前言
第1章 開始前的準備
1.1 Python數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢
1.1.1 為什么用 Python處理Excel數(shù)據(jù)
1.1.2 Python中哪些模塊處理Excel數(shù)據(jù)好用
1.2 下載與安裝
1.2.1 下載Python
1.2.2 安裝Python
1.2.3 模塊的安裝
1.3 初識Python編程
1.3.1 使用IDLE運行Python程序
1.3.2 案例1：用IDLE編寫Python程序
1.3.3 案例2：編寫個交互程序

第2章 Python基本語法知識
2.1 Python語法特點
2.1.1 注釋
2.1.2 代碼縮進
2.1.3 引號
2.2 變量
2.2.1 理解Python中的變量
2.2.2 變量的定義與使用
2.3 基本數(shù)據(jù)類型
2.3.1 數(shù)字類型
2.3.2 字符串
案例1：輸出唐詩《春曉》
2.3.3 布爾類型
2.3.4 數(shù)據(jù)類型轉換
案例2：計算人民幣兌換美元
2.4 運算符
2.4.1 算術運算符
案例3：計算學生平均分數(shù)
2.4.2 比較運算符
案例4：判斷成績是否優(yōu)異
2.4.3 邏輯運算符
2.4.4 賦值運算符
2.4.5 運算符的優(yōu)先級
2. 5基本輸入和輸出
2.5.1 使用input()函數(shù)輸入
案例5：判斷體溫是否異常
2.5.2 使用print()函數(shù)輸出
2.6 流程控制語句
2.6.1 if條件語句
案例6：判斷是否能坐過山車
案例7：判斷是否能坐過山車（改進版）
案例8：哪些人能走老年通道
2.6.2 for循環(huán)
案例9：用for循環(huán)畫螺旋線
2.6.3 while循環(huán)
案例10：輸入登錄密碼
2.6.4 break語句
案例11：輸入登錄密碼（break版）
2.6.5 continue語句
案例12：10086查詢系統(tǒng)
2.7 列表
2.7.1 列表的創(chuàng)建和刪除
2.7.2 訪問列表元素
案例13：畫五彩圓環(huán)
2.7.3 添加、修改和刪除列表元素
2.7.4 對列表進行統(tǒng)計和計算
2.7.5 列表的復制
2.7.6 遍歷列表
案例14：分離紅球和藍球
2.8 元組
2.8.1 元組的創(chuàng)建和刪除
2.8.2 訪問元組元素
案例15：考試名次查詢系統(tǒng)
2.8.3 修改元組元素
2.9 字典
2.9.1 字典的創(chuàng)建
2.9.2 通過鍵值訪問字典
案例16：中考成績查詢系統(tǒng)
2.9.3 添加、修改和刪除字典
2.9.4 遍歷字典
案例17：打印客戶名稱和電話
2.10 函數(shù)
2.10.1 創(chuàng)建一個函數(shù)
2.10.2 調用函數(shù)
2.10.3 實參和形參
2.10.4 位置實參
2.10.5 函數(shù)返回值
案例18：用函數(shù)任意畫圓環(huán)

第3章 Pandas模塊數(shù)據(jù)處理詳解
3.1 Pandas的數(shù)據(jù)格式
3.1.1 導入Pandas模塊
3.1.2 Series數(shù)據(jù)結構
3.1.3 DataFrame數(shù)據(jù)格式
3.2 讀取/寫入數(shù)據(jù)
3.3 數(shù)據(jù)預處理
3.4 數(shù)據(jù)類型轉換
3.5 數(shù)據(jù)的選擇
3.5.1 列數(shù)據(jù)選擇
3.5.2 行數(shù)據(jù)選擇
3.5.3 選擇滿足條件的行列數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)篩選）
3.5.4 按日期選擇數(shù)據(jù)
3.6 數(shù)值排序
3.7 數(shù)據(jù)計數(shù)與值獲取
3.8 數(shù)據(jù)運算
3.8.1 算術運算
3.8.2 比較運算
3.8.3 匯總運算
3.8.4 相關性運算
3.9 數(shù)據(jù)分組（匯總）
3.10 數(shù)據(jù)拼接
3.10.1 merge()函數(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的橫向拼接
3.10.2 concat()函數(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的縱向拼接
3.10.3 append()函數(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)縱向拼接

第4章 xlwings模塊用法詳解及Excel操作實戰(zhàn)案例
4.1 打開/退出Excel程序
4.2 操作Excel工作簿
4.3 操作工作簿中的工作表
4.4 讀取工作表中數(shù)據(jù)
4.5 向工作表寫入數(shù)據(jù)
4.6 刪除工作表數(shù)據(jù)
4.7 獲取工作表數(shù)據(jù)區(qū)行數(shù)和列數(shù)
4.8 打印工作簿或工作表
4.9 實戰(zhàn)案例：Excel表格基本操作
4.9.1 案例1：批量新建Excel工作簿文件
4.9.2 案例2：批量新建不同名稱的工作簿
4.9.3 案例3：批量打開文件夾中所有Excel工作簿
4.9.4 案例4：批量修改工作簿中所有工作表名稱
4.9.5 案例5：批量重命名所有工作簿中指定的工作表
4.9.6 案例6：自動修改文件夾下所有工作簿的名稱
4.9.7 案例7：在多個工作簿中批量新增工作表
4.9.8 案例8：在多個工作簿中批量刪除工作表
4.9.9 案例9：將一個工作簿的所有工作表批量復制到其他工作簿
4.9.10 案例10：復制表中指定區(qū)域數(shù)據(jù)到多個工作簿的指定工作表中
4.9.11 案例11：批量對多個工作簿的工作表進行格式排版
4.9.12 案例12：將多個工作簿中的工作表合并到一個工作簿中
4.9.13 案例13：將多個工作表合并到一個工作表中
4.9.14 案例14：將指定工作表進行匯總并拆分為多個工作簿
4.9.15 案例15：將一個工作表內容拆分為多個工作表

第5章實戰(zhàn)案例：Python自動處理銀行客戶數(shù)據(jù)
5.1Python批量自動打印銀行單據(jù)或資料
5.1.1案例1：批量打印銀行余額對賬單工作簿的所有工作表
5.1.2案例2：批量自動打印所有工作簿中指定工作表
5.2Python批量處理貸款客戶數(shù)據(jù)
5.2.1案例3：從銀行貸款數(shù)據(jù)工作簿的數(shù)據(jù)中提取逾期客戶的數(shù)據(jù)
5.2.2案例4：從銀行所有貸款數(shù)據(jù)工作簿中單挑出屬于自己客戶的數(shù)據(jù)
5.2.3案例5：Python批量自動填寫銀行客戶表單

第6章 實戰(zhàn)案例：Python自動處理公司財務數(shù)據(jù)
6.1 Python批量提取所有工作表中的數(shù)據(jù)
6.1.1 案例1：對財務開票工作簿所有工作表中指定的行數(shù)據(jù)進行提取
6.1.2 案例2：對財務科目余額工作簿所有工作表的指定列數(shù)據(jù)進行提取并求和
6.1.3 案例3：將多個財務工作簿中所有工作表的指定列數(shù)據(jù)進行提取
6.2 Python自動批量對多個工作簿和工作表中的數(shù)據(jù)匯總
6.2.1 案例4：對財務日記賬所有工作表中指定列進行去重統(tǒng)計
6.2.2 案例5：對銷售收入工作簿的單個工作表中多個列進行分類匯總
6.2.3 案例6：對銷售收入工作簿的所有工作表中多個列進行分類匯總
6.2.4 案例7：對多個財務日記賬工作簿的所有工作表中多個列進行分類匯總
6.3 Python自動批量對工作簿文件的數(shù)據(jù)進行運算處理
6.3.1 案例8:對現(xiàn)金日記賬工作簿中所有工作表進行求和計算
6.3.2 案例9：對多個現(xiàn)金日記賬工作簿文件中所有工作表進行求和計算

第7章 實戰(zhàn)案例：Python自動分析企業(yè)運營數(shù)據(jù)
7.1 Python批量篩選所有工作表中的數(shù)據(jù)
7.1.1 案例1：自動篩選銷售明細表中所有工作表數(shù)據(jù)并分類保存
7.1.2 案例2：自動篩選多個銷售明細數(shù)據(jù)文件中所有工作表數(shù)據(jù)并分類保存
7.1.3 案例3：自動篩選銷售明細表的所有工作表中的西服數(shù)據(jù)
7.1.4 案例4：自動篩選多個銷售明細數(shù)據(jù)文件的所有工作表中的西服數(shù)據(jù)
7.2 Python批量統(tǒng)計所有工作表中的數(shù)據(jù)
7.2.1 案例5：自動從銷售明細表的所有工作表的數(shù)據(jù)中統(tǒng)計出復購次數(shù)的客戶
7.2.2 案例6：自動統(tǒng)計多個銷售明細表的所有工作表中復購次數(shù)的客戶
7.2.3 案例7：自動從銷售明細表所有工作表的數(shù)據(jù)中統(tǒng)計出暢銷產品
7.2.4 案例8：自動統(tǒng)計多個銷售明細表所有工作表的數(shù)據(jù)中暢銷產品

第8章 實戰(zhàn)案例：Python自動分析連鎖超市數(shù)據(jù)
8.1 Python自動分析超市商品
8.1.1 案例1：自動找出超市暢銷商品前10名
8.1.2 案例2：從多個數(shù)據(jù)文件中自動找出超市暢銷商品前10名
8.2 Python自動分析超市客流
8.2.1 案例3：自動分析每天超市客流高峰時段
8.2.2 案例4：自動分析每周超市客流高峰日
8.2.3 案例5：對日期和時間在一列的CSV格式超市數(shù)據(jù)的處理分析
8.3 Python自動分析超市客戶
8.3.1 案例6： 自動統(tǒng)計分析一年中復購前100名的客戶
8.3.2 案例7：自動統(tǒng)計分析超市客單價和客單量
8.3.3 案例8：自動統(tǒng)計分析超市指定日期內的客單價和客單量