100 条"从Excel到Python:用Python轻松处理Excel数据"搜索结果
  • 曾贤志
  • 本书是写给非IT领域职场办公人员的Python数据处理指南,因为本书面对的不是专业的程序员,所以在叙述上通俗易懂。
Python网络爬虫:从入门到精通(附微课) 电子书
  • 吕云翔
  • 本书主要介绍如何使用Python语言进行网络爬虫程序的开发,从Python语言的基本特性入手,详细介绍Python网络爬虫开发的多个方面,涉及HTTP、HTML、正则表达式、JavaScript、自然语言处理、数据处理与科学计算等不同领域的内容。全书共12章,包括基础篇、进阶篇、提高篇和实战篇4个部分。基础篇包括第1、2、3章,分别为Python基础及网络爬虫、静态网页抓取、数据存储。进阶篇包括第
Python办公自动化从入门到精通 电子书
  • 李挺 编著
  • 《Python办公自动化从入门到精通》讲解如何使用Python技术实现自动化办公。《Python办公自动化从入门到精通》分为两大部分,共19章。第1部分为基础语法,即从基础入门开始介绍Python语言的基础语法知识,内容对应第1章~第6章,包括初识Python、Python语法元素、程序控制语句、组合数据类型、函数、类。第2部分为高阶办公,即使用Python语言实现办公操作,内容对应第7章~第19
数字图像处理与Python实现 电子书
  • 岳亚伟
  • 本书采用通俗易懂的语言对数字图像处理的相关概念进行阐述,同时穿插较为典型的Python小程序,使读者能够快速掌握数字图像处理的相关概念和技术。
Python数据分析与应用 电子书
  • 张良均
  • 本书采用了以任务为导向的教学模式,按照解决实际任务的工作流程路线,逐步展开介绍相关的理论知识点,推导生成可行的解决方案,后落实在任务实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展开,不堆积知识点,着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验,帮助读者真正理解与消化Python数据分析与应用。书中案例全部源于企业真实项目,可操作性强,引导读者融会贯通,并提供源代码等相关学习资源,帮助读者快速掌握大数据相关技能。
数据结构:Python语言描述 电子书
  • 张光河
  • 基于Python语言的数据结构基础编程语法详解,国外高等院校信息科学与技术教材。
Python医学数据分析入门 电子书
  • 刘文婷
  • 数据分析是当今大数据时代最关键的技术,其广泛应用于包括医学在内的各个领域。
Python网络爬虫与数据采集 电子书
  • 主编
  • 本书的主旨是介绍如何结合Python进行网络爬虫程序的开发,从Python语言的基本特性入手,详细介绍了Python爬虫开发的各个方面,涉及包括HTTP、HTML、JavaScript、正则表达式、自然语言处理、数据科学等不同领域的内容。全书共分为15章,包括了Python基础知识、网站分析、网页解析、Python文件读写、Python与数据库、AJAX技术、模拟登录、文本与数据分析、网站测试、S
Python数据科学基础与实践 电子书
  • 编著
  • 本书共9章,主要内容包括数据科学概述、Python基础知识、Python数据科学常用库、Python数据获取、Python数据分析、Python数据挖掘、Python文本挖掘、深度学习基础、深度学习应用。
数据结构:Python语言描述 电子书
  • 吕云翔 郭颖美 孟爻 等编著
  • 《数据结构:Python语言描述》选择Python作为描述语言,在选材与编排上,贴近当前普通高等院校“数据结构”课程的现状和发展趋势,内容难度适中,突出实用性和应用性。在内容选取与结构上,《数据结构:Python语言描述》并未对各种数据结构面面俱到,而是通过分类和讲解典型结构,使读者形成对数据结构的宏观认识。《数据结构:Python语言描述》共8章,分别为绪论、线性表、栈和队列、串和数组、树形结构
Python数据可视化实战 电子书
  • 刘礼培
  • 本书以实践出发,全面地介绍数据可视化的流程和Python数据可视化的应用,并详细阐述使用Python解决企业实际问题的方法。全书共8章,分为基础模块(第1-5章)和实战模块(第6-8章)。基础模块包括Python数据可视化概述、数据的读取与处理、Matplotlib数据可视化基础、用seaborn绘制进阶图形、pyecharts交互式图形绘制;实战模块包括广电大数据可视化项目实战、新零售智能销售数
Python数据分析(项目式) 电子书
  • 主编
  • 本书紧跟数据分析的最新发展趋势,基于Python的数据分析平台和工具,介绍数据分析的相关知识与技能。本书共7个项目,分为3部分:基础部分、数据分析部分、机器学习实战部分。基础部分包括项目一和项目二,介绍数据分析环境的搭建,以及NumPy的理论和实践知识;数据分析部分包括项目三~项目六,结合案例介绍数据检查、数据呈现、数据多维化等,涵盖真实数据分析工作的完整流程;机器学习实战部分只包括项目七,利用一
Python基础与大数据应用 电子书
  • 丁辉
  • 本书分为11章,前6章讲解了Python基本语法和基本应用,后5章系统地讲解了用Python爬取数据、处理数据、分析数据的方法与过程。每章除了丰富的实例外,还设计了来源于实践的项目训练及拓展训练项目。
Python财务数据分析 电子书
  • 主编
  • 随着大数据、人工智能等技术的创新迭代速度加快,经济社会数字化转型全面开启,本书旨在培养会计审计人员的数字化、信息化能力,助推会计审计工作运用新技术、融入新时代、实现新突破。本书围绕Python财务数据分析展开编写,整体分为基础篇、应用篇两部分。基础篇包括第1章~第4章内容,系统阐述了Python环境配置、语法基础、财务数据采集与分析、财务数据可视化等基础知识;应用篇包括第5章~第7章内容,本部分结
Python数据分析与挖掘 电子书
  • 杨玲
  • 本书面向大数据应用型人才,以任务为导向,系统地介绍Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例。全书共7章,第1、2章介绍Python数据分析的常用模块及其应用,涵盖NumPy数值计算模块、pandas数据分析模块,较为系统地阐述Python数据分析的方法;第3、4章介绍轻量级的数据交换格式JSON和连接MySQL数据库的pymysql模块,并以此进行数据综合案例的分析;第5章介绍Matplot
Excel人力资源管理达人修炼手册:数据高效处理与分析 电子书
  • 柏先云
  • 本书详细介绍人力资源管理和Excel制表技巧,助您轻松、高效地进行人力资源管理。
Excel 数据处理与分析实例教程(微课版 第3版) 电子书
  • 主编
  • 本书由应用基础篇、数据处理篇、数据分析篇和应用拓展篇共四篇13章组成。应用基础篇(第1章-第5章)主要介绍ExcelI的基本功能和基本操作,包括Excel基础、创建工作表、编辑工作表、美化工作表和打印工作表;数据处理篇(第6章-第8章)主要介绍使用公式和函数实现数据处理的方法及直观显示数据的方法,包括使用公式计算数据、应用函数计算数据和利用图表显示数据;数据分析篇(第9章-第11章)主要介绍Exc
Excel在财务数据处理中的应用(第二版) 电子书
  • 王兰兰
  • 该书主要讲解Excel基本技术技巧在财务数据输入、数据处理、数据整理和数据分析中的应用,并结合广东省“Excel财务数据处理”大赛的内容,深入浅出地进行了讲解。本书以普遍使用的2016版Excel作为基础设计知识内容,书中以工作任务为主线,以实际操作为主干内容,使学生可以在完成一个个小任务的过程中,牢固掌握Excel财务数据处理的知识内容。本书配套有实务的数据处理案例,数据处理技巧以及后期还可制作
Word/Excel/PPT2019从入门到精通(移动学习版) 电子书
  • 岳福丽
  • 零基础Office办公实用教程,包含Word、Excel、PPT技巧及新功能实例。
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  • 杨惠 程常谦 主编
  • 《Python编程从小白到大牛》包括3篇,共16章。基础篇(第1~7章)包括Python概述,数据类型和变量,流程控制,数据结构,函数,模块、包和文件,以及错误、异常和调试;进阶篇(第8~11章)包括面向对象编程,进程和线程,网络编程,以及Python数据处理和数据库编程;应用篇(第12~16章)包括Web开发应用,图形界面GUI和绘图应用,科学计算与数据分析应用,深度学习应用,以及云计算和自动化
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  • 猿媛之家 组编
  • 涵盖所有程序员必须掌握的50余种算法,从易到难逐级提升,满足编程菜鸟向达人转变的一切需求。
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本书旨在帮助读者掌握如何用Python高效地处理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,最后介绍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
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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:第一部分主要介绍数据分析的概念和Python基础;第二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
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本书共9章,内容包括数据分析及可视化概述、Python数据分析基础、Python数据可视化方法、数据挖掘基础及可视化、数据基本分析及可视化、数据综合评价及可视化等。