2 тома Super Simple Python Let Excel вылететь+из данных до Excel Автоматизированный отчет Power запросы и мощность Pivot Фактическая боевая борьба с питоном с высокой эффективностью офисного офисного офиса Офис программирования обучения
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
Книга имя: просто: используйте Python, чтобы Ecel вылетел
Цена книги: 69,8 юаней.
Авторы: Ван Сювэнь, Го Минсинь, Ван Ютао
Издательское агентство: издательство машины индустрии
Дата публикации: 2020-07-22
Номер ISBN: 9787111659761.
открыть Книга: 24К
Страница Номер: 288
Версия  раз: 1-1
Название: от данных до Excel Automation отчет: Power Query и Power Pivot Faction Bight
Цена: 59 Юань
Автор: Хуан Хайцзян (Дахай)
Пресса: электронная промышленная пресса
Дата публикации: 2019-03-01
ISBN: 9787121356810
Книга имя: просто: используйте Python, чтобы Ecel вылетел
ECEL - это компонент, который использует очень частую производство таблицы, анализ данных и производство диаграмм в офисе.С увеличением объема обработки данных сейчас много повторяющихся работ в ежедневном офисе потребляет все больше и больше офисного персонала, так как мы можем упростить и улучшить уровень автоматизации офиса?С помощью модулей в Python ECEL может позволить ECEL достигать автоматизации и интеллектуального офиса, тем самым значительно сократило время повторяющейся работы и экономии сотрудников офиса.
Книга разделена на 4 части, в общей сложности 8 глав.Часть 1 составляет 1, которая в основном представляет установку редактора Python и установку библиотеки Lwings.Часть 2 - главы с 2 по 6, которые в основном представляют некоторые базовые знания в функциях библиотеки Python и Lwings для обработки рабочих книг, рабочих листов, рангов и ячеек.3 Части - 7, что в основном объясняет, как использовать Python для обработки данных ECEL в ECEL.Часть 4 составляет 8, в основном с использованием типичной пакета случаев данных ECEL.Эта книга стремится сделать простую и простую, и рассказывает о сложных концепциях и роли простых и простых языков, чтобы читатели могли легко использовать Python для управления ECEL, позволяя ECEL автоматически выполнять работу повторяемости и партийной обработки.
Эта книга очень подходит для людей, которые занимаются финансовыми, административными, человеческими ресурсами и другими отраслями, которые должны быть автоматизированными офисными сотрудниками, а также офисным персоналом, которые заинтересованы в Python.
Название: от данных до Excel Automation отчет: Power Query и Power Pivot Faction Bight
Волшебная серия ECEL Function заключается не только в ее силе, но и его простоте использования.
«От данных до ECEL Automation: Power Query и Power Pivot Reality» в основном представляет, как превратить исходные данные в автоматические отчеты. Через один случай за другим обычные пользователи ECEL могут быстро понять основные знания о мощности запроса и поворота мощности, чтобы эффективно применить его к фактической работе для повышения эффективности работы.
«От данных до ECEL Automation: Power Query и Power Pivot Faction Bight» подходит для читателей с определенным базовым знанием приложений ECEL и понимания применения основных функций ECEL.
Книга имя: просто: используйте Python, чтобы Ecel вылетел
Предисловие
Как получить учебные ресурсы
Глава 1 Python быстро начнется
1.1 Зачем учиться управлять Excel 13 с помощью Python
1.2 Строительство среды программирования Python 13
1.2.1 Установите официальную среду программирования Python.
1.2.2 Установка и конфигурация Anaconda и Pycharm 18
1.3PYTHON Модуль 26
1.3.1 Модуль первого распознавания 26
1.3.2 Установка модуля 27
1.4 Пусть Ecel полетет 30
Глава 2. Базовые грамматические знания Python
2.1 Переменная 33
2.2 Тип данных: номер и строка 34
2.2.1 цифровой 34
2.2.2 Строка 35
2.2.3 Запрос типа данных 38
2.2.4 Преобразование типов данных 39
2.3 Тип данных: список, словарь, столичная группа и сбор 41
2.3.1 Список 41
2.3.2 Словарь 46
2.3.3 Кортежи и множества 47
2.4 Оператор 48
2.4.1 Арифметический оператор и оператор строки 48
2.4.2 Операторы сравнения 49
2.4.3 Оператор назначения 51
2.4.4 Логический оператор 52
2.5 Основные нормы кодирования 53
2.5.1 гостиница 53
2.5.2 Примечание 54
2.6 Управляющие операторы 56
2.6.1
2.6.2. Заявление 57
2.6.3. Как заявление 59
2.6.4 Вложенность операторов управления 60
2.7 Функция 61
2.7.1 -Встроенная функция 62
2.7.2 Пользовательские функции 65
Глава 3 модуль Python
3.1 Импорт модуля 70
3.1.1Mimport Method Import 70
3.1.2 от оператора Введение Метод 71
3.2 Модуль обработки файла и папки—os 72
3.2.1.
3.2.2 Перечислите файл и имя подпапки папки под указанным путем 73
3.2.3 Отдельные основное имя и расширение файла 73
3.2.4 Переименование файлов и папок 74
3.3 Обработка партии модуля файла ECEL—lwings 75
3.3.1 Создание книги 76
3.3.2 Сохранение книги 76
3.3.3 Открытие книги 77
3.3.4 Контрольный лист и ячейка 77
3.4 Математический модуль, рассчитанная по массиву—NumPy 78
3.4.1 Основы массивов 78
3.4.2 Создание массива 81
3.5 Модуль импорта и сбора данных—pandas 83
3.5.1 Создание двумерной таблицы данных DataFrame и модификация индекса 84
3.5.2 Чтение и запись файлов 90
3.5.3 Выбор и обработка данных 92
3.5.4 Объединение таблиц данных 99
3.6 Модуль визуализации данных—Matplotlib 104
3.6.1 Нарисуйте диаграмму складной линии 104
3.6.2 Построение гистограммы 104
3.7 Взаимодействие модуля 105
3.7.1lwings Модуль взаимодействует с модулем 105 Pandas.
3.7.2lwings Модуль взаимодействует с модулем Matplotlib 106
Глава 4. Пакетная обработка книг и листов с использованием Python
Случай 01 партия новая и сохранившаяся рабочая книга 109
Для одной из трех партий постройте и закрывайте рабочую книгу 111
Случай 02 партия, чтобы открыть все рабочие тетради под папкой 111
В отличие от перечисления имени всех файлов и папок под папкой 113
Случай 03 Партия переименование всех рабочих листов в рабочей книге 113 113
По аналогии, пакетное переименование некоторых листов в книге 115.
Случай 04: пакетное переименование нескольких книг 116
По аналогии, пакетное переименование листов с одинаковым именем в нескольких книгах 118
Случай 05 партия Новый рабочий лист 119 в нескольких рабочих книгах 119
Пакетное удаление листов в нескольких книгах по аналогии 122
Дело 06, пакетная печать книги 123
Пакетная печать указанных листов в нескольких книгах по аналогии 125
Случай 07 Скопируйте все рабочие листы рабочей книги в другую рабочую книгу 126 126
По аналогии, пакетное копирование данных определенного листа на указанный лист других книг 128
Случай 08 Снос одного рабочего листа в несколько рабочих книг 129 в соответствии с условиями 129
Напротив, один -три -три рабочих таблица разделен на несколько рабочих листов 133
Разделите несколько листов на несколько книг по аналогии 134
Случай 09. Пакетное объединение листов с одинаковым именем в нескольких книгах 135
В отличие от слияния метра названия в названии рабочей книги с рабочим листом 138
Глава 5 Используйте линию обработки пакетов Python, столбец и ячейки
Случай 01 Регулировка точности высоты и ширины столбца нескольких рабочих книг 141
Отрегулируйте высоту и ширину колонны всех рабочих листов в рабочей книге 143
Случай 02. Пакетное изменение формата данных нескольких книг 143
По аналогии пакетно измените формат внешнего вида нескольких книг 146.
Случай 03. Пакетная замена данных строк в нескольких книгах 148
Вместо того, чтобы заменить данные ячейки в нескольких рабочих книгах 150
По аналогии измените данные столбца указанного листа в нескольких книгах в пакетном режиме 151
Случай 04 Извлечение партии конкретных данных всех рабочих листов в рабочей книге 152
Возьмите данные столбца 154 всех рабочих листов в рабочей книге в одной и трех партиях
По аналогии можно добавлять данные строк пакетами на указанные листы в нескольких книгах 155
Случай 05: сортировка данных указанных листов в нескольких книгах 156
По аналогии можно выполнить пакетное объединение данных столбца указанного листа в нескольких книгах 159.
По аналогии разбейте данные столбца указанного листа в нескольких книгах на несколько строк 161.
Случай 06 Извлечение партии всех рабочих листов в рабочей книге 162
Возьмите ценность всех рабочих листов в рабочей книге и суммируйте 165
Глава 6. Пакетный анализ данных с использованием Python
Случай 01 Порядок заказа партийного подъема сортировки всех рабочих листов в рабочей книге 168
Возьмите одно -три партии, чтобы сортировать все рабочие листы в рабочей книге 170
Пакетная сортировка данных в нескольких книгах по аналогии 171
Случай 02 Отфильтруйте все данные рабочего листа в рабочей книге 172
Посмотрите на одну категорию данные в рабочей книге 175
Случай 03. Сортировка и обобщение листов в нескольких книгах 176
Пакетное суммирование указанных листов в нескольких книгах по аналогии 179
Объединить данные нескольких книг в одну книгу методом вывода 180
Случай 04 для всех рабочих листов в рабочей книге
В отличие от этого, все рабочие листы в рабочей книге суммируются и пишут результаты результатов гармонии
Фиксированная ячейка 183
Случай 05 Большие и малые значения книги статистики пакетов 184
Рассмотрим большую ценность и небольшую ценность всех рабочих листов в рабочей книге для трех партий
Кейс 06 Серийное производство сводных таблиц 187
Напротив, чтобы сделать данные для всех рабочих листов рабочей книги, перспективная таблица 189
Случай 07. Использование коэффициента корреляции для оценки корреляции данных 190
Относится между единой переменной и другими переменными в другом месте 193
Случай 08. Использование ANOVA для сравнения различий в данных 194
Нарисуйте коробчатую диаграмму, чтобы выявить выбросы по аналогии 199
Случай 09 Использование описания статистики и гистограмм для формулирования целей 200
Получение выводов из одного экземпляра в другой и использование пользовательских интервалов для построения гистограмм 207
Случай 10. Прогнозирование будущих значений с помощью регрессионного анализа 209
Использование уравнений регрессии для расчета прогнозируемых значений путем вывода 211
Глава 7 Используйте Python для создания простых диаграмм и установленных элементов диаграммы
Случай 01, чтобы сделать простую диаграмму 214 в Python
Создайте столбчатую диаграмму на Python по аналогии 215.
Посмотрите на полосовую диаграмму 217 в Python
Создание круговых диаграмм в Python методом вывода 218
Случай 02 Импорт данных ECEL для создания простой диаграммы 219 в Python
Импортируйте данные, чтобы построить точечную диаграмму по аналогии 221.
Импортируйте данные, чтобы построить диаграмму областей по аналогии 222.
Случай 03. Создание комбинированной диаграммы на Python 223.
Выводы из одного примера для построения двухлинейного графика 224
Случай 04 Добавьте и установите заголовок и координата TIPLE 225
Добавить легенду по аналогии 228
Случай 05 Добавить и установить метку данных 229
Установите диапазон значений оси Y по аналогии 231.
Случай 06 добавляет и устанавливает вторичную ось координат 233 в комбинированную диаграмму
Добавить и настроить линию сетки 235
Глава 8. Использование Python для создания обычных диаграмм
Случай 01. Создайте столбчатую диаграмму, чтобы показать сравнительную взаимосвязь данных 238.
Для одной вместо того, чтобы делать три партии барной диаграммы 239
Случай 02. Создайте линейный график, чтобы показать тенденцию изменения данных 240
Для одного -три сделайте складной чертеж и добавьте теги данных 242 в высокие точки
Составьте плавный линейный график по аналогии 244.
Случай 03 Создание диаграммы рассеяния для оценки корреляции между двумя наборами данных 246
Добавление линейной линии тренда к диаграмме рассеяния путем вывода 248
Создание пузырьковых диаграмм методом вывода 250
Случай 04. Составьте круговую диаграмму, чтобы показать пропорциональную связь между частью и целым 252
Делаем выводы из одного примера для построения кольцевой диаграммы 255
Случай 05 Сравнение радарных карт Многочисленные индикаторы 256
Класс, чтобы сделать индекс оценки эффективности бренда, Рисунок 260
Случай 06. Составьте график термометра, чтобы отобразить ход работы 261
Принимая измерение температуры первой половины продаж.
Глава 9 Domit Python Code в ECEL
9.1 Вызов пользовательской функции Python на листе 266
9.1.1 Load Lwings Plug -In 266 в ECEL
9.1.2 Импорт и вызов пользовательских функций Python 269
9.2 Вызов пользовательских функций Python в VBA 273
9.2.1 Создание файлов и вызов пользовательских функций Python с помощью команд 273
9.2.2 Вручную создавать файлы и вызовать функцию Python Custom 277
9.2.3VBA код и код Python Mixed Использование 281
9.3 Конвертировать код Python в исполняемую программу 284
9.3.1 Грамматика и параметры модуля модуля модуля 284
9.3.2 PED Код Python в исполняемую программу 285
9.3.3 Фактическое применение файла пакета 287
Название: от данных до Excel Automation отчет: Power Query и Power Pivot Faction Bight
ГЛАВА 1 ПРИБОРИТЕЛЬНОСТЬ, Автоматизация отчета о Power Pivot и ECEL / 1
1.1 Как автоматизировать отчет ECEL?/ 1
1.2 Вопросы о энергетическом запросе / 3
1.3 Вопросы о Power Pivot / 5
1.4 Используйте пример, чтобы объяснить процесс реализации отчета отчета / 5
ГЛАВА 2 ВВЕДЕНИЕ ВВЕДЕНИЯ / 17
2.1 Через пример испытайте основную работу по запросу электроэнергии / 17
2.2 Процесс обработки данных с помощью электроэнергии / 22
2.3 CAN ECEL не может: решить проблему отдельных характеристик правой части правого / 24
2.4 Автоматический интегрированный внешний источник данных: ECEL больше не играет самостоятельно / 25
2.5 Повторите запись и извлечение: быстрое решение проблемы потребительских записей после извлечения клиентов / 29
ГЛАВА 3 ПОДПИСА
3.1 Преобразование данных, есть место, чтобы обратить внимание на / 31
3.2 Групповая база: классификация“ Резюме” острое оружие / 33
3.3 Неблагоприятная перспектива: мгновенно заполните двухмерную таблицу до одного измерения таблицы / 36
3.4 аналогичные данные таблицы Дополнительный запрос: легкая комбинация содержимого нескольких таблиц / 38
3.5 Слияние связанных таблиц: хотя Vlookup хорош, трудно унаследовать вес больших данных / 41
3.6 Один пример сделан&Ldquo; 6 подключенных типов слияния запроса” / 44
3.7 Перспектива и обратное визуальное изображение: два шага для получения трудностей с преобразованием данных / 49
3.8 Сравнение сравнения данных часто повторяющихся таблиц, просто обновить / 50 в будущем
3.9 Данные сложены в столбце, что мне делать?/ 52
Глава 4 M Вход функции / 56
4.1 Заявление условия: если…then…else… / 56
4.2 Multi -Conditional Использование: и или / 57
4.3 Обработка ошибок: попробуйте…otherwise… / 59
4.4 Общие текстовые функции / 61
4.5 Расчет численных значений (совокупная функция и работа) / 65
4.6 СПИСОК КОНСТРУКЦИОНАЛЬНЫЙ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ: Сгенерировать Duplicate List настолько прост / 69
4.7 Динамическая группировка и слияние аналогичных предметов действительно просты / 71
4.8 Найти соответствующий контент / 73 в соответствии с сопоставлением ключевых слов
4.9 Комбинация и анализ подразделения клиентов с низкой ценой / 79
4. 10 Поверните данные форма интервала в стандартные данные / 82
Глава 5 M Функция Advanced / 87
5. Понять структуру данных в энергоснабжении 1: Общая структура / 87
5.2 Структура данных в энергетическом запросе 2: кольцо, ссылка на столбец / 93
5.3 Структура данных в запросе питания 3: Справочник по перекрестному бангу / 98
5.4 Структура данных в запросе питания 4: в соответствии с линейкой позиционирования и скрининга содержания / 100
5.5 Структура данных в запросе питания 5: Ссылки на таблицы через запрос / 103
5.6 Моделируйте функцию TRIM в ECEL, практикуйте гнездование нескольких функций / 105
5.7 Пользовательская функция Запуск: поверните комплекс, чтобы упростить, он не может быть / 107
5.8 Анонимная пользовательская функция, используйте ее с / 110
5.9 Партия обработки оружия: список.Преобразование / 112
5.10 Эффективность запроса улучшается путем добавления буферного кеша / 114
Глава 6 Введение Power Pivot / 116
6.1 Из простой проблемы сортировки до / 116
6.2. Легко решить проблему не -депублированного подсчета / 124
6.3 Динамическое сравнение частей и общих данных / 126
6.4 В дополнение к двойному щелчке данных, есть также&Ldquo; King Kong Diamond” / 129
6.5 Зачем двойной щелчок“ детали” функция возвращает только 1000 частей данных / 131
6.6 Отношения BATE в линии фронта, зачем вам много формул для борьбы с данными / 133
6.7 Основные отношения между таблицами данных / 136
Глава 7 DAX Language Intry / 139
7. Как сделать расчет данных в Power Pivot / 139
7.2 Те, которые обычно используются функции DAX / 142, которые почти такие же, как Ecel
7.3 Как ввести несколько условий суждения / 143
7.4 Дата ввода / 144
7.5 Безжалость / 146
7.6 Объединенные данные столбца / 147
7.7, поскольку его можно использовать напрямую, почему я все еще должен писать значение / 149
7.8 Почему экран модели данных в модели данных, диаграмма не последовала / 154
Глава 8: продвинутый язык / 157
80.
8.2 Проблемы подсчета состояния / 160
8.3 Изменение контекста фильтрации фильтрации (“ удалить”) / 162
8.4 Измените охват контекста проверки (&LDQUO”) / 166
8.5 Изменить скрининг и добавление контекста (&LDQUO”) / 168
8.6 Концепции в контексте / 169
8.7 Путаница на линии: что случилось с функцией агрегации / 171
8.8 Преобразование контекста в линии, значение суммы использования в столбце расчета / 172
8.9. Чтобы решить совокупные проблемы года и месяца, понять таблицу даты и интеллектуальное время / 174
8.10 Решите проблему ранжирования, понимайте итерацию и гнездовывание в линии и ниже / 179
8.11 Расчет года -на лечебном росте, дополнительно понимайте идеи расчета DAX / 182
ГЛАВА 9 ПОДПИСАНИЕ И СВЯЗА Power Pivot Complete Combat / 190
9.1 Функция электроэнергии и функция ECEL: динамика источника данных / 190
9.2 Используйте запрос питания для реализации автоматической резюме данных формата / 194
9.3 Система динамических запросов с несколькими таблицами с помощью электроэнергии / 204
9.4 Power Query and Power Pivot: Автоматизация отчета о не -стандартном формате / 219
9.5 Power Query, Power Pivot и VBA: Автоматизация соединения и обновление для передачи данных
9.6 Продвижение Power BI: оцените процесс реализации коммерческого интеллектуального анализа данных / 235