1.1 通过POP3协议连接
邮件服务器246
14.1.2 通过POP3协议
下载邮件247
14.2 解析邮件内容249
14.2.1 解析邮件正文249
14.2.2 转换邮件编码250
14.3 获取邮件小结250
14.3.1 获取126邮箱中的邮件251
14.3.2 获取QQ邮箱中的邮件253
14.3.3 获取Sina邮箱中的邮件256
14.3.4获取Hotmail邮箱中
的邮件259
14.4 上机实践题262
第15章 利用Python自动发送
电商会员邮件263
15.1 电商会员邮件营销264
15.1.1 会员邮件营销264
15.1.2 提高邮件的发送率264
15.2 提取未付费的会员数据264
15.2.1 整理电商会员数据264
15.2.2读取未付费会员的
信息265
15.3 发送定制邮件提醒266
15.3.1 创建SMTP对象266
15.3.2 发送定制邮件信息266
15.4 发送定制短信提醒268
15.4.1 注册Twilio账号268
15.4.2 发送定制短信269
15.5 上机实践题270
第6篇 文件自动化处理篇
第16章 利用Python进行文件
自动化处理271
16.1 文件和文件夹的基础操作272
16.1.1 复制文件和文件夹272
16.1.2 移动文件和文件夹273
16.1.3 删除文件和文件夹274
16.2 文件的解压缩操作274
16.2.1 读取ZIP文件274
16.2.2 解压缩ZIP文件275
16.2.3 创建ZIP文件276
16.3 显示目录树下的文件名称276
16.3.1 显示指定目录树下
文件名称277
16.3.2 显示目录树下文件及
子文件名称277
16.4 修改目录树下的文件名称278
16.4.1 修改所有类型文件名称278
16.4.2 修改指定类型文件
名称279
16.5 合并目录树下的数据文件280
16.5.1 合并所有类型文件中
的数据280
16.5.2 合并指定类型文件中
的数据282
16.6 上机实践题282
附录A 安装Python 3.10版本及
第三方库283
附录B Python常用的第三方
工具包简介286
B.1 数据分析类包286
B.2 数据可视化类包287
B.3 机器学习类包288
内容摘要
《Python+Office：轻松实现Python办公自动化》分为6篇。第1篇Python编程基础篇，介绍Python语言及开发环境搭建、Python编程基础、利用Python进行数据准备；第2篇Excel数据自动化处理篇，介绍利用Python进行数据处理、数据分析和数据可视化；第3篇Word文本自动化处理篇，介绍文本自动化处理、利用Python进行文本自动化处理、利用Python制作企业运营月报Word版；第4篇幻灯片自动化制作篇，介绍幻灯片自动化制作、利用Python进行幻灯片自动化制作、利用Python制作企业运营月报幻灯片；第5篇邮件自动化处理篇，介绍利用Python批量发送电子邮件、利用Python获取电子邮件、利用Python自动发送电商会员邮件；第6篇文件自动化处理篇，介绍利用Python进行文件自动化处理。《Python+Office：轻松实现Python办公自动化》从实际工作需求的角度，详细介绍了基于Python的办公自动化技术，既可以作为职场人员学习Python办公自动化的自学用书，也可以作为高等院校相关专业学生的参考用书。
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