本书从Excel办公自动化涉及的Python模块中精选了4个核心模块，全面而系统地介绍这些模块中常用的函数和属性的语法格式、参数及使用方法。 全书共7章，分为3个部分。第1部分为第1章，介绍用于完成路径、文件夹和文件操作的pathlib模块。第2部分为第2～5章，介绍用于完成Excel办公操作的xlwings和openpyxl模块。第3部分为第6章和第7章，介绍用于导入和整理数据的pandas模块。 本书理论知识精练，案例典型实用，学习资源齐备，不仅适合有一定Excel基础又想进一步提高工作效率的办公人员系统地学习Python办公自动化知识与技能，而且适合作为速查速用的实用手册，方便Python编程爱好者参考。

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Excel强大的数据处理和计算功能以及丰富的图表工具，让它在办公和商务领域得到广泛应用。但学习Python控制Excel的优势也十分明显。Python语法简单易学，比VBA更易于初学者上手。使用Python还能方便地处理多个工作簿或不同格式文件，而且处理大量数据时，Python的速度更快。Python丰富的模块库能快速解决实际工作中的问题，提高效率。此外，Python的官方安装包和IDLE为初学者提供了便捷的学习环境。安装Anaconda和PyCharm可以进一步提升编程效率。最后，介绍了模块的概念和安装方法，以及如何使用pip命令和PyCharm安装xlwings模块。



第1章 Python快速上手

Python编程语言中，变量用于存储数据，常量则表示不变的值。变量命名需遵循规则：只能以字母或下划线开头，不使用关键字，且大小写敏感。赋值使用等号，Python会自动确定数据类型。基本数据类型包括整型、浮点型、字符串和布尔型，输出这些数据可用print()函数。数据结构如列表、字典、元组和集合及其操作也在此范围内。

运算符包括算术、比较、赋值和逻辑运算符，其使用方法也在介绍之中。编程基础包括逻辑运算符"and"和"or"，以及if、elif、else语句和for、while循环。代码缩进、注释和内置函数，以及自定义函数的定义和使用也是重点。变量作用域指函数内部变量与外部变量相互独立，这有助于理解Python编程基础。

学习这些知识点有助于深入理解Python编程，为后续学习奠定坚实基础。

第2章 Python的基础语法知识

在Python编程中，模块的导入对于使用不同功能至关重要。常规的`import`语句允许用户导入整个模块，适用于频繁使用多个函数的场景。相对地，`from`语句更加灵活，它允许用户仅导入模块中的特定函数，从而节省内存。使用`as`关键字可以简化模块名或函数名，使代码更加易读。

`os`模块在文件操作中扮演重要角色，支持文件路径获取、文件夹查看和文件重命名等。而`xlwings`模块则提供了对Excel文件的强大操作能力，包括创建、打开、保存工作簿，以及编辑工作表和单元格。

NumPy模块以数组为核心，提供创建数组和执行数学运算的功能，特别适合处理多维数据。

Pandas库在数据处理方面表现出色。用户可以通过字典或二维数组创建DataFrame，并使用`index`和`orient`参数指定行和列索引。DataFrame的索引可以修改，包括重命名、重置和转换类型。此外，Pandas还支持从Excel和CSV文件中读取和写入数据。

Pandas提供多种数据选取和操作方法，如筛选、排序、运算和删除。在数据合并方面，`merge()`函数可实现数据表的连接，`concat()`和`append()`函数则用于不同轴向的数据拼接。

Pandas模块不仅适用于数据处理，还与xlwings、Matplotlib等模块结合，提供数据处理和可视化的强大功能。这些模块使数据分析和可视化变得更加高效。

总之，Python编程中模块的导入和Pandas库的使用为数据处理和分析提供了全面的解决方案。通过合理使用这些工具，用户可以轻松处理复杂的数据任务，实现高效的数据分析。

第3章 Python模块

如何利用Python代码进行Excel操作，涵盖了从批量新建、保存、关闭工作簿，到列出文件夹文件、重命名工作表、删除工作表、打印工作表、复制数据、拆分工作表等多个实用功能。这些操作通过xlwings库实现，能够帮助用户高效管理Excel文件，提高工作效率。例如，批量新建工作簿并保存到指定路径，然后逐一关闭；或者重命名工作簿中的特定工作表，使其更符合需求。此外，还可以批量删除工作簿中的特定工作表，或者将一个工作表的数据复制到多个工作簿的指定工作表中。这些功能在数据管理和分析中具有很高的实用价值。



第4章 使用Python批量处理工作簿和工作表

如何利用Python和xlwings库对Excel文件进行批量操作，包括调整工作表的行高和列宽、更改外观格式、替换单元格数据、修改指定工作表的列数据、提取列数据、追加行数据、合并列数据、拆分列数据等。这些操作不仅适用于单个文件，还能批量处理多个文件，大大提高了工作效率。通过示例代码，读者可以轻松学会如何实现这些功能，从而在处理Excel文件时更加得心应手。



第5章 使用Python批量处理

多种使用Python和Excel进行数据处理和分析的方法。这些方法包括对工作簿中的数据进行排序、筛选、分类汇总、制作数据透视表等。文章详细讲解了如何通过编写Python代码实现这些功能，并以具体的案例进行了说明。例如，如何对工作簿中的所有工作表进行批量排序，如何筛选特定类别的数据，如何将多个工作簿的数据分类汇总到一个工作簿中等。此外，还介绍了如何使用箱形图和直方图等图表来观察数据的分布情况，以及如何使用回归方程进行预测等高级应用。通过这些方法，用户可以更高效地处理和分析数据，从而得出有价值的结论。



第6章 使用Python批量进行

Matplotlib库在Python中绘制各种图表的功能，包括柱形图、条形图、饼图、散点图、面积图、双折线图等。通过实例代码，详细讲解了每个图表的制作方法、常用参数及其作用。例如，柱形图通过bar()函数绘制，条形图通过barh()函数绘制，饼图通过pie()函数绘制，散点图通过scatter()函数绘制，面积图通过stackplot()函数绘制，双折线图通过plot()函数绘制。此外，还介绍了如何为图表添加图例、设置y轴取值范围、添加网格线等。这些内容为读者提供了丰富的图表制作技巧，有助于在实际应用中展示数据和分析结果。



第7章 使用Python制作简单的图表并设置图表元素

利用Python进行数据可视化的多种方法，包括制作条形图、折线图、散点图、气泡图、圆环图和雷达图等。这些图表的制作方法详细讲解，并提供了相应的代码示例。通过这些图表，可以直观地展示数据之间的关系和趋势，从而更好地理解数据。此外，还介绍了如何为图表添加数据标签、线性趋势线等，使图表更加丰富和有意义。这些方法适用于各种数据类型，包括销售数据、调查数据、性能评估数据等。



第8章 使用Python制作常用图表

在Excel中运用Python自定义函数，首先需安装xlwings模块，并将其作为插件加载，生成“xlwings.xlam”加载宏文件。随后，在Excel中激活“开发工具”选项卡，并调整信任中心设置以允许宏运行。调用自定义函数有两种途径：一是通过xlwings的quickstart命令创建包含宏的工作簿和Python代码文件；二是手动指定Python代码文件的位置和名称。导入Python代码后，即可如同调用Excel内置函数一般，执行更复杂的计算与数据处理。

要将Python代码打包为可执行程序，可以使用PyInstaller。在命令行中输入特定命令，即可将代码文件转换为独立应用程序，无需Python环境即可运行。以下以一个计算数据相关性的示例代码为例，详细介绍打包过程：设置参数、执行命令，以及生成的可执行程序的使用方法。此外，该程序还能处理不同格式的数据，提高了其实用性和灵活性。

超简单：用Python让Excel飞起来