Excel数据

图书标准信息

• 作者 童大谦
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2023-12
• 版次 1
• ISBN 9787121466205
• 定价 89.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 页数 296页
• 字数 446千字

【内容简介】

写作本书的目的是希望让不懂编程的读者也能使用chatgpt生成代码，轻松实现excel数据处理自动化，让读者从零基础成为高手；让懂编程的读者也能收获良多，快速提升工作效率。
书中用chatgpt自动生成代码，实现了excel数据处理自动化的绝大部分内容，包括数据导入和导出、数据整理、数据预处理、数据统计分析、数据可视化和与excel工作表交互等。书中针对数据处理的每个问题都提供了示例，结合示例实践了提示词的编写，并对与表达、数据、输出、效率和语言等相关的主题进行了探讨和结。书中的代码是使用panda、xlwing和openpyxl编写的，这也是目前通过编程方式处理excel数据很优的工具组合。
本书适合任何对chatgpt和excel数据处理感兴趣的读者阅读，包括职场办公人员、数据分析人员、大、科研人员和程序员等。

【目录】

章 概述 1

1.1 excel和python数据处理简介 1

1.1.1 excel数据处理 1

1.1.2 使用python处理数据 2

1.1.3 pandas、xlwings和openpyxl组合的优势 2

1.1.4 dataframe和series 3

1.1.5 python及各种包的安装 4

1.1.6 python idle编程环境 5

1.2 chatgpt及其作基础 7

1.2.1 chatgpt简介 7

1.2.2 得到想要的：提示词简介 7

1.2.3 使用chatgpt生成代码 9

1.2.4 面向问题重构与提示词模板 11

1.2.5 使用chatgpt进行数据分析的主要思想和步骤小结 11

1.3 提示词的编写 12

1.3.1 基本 12

1.3.2 数据相关 12

1.3.3 表达相关 13

1.3.4 输出相关 14

1.3.5 效率相关 14

1.3.6 语言相关 15

1.4 怎样使用本书 16

1.4.1 不同读者怎样使用本书 16

1.4.2 在使用提示词时可能遇到的问题及解决办法 16

第2章 使用chatgpt+pandas实现数据导入和导出 18

2.1 使用chatgpt+pandas导入excel文件中的数据 18

2.1.1 导入excel文件中的数据 18

2.1.2 导入excel文件中的部分数据 20

2.2 使用chatgpt+pandas将数据写入excel文件中 21

2.3 使用chatgpt+pandas实现csv文件中数据的导入和导出 23

2.4 将数据保存到新工作簿的工作表中 25

2.5 将数据保存到同一工作簿的新工作表中 27

2.6 局部区域数据的导入和导出（与xlwings交互） 31

2.7 局部区域数据的导入和导出（与openpyxl交互） 33

第3章 使用chatgpt+pandas实现单个文件数据的整理 36

3.1 使用chatgpt+pandas实现列作 36

3.1.1 直接添加一个新列 36

3.1.2 利用已有列数据通过简单计算得到新列 38

3.1.3 利用已有列数据通过转换得到新列 39

3.1.4 利用已有列数据通过统计得到新列 42

3.1.5 根据简单条件得到新列 45

3.1.6 根据多级条件得到新列 46

3.1.7 根据多列数据组成的条件得到新列 48

3.1.8 根据条件得到新列（mask方法） 50

3.1.9 根据条件得到新列（where方法） 51

3.1.10 插入列 53

3.1.11 修改单个列的列名 54

3.1.12 修改多个列的列名 56

3.1.13 给所有列名添加前缀和后缀 57

3.1.14 修改列数据的数据类型 59

3.1.15 修改列数据 61

3.1.16 修改列数据的格式 63

3.1.17 将列中的字符串数据修改为数字 65

3.1.18 根据条件修改数据 67

3.1.19 删除列 68

3.2 使用chatgpt+pandas实现行作 70

3.2.1 直接添加一个新行 70

3.2.2 利用已有行数据通过计算得到新行 72

3.2.3 插入行 74

3.2.4 修改行名 76

3.2.5 修改行数据 78

3.2.6 删除行 79

3.3 使用chatgpt+pandas实现值作 81

3.3.1 修改单个值 81

3.3.2 修改局部区域中的值 82

3.3.3 修改所有值 84

3.4 使用chatgpt+pandas实现数据查询 86

3.4.1 单条件查询 86

3.4.2 多条件查询 88

3.5 使用chatgpt+pandas实现数据排序 89

3.5.1 单条件排序 89

3.5.2 多条件排序 91

3.5.3 提取前3名数据 92

3.6 使用chatgpt+pandas实现数据筛选 94

3.6.1 单条件筛选 94

3.6.2 多条件筛选 96

3.7 使用chatgpt+pandas实现数据排名 97

3.7.1 中国式排名 97

3.7.2 美国式排名 99

第4章 使用chatgpt+pandas实现多个文件数据的整理 102

4.1 使用chatgpt+pandas拆分数据 102

4.1.1 简单拆分――垂直 102

4.1.2 简单拆分――水 104

4.1.3 根据变量的值将数据拆分到不同工作簿中 105

4.2 使用chatgpt+pandas合并数据 107

4.2.1 合并不同工作表中的数据 107

4.2.2 合并不同工作簿中的数据 112

4.3 使用chatgpt+pandas拼接数据 114

4.4 使用chatgpt+pandas连接数据 116

4.5 使用chatgpt+pandas追加数据 118

第5章 使用chatgpt+pandas实现文本数据的整理 120

5.1 使用chatgpt+pandas提取子文本 120

5.2 使用chatgpt+pandas改变文本大小写 122

5.3 使用chatgpt+pandas实现分列 124

5.3.1 使用单一分隔符进行分列 124

5.3.2 使用多种分隔符进行分列 126

5.3.3 按照固定宽度进行分列 128

5.4 使用chatgpt+pandas合并文本 129

5.5 使用chatgpt+pandas查找和替换子文本 132

5.6 使用chatgpt+pandas输出文本的格式 133

第6章 使用chatgpt+pandas实现期时间数据的整理 136

6.1 使用chatgpt+pandas实现时间点数据的整理 136

6.1.1 从给定的期时间中提取单位对应的数字 136

6.1.2 计算给定期是星期几 138

6.2 使用chatgpt+pandas实现时间段数据的整理 140

6.2.1 计算两个期之间的间隔天数 140

6.2.2 已知起始期和间隔天数计算终止期 142

第7章 使用chatgpt+pandas实现时间序列数据的整理 144

7.1 时间序列数据 144

7.1.1 创建时间序列数据 144

7.1.2 从文件中导入时间序列数据 146

7.2 使用chatgpt+pandas实现时间序列数据的常见处理 148

7.2.1 数据查询 148

7.2.2 数据筛选 149

7.2.3 数据转换 150

7.2.4 数据汇 152

7.3 使用chatgpt+pandas实现时间序列数据偏移 153

7.3.1 期时间偏移 153

7.3.2 工作偏移 154

7.4 使用chatgpt+pandas实现时间序列数据滑 156

7.5 使用chatgpt+pandas实现时间序列数据重采样 158

第8章 使用chatgpt+pandas实现分类数据的整理 160

8.1 分类数据 160

8.1.1 创建分类数据 160

8.1.2 设置分类值 162

8.1.3 对分类数据进行排序 163

8.2 使用chatgpt+pandas处理分类数据 164

8.2.1 查询分类 165

8.2.2 增加分类值 166

8.2.3 修改分类值 167

8.2.4 删除分类值 168

第9章 使用chatgpt+pandas实现数据预处理 170

9.1 使用chatgpt+pandas处理重复数据 170

9.1.1 整行数据重复的处理 170

9.1.2 指定数据重复的处理 172

9.2 使用chatgpt+pandas处理缺失值 173

9.2.1 发现缺失值 174

9.2.2 删除缺失值 176

9.2.3 填充缺失值 177

9.3 使用chatgpt+pandas处理异常值 179

9.3.1 发现异常值 179

9.3.2 删除异常值 182

9.3.3 替换异常值 184

9.4 使用chatgpt+pandas实现数据转换 185

9.4.1 数据标准化 186

9.4.2 数据归一化 187

……