✍ Scribed by 洪錦魁/洪锦魁
No coin nor oath required. For personal study only.
Python 操作 Excel
～最強入門邁向辦公室自動化之路～
王者歸來
★ 最短時間精通 Python + openpyxl + Pandas 操作 Excel
★ 全彩圖解 + 23 個主題 + 339 個程式實例
★ 辦公室自動化輕鬆上手
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。
【step-by-step 帶你辦公室自動化！】
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。
【最清楚、最貼心 Python／Excel 對照！】
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。
完整解說必備知識：
● 【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
● 使用與認識儲存格
● 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】與【凸顯主題】
● 【色階】、【資料橫條】與【圖示集】
● 資料驗證
● 工作表列印
● 工作表與影像操作
● 資料篩選
● 各類【2D 到 3D】專業圖表設計
● 【Excel 工作表】與【CSV 文件】互相轉換
● 【Pandas 入門】與【分析 Excel 工作表】
● Pandas 建立【樞紐分析表】
● 將 Excel 檔案轉成 PDF
● 程式範例超值下載！→ deepmind.com.tw
封面
序
目錄
第 1 章 使用 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
第 2 章 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
第 3 章 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
第 4 章 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
第 5 章 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
第 6 章 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
第 7 章 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
第 8 章 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
第 9 章 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
第 10 章 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
第 11 章 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
第 12 章 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
第 13 章 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
第 14 章 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
第 15 章 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
第 16 章 折線圖與區域圖
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
第 17 章 散點圖和氣泡圖
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
第 18 章 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
第 19 章 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
第 20 章 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
第 21 章 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
第 22 章 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
第 23 章 Excel 檔案轉成 PDF
23-1 安裝模組
23-2 程式設計
附錄 A 模組、函數、屬性索引表
附錄 B RGB 色彩表
📜 SIMILAR VOLUMES
本書以約 1025 個程式實例，講解紮實的 C# 語法，讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ☆ 認識最新語法：最上層語句 ★ using指示詞與陳述式的用法 ☆ 實質資料與參照資料 ★ var宣告 ☆ object、dynamic資料類型 ★ 裝箱(Boxing)與拆箱(Unboxing)的記憶體說明 ☆ 獨家解說C# 元組Tuple意義與應用 ★ 隱式(implicit)與顯示(explicit)強制轉換資料類型。 ☆ 匿名資料Anonymous Type、匿名陣列Anonymous、Array匿名方法 Anonymous Met
重磅回歸！30 年功力＋30 萬冊累積銷售！ 洪錦魁老師 全新著作 ——「C」最強入門邁向頂尖高手之路 —— 王者歸來 【C 語言入門到大型專案】✕【大量完整的實例演練】✕【豐富易懂的圖例解析】 本著從 C 語言基礎數學及統計觀念說起，融入 AI 與科技新知，作者親自為讀者編列自學 C 語言最完善的主題，以及作者十分淺顯易懂的筆觸、上百個程式實例的鍛鍊、搭配圖解說明每個 C 語言觀念，規劃了最實用的資訊系統實作應用，讀完本著的你一定能夠成為數理、IT 領域、甚至是商業領域中最與眾不同的頂尖高手！ 【入門 C 語言邁向頂尖高手的精實修煉】 ❝ 滿載
★★★★★【內容最紮實、應用最廣】【40個主題】★★★★★ ★★★★★【程式實例最多】【約1280個Python實例】★★★★★ ★★★★★【18大類Python潛在應用】★★★★★ ★★★★★【400個是非題、選擇題】【280個習題實作題】★★★★★ 相較於第2版，第3版更增加Python深入解析、多執行緒、多媒體應用，機器人程式設計、同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ☆ 最新Python語法精神、效能發揮極致 ★ 徹底研究迭代器(iterator)、yield ☆ 增加2D和3D動畫 ★ 傳送、接收與分析電子郵件 ☆ 發
王者回來了！ R語言與Big Data的最強結合 重磅新增 2015年這本書的第一版上市，隨即獲得許多好評，也獲得許多大專院校選為上課教材，這本書是第2版，相較第一版基本上增訂下列資訊： 將R的軟體改為最新版測試，可以參考附錄A。 附贈全書實例檔案。 讀者附贈是非、選擇、複選題的題目與解答，這些題目是美國Silicon Stone Education的國際證照考古題，另外加贈偶數實作題解答。 教學資源說明 本書所有習題實作題均有習題解答，如果您是學校老師同時使用本書教學，歡迎與本公司聯繫，本公司將提供習題解答。 另外，本書也有教學簡報檔
機器學習最強入門 基礎數學/機率/統計 邁向 AI真實數據 x 專題實作 ★★★★★【數學原理 + 演算法 + 真實案例+ 專題實作】★★★★★ ★★★★★【最簡明的數學、機率、統計知識】★★★★★ ★★★★★【最完整的機器學習演算法】★★★★★ ★★★★★【最豐富的真實數據 x 專題實作】★★★★★ 本書特色 ★最白話解釋數學原理 ☆從簡單的數據開始理解機器學習的演算法 ★將理論知識轉化為實際的程式碼 ☆實際案例分析 全書有約416個Python程式實例，讀者可以由本書內容，了解下列與機器學習有關的基礎數學、機率、統計知識
★★★★★ 國內作者【第一本】×【全彩印刷】×【AI視覺】書籍 ★★★★★ ★★★★★ 完整解說【影像創意】×【AI視覺】的實例 ★★★★★ ★★★★★【31個主題】＋【423個Python實例】★★★★★ 筆者在撰寫這本書除了採用當下最熱門的Python程式語言，同時採用2步驟說明： ◤函數數學原理解說◢ ◤套用OpenCV函數講解影像創意與AI視覺的實例◢ 當讀者遵循這些步驟學習時，相信所設計的物件就是一個帶有靈魂與智慧的程式碼了。這本書從影像原理開始說起，逐一解說從影像到AI視覺所需的完整知識，本書的主題內容如下： ☆ 完整解說操作OpenCV需