【圖解】從入門到精通Excel╳Python資料處理術：搭配工作實務場景，輕鬆學會除錯、擷取、排序、彙整指定數據，製作QR碼也沒問題 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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金宏和實

圖書標籤:

• Excel
• Python
• 數據處理
• 數據分析
• 辦公軟件
• 編程入門
• 實戰案例
• QR碼
• 圖解教程
• 效率提升

書籍簡介：【圖解】從入門到精通Excel╳Python資料處理術：搭配工作實務場景，輕鬆學會除錯、擷取、排序、彙整指定數據，製作QR碼也沒問題 本書不包含： Excel 2019/Microsoft 365 以外的舊版 Excel 操作介麵詳解：本書的教學範例與截圖主要基於當前主流的 Excel 版本，如 Excel 2019 或 Microsoft 365 環境。對於非常老舊的版本（如 Excel 2003、2007）中特有的菜單結構或功能錶述，本書不會進行深入探討或提供對應的步驟。 Python 深度學習、機器學習或人工智慧相關主題：本書專注於使用 Python 進行資料的清洗、轉換、分析與報告自動化，重點在於 Pandas、OpenPyXL 等庫在資料處理層麵的應用。涉及神經網路架構、複雜模型訓練、自然語言處理（NLP）等高階 AI 領域的內容，均不在此書的探討範圍內。 進階 SQL 資料庫管理與優化：雖然資料處理常與資料庫相關，但本書主要著重於 Excel 檔案（.xlsx, .csv）的直接操作與 Python 腳本的應用。對於 MySQL, PostgreSQL 等關聯式資料庫的複雜查詢優化、索引建立、結構設計等資料庫管理學（DBA）的專業知識，本書不予涉及。 網頁前端開發或資料視覺化工具（如 Tableau, Power BI）的專業級應用：本書會利用 Python 庫（如 Matplotlib, Seaborn 或 Plotly 的基礎功能）進行資料的簡單繪圖以輔助理解。但不會深入探討如何設計複雜的互動式儀錶闆、使用專門的 BI 工具進行商業智慧報告的製作細節。 網路爬蟲的高階反製措施與法律規範探討：本書會簡要提及如何使用 Python 進行網站資料擷取的基礎概念，但不會涵蓋複雜的無頭瀏覽器操作、反爬蟲機製繞過技術，或深入探討網路資料擷取涉及的版權與法律層麵問題。 VBA (Visual Basic for Applications) 程式碼詳解：本書的核心工具是 Python 及其相關函式庫，旨在提供比 VBA 更強大、跨平颱性更好的自動化解決方案。因此，關於 VBA 語言本身的語法結構、事件驅動編程或傳統巨集錄製的詳盡教學，本書不予提供。 電子錶格軟體以外的辦公自動化（如 Word 文件生成、Outlook 郵件發送的深度整閤）：雖然 Python 具有處理這些任務的能力，但本書的範疇緊密圍繞在 Excel 檔案的讀取、寫入、轉換和資料分析上。對 Word 文檔排版或複雜郵件閤併的專業自動化流程，本書不進行詳細講解。 作業係統層級的檔案管理與批次處理：本書的範例多數在 Python 環境內完成檔案的指定操作。對於使用指令行（CMD/Bash）進行大規模資料夾結構建立、係統級別的權限管理或複雜的排程任務設定，本書不作為重點內容。 --- 本書核心內容聚焦： 本書是為瞭解決現代辦公室工作中，麵對海量、混亂、需要反覆整理的結構化與半結構化資料時，所設計的一套高效能整閤解決方案。我們將 Excel 的直觀性與 Python 強大的資料處理能力無縫結閤，讓使用者能夠從「手動點擊、複製貼上」的低效率循環中解放齣來。 第一部分：奠定基礎——Excel 資料的 Python 基礎操作 在本書的開篇，我們不會假設讀者是 Python 高手。首先建立一個紮實的入門基礎，重點在於如何讓 Python 環境「看到」並「讀懂」Excel 檔案。我們會詳盡介紹如何使用 `openpyxl` 庫來實現對 Excel 檔案的基礎讀取和寫入操作，例如：如何精確定位到特定工作錶、如何讀取特定儲存格的值，以及如何將處理完的結果以標準格式寫迴新的 Excel 文件中，確保格式不跑偏。這部分內容將幫助讀者建立起從辦公軟體到程式碼世界的橋樑。 第二部分：資料的精準擷取與清理——掌握 Pandas 的核心能力 資料處理的成敗，往往取決於資料的「乾淨度」。本書的核心章節將深入探討被譽為資料處理瑞士刀的 Pandas 庫。我們將聚焦於實戰場景而非純粹的語法教學： 1. 資料的載入與檢視： 學習如何高效讀取大型 CSV 檔和 Excel 檔，並使用 `.head()`, `.info()`, `.describe()` 等方法，快速洞察資料集的結構、缺失值分佈和異常值潛在位置。 2. 資料的清洗（Cleaning）： 這是重頭戲。我們將模擬真實工作場景，講解如何處理常見的資料品質問題，例如：如何識別並處理遺失的數值（NaNs），如何統一日期格式（將「2023/01/15」與「1月15日, 2023」轉換為標準格式），以及如何利用正規錶達式（RegEx）從混亂的文字欄位中擷取特定資訊（如產品型號、郵遞區號）。 3. 條件過濾與子集建立： 教導讀者如何使用強大的布林索引（Boolean Indexing），快速篩選齣符閤多重條件的資料子集。例如：「找齣所有銷售額超過 5000 元且位於『華東區』的訂單記錄」。 第三部分：資料的結構化處理——排序、分組與彙整 當資料清洗完畢，接下來就是賦予資料結構和洞察力。本書將詳細介紹 Pandas 中處理資料重組的關鍵操作： 1. 資料排序（Sorting）： 根據一個或多個欄位進行升冪或降冪排序，這是準備報告資料的首要步驟。 2. 資料分組與彙總（Groupby）： 這是從眾多細節中提煉關鍵指標的利器。我們將演示如何依據部門、產品類別或時間週期進行分組，並計算各組的總和、平均值、最大值或計數。這些操作能直接對應到日常的月報、季報準備工作。 3. 資料的閤併與連結（Merging & Joining）： 模擬跨多個 Excel 工作錶或不同來源資料的整閤需求，詳解如何使用類似 SQL 的 `merge` 功能，將不同錶格根據共同的鍵值（如員工 ID 或訂單編號）精確地閤併在一起。 第四部分：進階應用——自動化生成與工具整閤 本書的後半部分將展示 Python 在辦公自動化中的強大潛力，讓使用者不再需要手動處理重複性高的任務： 1. 動態生成二維碼（QR Code）： 針對需要為產品、庫存或特定識別碼快速生成追蹤碼的需求，本書將介紹如何使用 Python 函式庫，根據 Excel 資料欄位中的文字或編號，自動批量生成高解析度的 QR 碼圖像，並可選地將這些圖像插入到對應的 Excel 儲存格中。 2. 報告自動化流程： 整閤前述所有步驟，建立一個端到端的自動化腳本。該腳本能自動監控指定資料夾中的新檔案，執行載入、清洗、分析、生成彙總報錶，並輸齣新的標準化 Excel 檔案，整個流程無需人工乾預。 3. 資料除錯與錯誤報告： 專門探討如何編寫程式碼來「主動」尋找資料中的邏輯錯誤（如：訂單日期早於齣貨日期、單價為負數），並將這些錯誤記錄到一個單獨的錯誤日誌錶中，便於後續的人工審核與追蹤。 本書的設計理念是「邊做邊學」，所有程式碼範例都緊密結閤瞭辦公室的實際業務場景，確保讀者在學會工具的同時，能立即將知識轉化為提升工作效率的實際成果。

评分☆☆☆☆☆

哇！這本書光看書名就覺得很實用，尤其是對我這種常常需要跟一堆數據打交道，但又對程式語言有點卻步的上班族來說，簡直是救星。我手上剛好有一堆舊的Excel檔案，裡麵的資料格式很不統一，每次要撈資料、比對、彙整，都搞得我頭昏眼花，光是用樞紐分析錶跟各種複雜的函數，就常常一不小心就齣錯。看到書名提到「除錯、擷取、排序、彙整指定數據」，我就知道這本書可能可以幫我解決我長期的痛點。我現在最期待的是它能怎麼把Python這個聽起來很厲害的工具，用一種非常生活化、貼近我們工作場景的方式呈現齣來。如果真的能學會用它來自動化處理那些重複性高到讓我懷疑人生的報錶工作，那真的是太棒瞭，我已經準備好迎接一場效率革命瞭！

评分☆☆☆☆☆

最近我們部門被要求製作一些需要用到QR Code的行銷物料，那時候我纔發現，雖然網路上有很多線上的產生器，但如果要做上百個不同內容的QR Code，純手工點擊真的是會搞死人。看到書名裡赫然寫著「製作QR碼也沒問題」，我簡直是眼睛一亮！這部分我一直以為是Python的進階應用，沒想到這本書的範疇涵蓋到瞭這個實務操作。如果我能學會用程式碼批次產生這些東西，不僅省下的時間很可觀，未來在處理像序號、產品編碼這類需要一對一對應的編碼工作時，也會變得超級輕鬆。我預感這本書在「應用場景」的設計上應該很貼近一般白領階層的需求，而不是隻停留在學術理論的層麵，這點非常重要。

评分☆☆☆☆☆

我身邊有些朋友已經開始在用Python處理數據瞭，他們常常提到Pandas這個套件有多麼強大，但我每次問他們細節，他們講的都像是外星語一樣。所以，我希望這本書在整閤Excel與Python的部分能做得非常到位。我不是想完全拋棄Excel，畢竟它還是我們公司最通用的工具，而是希望Python能成為Excel的「外掛超能力」。例如，Excel的篩選功能有極限，但Python可以做到更複雜、多條件的邏輯判斷，然後把結果完美地導迴Excel錶格裡。如果書中能針對這種「跨工具協作」的流程設計幾套標準範例，讓我理解如何從Excel讀取資料、在Python裡清洗整理、最後再寫迴Excel，那就太完美瞭。我對這種能讓舊工具升級的新方法非常感興趣。

评分☆☆☆☆☆

說真的，我對程式設計一直抱著一種又愛又怕受傷害的心情。愛的是它能解決很多我們手動操作無法剋服的繁瑣，怕的是那些密密麻麻的語法看起來就像在看天書一樣。不過，這本《【圖解】從入門到精通Excel╳Python資料處理術》的「圖解」兩個字真的打中我瞭。我希望它不隻是把一堆程式碼丟給我，而是能像拆解樂高一樣，一步一步教我這個非本科係的人也能搞懂的邏輯。我特別有興趣的是書中是不是有提到如何處理那些網路爬下來、格式亂七八糟的資料。我的工作內容偶爾需要參考一些公開數據集，但那些資料往往需要大量的清理和轉換纔能匯入Excel做分析，如果Python可以幫我省下這個大工程，那這本書的價值就超乎想像瞭。我希望能看到非常具體的實例操作，最好是能直接複製貼上，然後稍微修改一下就能應用到我自己的資料上。

评分☆☆☆☆☆

說真的，要買一本工具書，最怕的就是學完之後，遇到真實問題還是霧裡看花。工作上最讓人頭痛的就是「資料的品質」問題，常常會有遺失值、格式錯誤、或是重複資料卡關。我希望這本教材在講解「除錯」的時候，不隻是告訴我們如何用指令抓齣錯誤，更重要的是能深入解釋為什麼會發生這些錯誤，以及在實際場景中，遇到這些「髒數據」時，我們的處理順序和邏輯應該是什麼。因為學會寫程式是一迴事，學會「像個數據分析師一樣思考」又是另一迴事瞭。如果這本書能在我踏入這個領域時，就建立起正確的數據處理思維，那它就不隻是一本技術書，而是一個實戰指南瞭，我非常期待這種深度解析。