目錄
第1章
Python基礎――學習Python必知必會 1
1．1  什麼是Python 2
1．2  為什麼要學習用Python處理Excel表格 2
1．3  手把手教你安裝Python 2
1．3．1  下載Python 3
1．3．2  安裝Python 4
1．3．3  驗證是否安裝成功 9
1．4  安裝Python集成開發工具PyCharm 10
1．4．1  下載PyCharm 10
1．4．2  安裝PyCharm 11
1．4．3  設置PyCharm 15
1．4．4  創建項目 18
1．5  Python的輸出與輸入 20
1．5．1  輸出 20
1．5．2  輸入 21
1．6  Python的代碼注釋 22
1．6．1  單行注釋 22
1．6．2  多行注釋 23
1．7  Python對像詳解 23
1．7．1  類的定義 24
1．7．2  對像的身份 24
1．7．3  對像的類型 24
1．7．4  對像的值 25
1．7．5  對像的屬性 25
1．7．6  對像的方法 25
1．7．7  對像與變量 25
1．8  Python中的數字與字符串 26
1．8．1  數字 26
1．8．2  字符串 27
1．9  算術運算符 28
1．9．1  加（ ） 28
1．9．2  減（?） 28
1．9．3  乘（*） 29
1．9．4  除（/） 29
1．9．5  取模（%） 29
1．9．6  冪（**） 29
1．9．7  取整數（//） 30
1．10  比較運算符 30
1．10．1  等於（==） 30
1．10．2  不等於（!=） 30
1．10．3  大於（＞） 30
1．10．4  小於（＜） 31
1．10．5  大於或等於（＞=） 31
1．10．6  小於或等於（＜=） 31
1．11  賦值運算符 31
1．11．1  賦值運算 32
1．11．2  累積式賦值運算 32
1．12  邏輯運算符 33
1．12．1  and（與） 33
1．12．2  or（或） 34
1．12．3  not（非） 34
1．13  成員運算符 35
1．14  格式化字符串 35
1．14．1  使用位置和關鍵字格式化字符串 35
1．14．2  數字格式設置 36
1．14．3  對齊設置 36
1．15  斷點調試 37

第2章
Python庫――第三方庫的安裝與學習 39
2．1  什麼是模塊、包、庫 40
2．2  安裝Excel讀取庫xlrd 40
2．3  xlrd模塊導入 42
2．4  讀取Excel工作簿、工作表信息 43
2．4．1  讀取Excel工作簿 43
2．4．2  讀取Excel工作表 43
2．5  讀取Excel行、格信息 44
2．6  安裝Excel寫入庫xlwt 46
2．7  新建工作簿、新建工作表和將數據格 47
2．8  安裝Excel修改庫xlutils 48
2．9  修改工作簿、工作格 48

第3章
Python流程控制――循環語句與分支語句 50
3．1  for循環語句 51
3．1．1  循環字符串 51
3．1．2  循環序列數 52
3．1．3  for循環語句應用案例：批量新建工作簿 53
3．1．4  for嵌套循環語句 54
3．1．5  for嵌套循環語句應用案例：制作九九乘法表 56
3．2  while循環語句 57
3．2．1  循環序列數 58
3．2．2  循環字符串 59
3．2．3  while循環語句應用案例：批量新建工作表 59
3．2．4  while嵌套循環語句 61
3．2．5  while嵌套循環語句應用案例：批量新建工作簿、工作表 62
3．3  if條件語句 63
3．3．1  if條件語句標準用法 63
3．3．2  if條件語句應用案例：根據分數判斷等級 64
3．4  if條件分支語句 65
3．4．1  if條件分支語句標準用法 66
3．4．2  if條件分支語句單行寫法 66
3．4．3  if條件分支語句應用案例：對數字進行分類計數 67
3．5  if多條件分支語句 68
3．5．1  if多條件分支語句標準用法 69
3．5．2  if多條件分支語句應用案例：對分數進行多等級判斷 70
3．6  break語句 72
3．6．1  break在while循環語句中的應用 72
3．6．2  break在for循環語句中的應用 72
3．6．3  break語句應用案例：標記達標時的首個月份 73
3．7  continue語句 74
3．7．1  continue在while循環中的應用 74
3．7．2  continue在for循環中的應用 75
3．7．3  continue語句應用案例 75

第4章
Python有序對像――字符串處理技術 77
4．1  字符串切片 78
4．1．1  單字符切片 78
4．1．2  多字符切片 78
4．1．3  字符串切片應用案例：根據身份證號判斷性別 79
4．2  字符串統計 81
4．2．1  統計字符串長度 81
4．2．2  按條件統計字符串 81
4．2．3  字符串統計應用案例：統計各等級出現的次數 82
4．3  字符串搜索 84
4．3．1  使用index函數搜索字符串位置 84
4．3．2  使用find函數搜索字符串位置 85
4．3．3  字符串搜索應用案例：提取指定位置的信息 86
4．4  字符串替換 87
4．4．1  字符串替換 87
4．4．2  字符串替換應用案例：整理不規範的分隔符 88
4．5  字符串拆分與合並 89
4．5．1  拆分字符串為列表 89
4．5．2  合並列表為字符串 90
4．5．3  字符串拆分與合並應用案例：彙總多表中的不規範數據 91

第5章
Python有序對像――列表處理技術 93
5．1  列表的創建與刪除 94
5．2  列表切片 94
5．2．1 &nbs素切片 94
5．2．2 &nbs素切片 95
5．2．3  列表切片應用案例：按行對數據求平均值 96
5．3  素的增加、刪除和修改 97
5．3．1  素的修改 97
5．3．2  素的增加 98
5．3．3  素的刪除 99
5．3．4  列表綜合應用案例：按行對分數求和 100
5．4  列表操作符 102
5．4．1  列表操作符基礎 102
5．4．2  列表操作符應用案例：按條件統計多工作表數據 103
5．5  列表推導式 104
5．5．1  標準列表推導式 104
5．5．2  列表推導式變異 105
5．5．3  嵌套列表推導式 106
5．5．4  條件列表推導式 107
5．5．5  列表推導式應用案例1：自動彙總多工作表數據 107
5．5．6  列表推導式應用案例2：彙總多工作簿數據 109
5．6  列表轉換操作 110
5．6．1  類對像轉換list 111
5．6．2  反轉列表reverse 112
5．6．3  列表復制copy 112
5．6．4  列表組合zip 114
5．6．5  列表轉換應用案例：給名單中的姓名添加序號 115
5．7  列表常用統計方式 117
5．7．1  常用統計函數1 117
5．7．2  列表統計應用案例1：統計每個人全年工資信息 118
5．7．3  常用統計函數2 120
5．7．4  列表統計應用案例2：按等級做計數統計 120

第6章
Python有序對組處理技術 123
6．1 &nb組的創建與刪除 124
6．2 &nb組的基本操作 124
6．2．1 &nb組的合並 124
6．2．2 &nb組的復制 125
6．2．3 &nb組的循環 127
6．2．4  類對像轉換 128
6．2．5 &nb組應用案例：將單列數據轉換為多行多列數據 128
6．3 &nb組常用統計函數 131

第7章
Python無序對像――字典處理技術 132
7．1  字典的基礎操作 133
7．1．1  字典的創建與刪除 134
7．1．2  字典中鍵值的獲取 134
7．2  字典鍵值的修改、增加和刪除 135
7．2．1  字典鍵值的增加 135
7．2．2  字典鍵值的刪除 136
7．2．3  字典鍵值的修改 136
7．2．4  字典鍵值應用案例1：提取各班後一條記錄 137
7．2．5  字典鍵值應用案例2：按姓名求總分與平均分 138
7．3  字典的轉換操作 140
7．3．1  類對像轉換dict 140
7．3．2  dict．fromkeys轉換法 141
7．3．3  字典轉換應用案例：多列求值 142
7．4  字典綜合應用案例 143
7．4．1  字典綜合應用案例1：獲取未完成名單 144
7．4．2  字典綜合應用案例2：多工作簿數據合並 145
7．4．3  字典綜合應用案例3：數據統計並分發至不同工作簿 147
第8章
Python無序對像――集合處理技術 151
8．1  集合的創建與刪除 152
8．2  素的添加與刪除 152
8．2．1  素的添加 152
8．2．2  素的刪除 153
8．2．3  素的添加應用案例：多列求值 154
8．3  集合之間的大小比較 155
8．3．1  集合的比較運算 155
8．3．2  集合比較運算應用案例：判斷指定的多個等級是否存在 156
8．4  集合的轉換操作 157
8．4．1  類對像轉換set 157
8．4．2  集合轉換應用案例：獲取每個工作表中不重復的名單 158
8．5  集合的運算 160
8．5．1  並集運算 160
8．5．2  交集運算 161
8．5．3  差集運算 163
8．5．4  對稱差集運算 164
8．5．5  集合運算小結 166
8．6  集合運算應用案例 166
8．6．1  集合的並集應用案例：多表多列求值 166
8．6．2  集合的交集應用案例：多列求相同值 168
8．6．3  集合的差集應用案例：根據達標月份獲取不達標月份 170

第9章
優化代碼利器――Python自定義函數 173
9．1  自定義函數編寫規範 174
9．1．1  函數的定義 174
9．1．2  自定義函數的創建與調用 174
9．1．3  自定義函數應用案例：平均函數的定義及應用 176
9．2  必選參數的寫法及應用 177
9．2．1  必選參數（位置參數） 177
9．2．2  自定義函數之必選參數應用案例：給號碼分段 178
9．3  可選參數的寫法及應用 179
9．3．1  可選參數（默認參數） 180
9．3．2  自定義函數之可選參數應用案例：模擬vlookup函數的應用 180
9．4  關鍵字參數的寫法及應用 182
9．4．1  關鍵字參數 182
9．4．2  自定義函數之關鍵字參數應用案例：分類合並字符串 184
9．5  不定長參數的寫法及應用 186
9．5．1  不定長參數1 186
9．5．2  不定長參數2 187
9．5．3  自定義函數之不定長參數應用案例：替換函數增強版 187
9．6  匿名函數的寫法及應用 189
9．6．1  匿名函數的語法結構 189
9．6．2  匿名函數的常見書寫方式 190
9．6．3  自定義函數之匿名函數應用案例：根據身份證號判斷性別 191
9．7  自定義函數存放在．py文件中 192
9．7．1  函數定義在單獨．py文件中 193
9．7．2  函數定義在文件夾中 194

第10章
Python高級函數――常用高階函數應用 196
10．1  map轉換函數 197
10．1．1  map函數的第1個參數為內置函數 197
10．1．2  map函數的第1個參數為自定義函數 198
10．1．3  map函數的第1個參數為匿名函數 198
10．1．4  map函數的第1個參數是多參數 199
10．1．5  高階函數map應用案例：轉換二維表為一維表 199
10．2  filter篩選函數 201
10．2．1  使用filter篩選函數篩選列表 202
10．2．2  高階函數filter應用案例：計算美式排名、中式排名 202
10．3  排序函數sort與sorted 204
10．3．1  排序函數sort 204
10．3．2  排序函數sorted 206
10．3．3  高階函數sort應用案例：對字符串中的數據排序 207
10．3．4  高階函數sorted應用案例：改進美式排名和中式排名的算法 208

第11章
優秀的Python第三方庫――openpyxl庫 211
11．1  安裝openpyxl庫 212
11．2  工作簿的基本操作 212
11．2．1  工作簿的新建 212
11．2．2  工作簿的讀取 213
11．2．3  工作簿應用案例：批量新建工作簿 214
11．3  工作表的基本操作 215
11．3．1  工作表的新建 215
11．3．2  工作表的讀取 217
11．3．3  工作表的復制 218
11．3．4  工作表的移動 219
11．3．5  工作表的刪除 220
11．3．6  工作表應用案例1：批量新建工作表 221
11．3．7  工作表應用案例2：批量復制工作表並修改工作表名稱 222
11．3．8  工作表應用案例3：拆分多個工作表到多個工作簿 223
11．4 &nbs格的基本操作 224
11．4．1 &nbs格的讀取 224
11．4．2 &nbs格區域的讀取 225
11．4．3  行信息的獲取 227
11．4．4  列信息的獲取 229
11．4．5 &nbs格的寫入 231
11．4．6 &nbs格應用案例1：制作九九乘法表 233
11．4．7 &nbs格應用案例2：求每個人各科分數之和 234
11．4．8 &nbs格應用案例3：多工作表數據合並 236
11．4．9 &nbs格應用案例4：多工作簿數據合並 237
11．5  工作表的其他操作 239
11．5．1  插入與刪除行和列 239
11．5．2  格 240
11．5．3  刪除行和列應用案例：按條件篩選數據 242
11．5．4  插入行和列應用案例：批量制作工資條 244

第12章
Python與Excel結合使用――綜合應用案例 246
12．1  綜合應用案例1：自定義排序 247
12．2  綜合應用案例2：按行各自排序法 248
12．3  綜合應用案例3：整理不規範數據 250
12．4  綜合應用案例4：將一維表轉換為二維表 251
12．5  綜合應用案例5：根據業績計算提成金額 253
12．6  綜合應用案例6：查詢業績表中每個月的業績記錄 255
12．7  綜合應用案例7：二維表的多種彙總方式 256
12．8  綜合應用案例8：按多列分組彙總 258
12．9  綜合應用案例9：多工作簿數據彙總 260
12．10  綜合應用案例10：計劃招生與實際招生對比 262

前言

學習Python的必要性
對於職場辦公人員來說，要處理數據，大多會選擇使用Excel，還有必要學習Python嗎？當然有，Excel雖然處理數據靈活、高效、強大，但這些優勢都局限在Excel自帶的功能中，對於Excel中沒有自帶的功能，隻能用VBA完成。而VBA的語法沒有Python的語法優雅、簡潔，功能擴展比較有限，調試起來也比較麻煩。Python則不同，它有著多到用戶無法想像的第三方庫。用戶想要的功能模塊，都可以找到對應的庫。這也是Python流行的原因。
Python是當前較熱門的編程語言之一，當你學會使用Python後，用Python可以實現工作、生活中的各種奇思妙想。

本書的寫作特點
本書從零開始講解Python的基礎知識，為了讓讀者在學習時對Python的知識點有更深刻的理解，本書采用了即學即用的講解方式。在介紹知識點的同時，及時將知識點穿插到案例應用中，而案例應用采用“提出要解決的問題→找到解決問題的思路→展示完成前後的對比效果→提供解決問題的代碼→逐步分析代碼”的方式進行講解，使讀者既學會了Python的知識點，也釐清了解決問題的思路，同時掌握了代碼的編寫技巧。

本書的主要內容
本書是寫給非IT領域職場辦公人員的。因為本書面向的不是專業程序員，所以在敘述上通俗易懂。本書共分為12章，每章的內容分別如下。
第1章：介紹Python的基礎知識。
第2章：講解xlrd、xlwt、xlutils 3個處理Excel文件的第三方庫的安裝方法，並講解使用它們對Excel文件進行的一些基本操作。
第3章：講解Python中的循環語句與條件分支語句的語法結構和使用方法等。
第4章：講解字符串的切片、統計、搜索、替換、拆分與合並等操作。
第5章：講解列表的創建、刪除與切片素的增加、刪除和修改，列表操作符，列表推導式，以及列表的轉換、統計等操作。
第6章組處理技術組對像相當於隻讀列表組的操作與列表的操作基本相同，本章隻講解它們的差異部分。
第7章：講解字典的基礎，字典鍵值的修改、增加、刪除，以及將其他序列對像轉換為字典的不同方法。
第8章：講解集合的創建與刪除素的添加與刪除，以及集合之間的各種布爾運算。
第9章：講解在Python中創建自定義函數、創建自定義函數時不同類型參數的寫法和匿名函數的寫法，以及自定義函數在不同位置的調用方法。
第10章：講解map、filter、sort和sorted 4個高階函數的使用方法。
第11章：講解openpyxl庫的安裝，以及工作簿、工作格的各種基本操作。
第12章：應用本書講解的知識點，列舉了10個經典的綜合應用案例。

本書讀者對像
本書適合有一定Excel基礎的讀者，或者對數據進行整理、彙總、分析等處理有需求的讀者；同樣適合從事財務、統計、倉庫管理、數據分析、電子商務等職業的讀者。
本書讀者服務
本書中所使用的大部分案例均附有配套素材文件供讀者下載（下載方式請見本書封底）。
因筆者水平有限，書稿雖經多次修改，但紕漏之處在所難免，歡迎及懇請讀者朋友給予批評與指正。

感謝
一路走來，要感謝太多影響幫助過我的人。
首先感謝我的父母，雖然我敢肯定他們不會看、也看不懂本書，但是他們給了我受教育的機會，纔有現在的我。
感謝我的職業領路人周茂生先生，當初如果沒有他的引導，我不會從事辦公軟件培訓，更不會有碼字成書的機會。
感謝我的妻子曾瑜女士，充分做好了我的後勤工作，能讓我心無旁騖的寫作。並且還不時催促我的寫作進度： “快寫吧，村東頭廁所都沒紙了”。
後，得感謝本書的幕後英雄，感謝您們在封面設計、文字校對、文稿潤色、出版安排等方面的辛苦工作。謝謝您們！

數據處理是Python的一大應用場景，為了更好地展示數據，Excel格式的數據文件往往比文本文件更具有優勢。本書讓你從零開始學習Python和Excel的數據互通，令你的工作更高效，書中的每個案例都非常有參考價值。
周茂生  諾爾達科技公司 辦公自動化專家

在數據處理領域，Python是非常好用的語言。本書由淺入深地介紹了Python，以及結合Python支持的Excel庫來處理特別復雜的Excel數據，使我們的工作更加得心應手。
曾超  某知名IT公司 資深算法工程師 

Python是數據分析的利器，Excel是常用、方便的數據存儲方式。Python與Excel的結合，可以以一種比較輕松的方式解決數據分析問題。本書詳細地介紹了Python知識，娓娓道來，不僅可以讓讀者迅速入門，也可以作為讀者處理問題時的工具手冊。本書不僅專注於Python與Excel的結合，同時講解明了，案例頗多，是很好的Python入門書籍。
曾君  華為成都研究所 軟件開發工程師

在大數據時代，企業各個崗位都需要具備高效的數據分析能力。Excel是常見的數據獲取工具，Python也是數據分析的常用語言。本書詳細講解了Python基礎，以及結合Excel數據在實際案例中的應用。相信想學習數據分析的讀者能夠從本書中獲得更多知識和啟發。
高維益  中山市雙凱利科技有限公司 品牌運營總監

本書詳細講解了Python處理Excel數據的各種基礎知識，並且通過眾多實例呈現了Python和Excel的交互過程。本書可以讓讀者的處理數據水平更進一步，從而為升職加薪添助力。你值得擁有本書！
劉勇   逸康大藥房有限公司 數據分析師