Python操作Excel - 最強入門邁向辦公室自動...

這是一本講解用 Python 操作 Excel 工作表的入門書籍，也是目前市面上這方面知識最完整的書籍。整本書從最基礎的活頁簿、工作表說起，逐漸邁入操作工作表、美化工作表、分析工作表資料、將資料以圖表表達，最後講解將 Excel 工作表存成 PDF，以達成未來辦公室自動化的目的。
本書內容另一個特色是在講解 openpyxl 模組或是 Pandas 模組時，會將相關的 Excel 視窗內容搭配說明，讓讀者了解程式設計各參數在 Excel 視窗所代表的真實意義。
整本書分成 23 個主題、339 個程式實例，完整解說下列知識：
● Python + openpyxl 操作 Excel
● Python + Pandas 進階分析 Excel 數據
● 辦公室複雜與日常的工作自動化
● 從活頁簿說起
● 詳解操作工作表
● 使用儲存格
● 設定儲存格的資料格式
● 儲存格的保護
● 將 Excel 函數庫應用在 Python 程式
● 格式化工作表
● 條件式格式化工作表
● 色階、資料橫條與圖示集
● 凸顯符合條件的儲存格
● 資料驗證
● 工作表列印
● 工作表與影像操作
● 資料篩選
● Python 操作 Excel 函數
● 各類 2D 到 3D 專業圖表設計
● Excel 工作表轉 CSV 文件
● CSV 文件轉 Excel 工作表
● Pandas 入門
● Pandas 建立樞紐分析表
● 將 Excel 檔案轉成 PDF
寫過許多的電腦書著作，本書沿襲筆者著作的特色，程式實例豐富，相信讀者只要遵循本書內容必定可以在最短時間精通 Python + openpyxl + Pandas 操作 Excel，奠定辦公室自動化的基礎知識，編著本書雖力求完美，但是學經歷不足，謬誤難免，尚祈讀者不吝指正。
洪錦魁 2022-07-10／jiinkwei@me.com

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讀者資源包含所有程式實例，可至深智公司網頁【https://deepmind.com.tw】下載。

這是一本講解用 Python 操作 Excel 工作表的入門書籍，也是目前市面上這方面知識最完整的書籍。整本書從最基礎的活頁簿、工作表說起，逐漸邁入操作工作表、美化工作表、分析工作表資料、將資料以圖表表達，最後講解將 Excel 工作表存成 PDF，以達成未來辦公室自動化的目的。
本書內容另一個特色是在講解 openpyxl 模組或是 Pandas 模組時，會將相關的 Excel 視窗內容搭配說明，讓讀者了解程式設計各參數在 Excel 視窗所代表的真實意義。
整本書分成 23 個主題、339 個程式實例，完整解說下列知識：
● Python + openpyxl 操作 Excel
●...

Chapter 1 用 Python 讀寫 Excel文件
1-1 先前準備工作
1-2 使用 Python 操作 Excel 的模組說明
1-3 認識 Excel 視窗
1-4 讀取 Excel 檔案
1-5 切換工作表物件
1-6 寫入 Excel 檔案
1-7 關閉檔案
1-8 找出目前資料夾的 Excel 檔案
1-9 找出目前資料夾所有 out 開頭的 Excel 檔案
1-10 複製所有 out1 開頭的檔案
1-11 輸入關鍵字找活頁簿

Chapter 2 操作 Excel 工作表
2-1 建立工作表
2-2 複製工作表
2-3 更改工作表名稱
2-4 刪除工作表
2-5 更改工作表的顏色
2-6 隱藏 / 顯示工作表
2-7 將一個工作表另外複製 11 份
2-8 保護與取消保護工作表

Chapter 3 讀取與寫入儲存格內容
3-1 單一儲存格的存取
3-2 公式與值的觀念
3-3 取得儲存格位置資訊
3-4 取得工作表使用的欄數和列數
3-5 列出工作表區間內容
3-6 工作表物件 ws 的 rows 和 columns
3-7 iter_rows( ) 和 iter_cols( ) 方法
3-8 指定欄或列
3-9 切片
3-10 工作表物件 ws 的 dimensions
3-11 將串列資料寫進儲存格
3-12 欄數與欄位名稱的轉換

Chapter 4 工作表與活頁簿整合實作
4-1 建立多個工作表的應用
4-2 將活頁簿的工作表複製到不同的活頁簿
4-3 將活頁簿的所有工作表複製到另一個的活頁簿
4-4 將活頁簿內所有工作表獨立製成個別的活頁簿

Chapter 5 工作表欄與列的操作
5-1 插入列
5-2 刪除列
5-3 插入欄
5-4 刪除欄
5-5 移動儲存格區間
5-6 更改欄寬與列高

Chapter 6 儲存格的樣式
6-1 認識儲存格的樣式
6-2 字型功能
6-3 儲存格的框線
6-4 儲存格的圖案
6-5 儲存格對齊方式
6-6 複製樣式
6-7 色彩
6-8 樣式名稱與應用

Chapter 7 儲存格的進階應用
7-1 合併儲存格
7-2 取消合併儲存格
7-3 凍結儲存格
7-4 儲存格的附註
7-5 折疊 (或隱藏) 儲存格
7-6 取消保護特定儲存格區間
7-7 漸層色彩的實例

Chapter 8 自訂數值格式化儲存格的應用
8-1 格式化的基本觀念
8-2 認識數字格式符號
8-3 內建數字的符號格式
8-4 測試字串是否內建格式
8-5 獲得格式字串的索引編號
8-6 系列應用
8-7 日期應用

Chapter 9 公式與函數
9-1 了解 openpyxl 可以解析的函數
9-2 在工作表內使用函數
9-3 在工作表使用公式
9-4 年資 / 銷售排名 / 業績 / 成績統計的系列函數應用
9-5 使用 for 迴圈計算儲存格區間的值
9-6 公式的複製

Chapter 10 設定格式化條件
10-1 加入格式條件的函數
10-2 色階設定
10-3 資料橫條
10-4 圖示集

Chapter 11 凸顯符合條件的資料
11-1 凸顯符合條件的數值資料
11-2 凸顯特定字串開頭的字串
11-3 字串條件功能
11-4 凸顯重複的值
11-5 發生的日期
11-6 前段 / 後段項目規則
11-7 高於 / 低於平均

Chapter 12 驗證儲存格資料
12-1 資料驗證模組
12-2 資料驗證區間建立輸入提醒
12-3 驗證日期的資料輸入
12-4 錯誤輸入的提醒
12-5 設定輸入清單
12-6 將需要驗證的儲存格用黃色底顯示

Chapter 13 工作表的列印
13-1 置中列印
13-2 工作表列印屬性
13-3 設定列印區域
13-4 設定頁首與頁尾
13-5 文字設定的標記碼

Chapter 14 插入影像
14-1 插入影像
14-2 控制影像物件的大小
14-3 影像位置
14-4 人事資料表插入影像的應用

Chapter 15 直條圖與 3D 直條圖
15-1 直條圖 BarChart( )
15-2 認識直條圖表的屬性
15-3 橫條圖
15-4 直條堆疊圖
15-5 3D 立體直條圖
15-6 一個工作表建立多組圖表的應用

Chapter 16 折線圖表與區域圖
16-1 折線圖 LineChart( )
16-2 堆疊折線圖
16-3 建立平滑的線條
16-4 資料點的標記
16-5 折線圖的線條樣式
16-6 3D 立體折線圖
16-7 區域圖
16-8 3D 立體區域圖

Chapter 17 散點圖和泡泡圖
17-1 散點圖
17-2 氣泡圖
17-3 建立漸層色彩的氣泡圖
17-4 多組氣泡圖的實作

Chapter 18 圓餅、環圈與雷達圖
18-1 圓餅圖
18-2 圓餅投影圖
18-3 3D 圓餅圖影圖
18-4 環圈圖
18-5 雷達圖

Chapter 19 使用 Python 處理 CSV 文件
19-1 建立一個 CSV 文件
19-2 用記事本開啟 CSV 檔案
19-3 csv 模組
19-4 讀取 CSV 檔案
19-5 寫入 CSV 檔案

Chapter 20 Pandas 入門
20-1 Series
20-2 DataFrame
20-3 基本 Pandas 資料分析與處理
20-4 讀取與輸出 Excel 檔案

Chapter 21 用 Pandas 操作 Excel
21-1 認識與輸出部分 Excel 資料
21-2 缺失值處理
21-3 重複資料的處理
21-4 Pandas 的索引操作
21-5 篩選欄或列資料
21-6 儲存格運算的應用
21-7 水平合併工作表內容
21-8 垂直合併

Chapter 22 建立樞紐分析表
22-1 資料統計分析
22-2 建立樞紐分析表
22-3 列欄位有多組資料的應用

Chapter 23 Excel 檔案轉成 PDF
23-1 安裝模組
23-2 程式設計

Appendix A 模組、函數、屬性索引表
Appendix B RGB 色彩表

Chapter 1 用 Python 讀寫 Excel文件
1-1 先前準備工作
1-2 使用 Python 操作 Excel 的模組說明
1-3 認識 Excel 視窗
1-4 讀取 Excel 檔案
1-5 切換工作表物件
1-6 寫入 Excel 檔案
1-7 關閉檔案
1-8 找出目前資料夾的 Excel 檔案
1-9 找出目前資料夾所有 out 開頭的 Excel 檔案
1-10 複製所有 out1 開頭的檔案
1-11 輸入關鍵字找活頁簿

Chapter 2 操作 Excel 工作表
2-1 建立工作表
2-2 複製工作表
2-3 更改工作表名稱
2-4 刪除工作表
2-5 更改工作表的顏色
2-6 隱藏 / 顯示工作表
2-7 將一個工作表另外複製 11 份
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