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本书是一本基础入门加实战的书籍，既有基础知识，又有丰富示例，包括详细的操作步骤，实操性强。本书对Pandas的基本概念讲解很详细，包括基本概念及代码示例。
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左手Python,右手Excel 带飞Excel的Python绝技 9787302596585
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302596585 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 308页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2022-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 Excel作为当今*的办公软件之一，在数据编辑、处理和分析方面都有它的独到优势。Python是一门简单易懂的编程语言，很容易上手。用Python操作Excel可以很好地解决操作Excel中遇到的大量重复、机械工作的问题。 本书共12章，可分为两部分：*部分包括～5章，概要介绍Python语言的类型和对象、操作符和表达式、编程结构和控制流、函数、序列、文件操作、数据处理模块等，以帮助读者了解Python的基础知识；*部分包括6～12章，主要讲解Python与Excel的实战操作，通过生动的情景对话方式引入大量
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Python数据分析实战(从Excel轻松入门Pandas)/清华开发者书库
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用Python轻松处理Excel数据 9787115614513
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115614513 Author 作者 阳光灿烂 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 256页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2023-06-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书旨在帮助读者掌握如何用Python有效地处理Excel数据，实现办公自动化。本书首先介绍开发环境的搭建和Excel模块的安装，接着讲解编写代码前的准备，然后介绍如何使用openpyxl和pandas这两个模块编写员工信息表查询案例，*介绍PyInstaller模块与.py文件的编译，以及如何快速移植本书案例的代码。本书不仅适合办公人员阅读，还适合想要了解openpyxl模块和pandas模块的初级开发人员阅读。
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对照Excel,零基础学Python数据分析 9787115607881
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115607881 Author 作者 杨开振 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 244页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2023-06-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书主要介绍如何使用Python处理Excel数据。本书内容分为三大部分：*部分主要介绍数据分析的概念和Python基础；*部分通过蜂蜜电商数据分析案例详细介绍数据分析的技术要点，包括读写Excel文件所需的xlwings库和openpyxl库、数据分析的pandas核心库，以及数据可视化常用的Matplotlib库和Seaborn库；第三部分包括个人消费贷款数据分析和螺蛳粉连锁店销售数据分析两个实践案例，通过实践案例帮助读者回顾理论知识并提高实践能力。本书适合Python零基础且需要处理大量Excel
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数据荒岛求生 从Excel数据分析到Python数据分析 9787517093954
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787517093954 Author 作者 曹鉴华,赵奇 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 264页 Publisher 出版社 中国水利水电出版社 Publication Date 出版日期 2021-03-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书对比介绍Excel和Python两种工具在实现数据分析方面的相关内容和方法，旨在*读者在大数据时代从Excel进阶到Python编程完成数据分析任务。书中按照学习递进层次分为数据分析基础篇、数据分析实践篇和数据分析进阶篇三部分内容，数据分析基础篇包括数据分析基础、数据分析基础工具；数据分析实践篇对比介绍使用Excel和Python来完成数据分析的各个步骤方法，包括数据源获取、数据预处理、数据选择、数据运算、数据分组、时序数据、数据可视化和数
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