书: https://pan.baidu.com/s/1A6ZLSPMbCiZ-L4eRucUvXQ?pwd=kt7i
一些笔记分享给大家：
一、Python与Excel基础对比
- “Excel的‘单元格’对应Python的‘变量’，Excel的‘公式’对应Python的‘表达式’。”
- “Excel的‘筛选’功能 ≈ Python的
df[df['列名'] > 100]，query()方法更接近自然语言。”
二、数据处理核心库（pandas）
- “
pandas的DataFrame是Python版的‘Excel表格’，read_excel()和to_excel()实现读写。” - “Excel的‘VLOOKUP’用
merge()实现，left_on和right_on指定关联列，避免‘#N/A’错误。” - “
groupby()+agg()组合替代Excel的‘数据透视表’，支持多条件分组与自定义聚合函数。”
三、数据清洗技巧
- “Excel的‘分列’功能 ≈ Python的
str.split()或pandas.Series.str方法。” - “缺失值处理：
dropna()删除空行，fillna(0)填充零值，比Excel手动操作更高效。”
四、自动化报表生成
- “
openpyxl库直接操作Excel文件，调整格式（字体、颜色）代码化，避免重复点击。” - “
xlwings库实现Python与Excel的交互，VBA调用Python脚本，兼顾灵活性与性能。”
五、高级数据分析
- “Excel的‘条件格式’ ≈ Python的
df.style.applymap()，用颜色标记异常值。” - “
pivot_table()复刻Excel透视表功能，melt()实现‘逆透视’（列转行）。”
六、可视化对比
- “
matplotlib的plot()对应Excel折线图，seaborn的barplot()优化条形图美观度。” - “Excel的‘图表模板’ ≈ Python的
plt.style.use('ggplot')，一键切换专业风格。”
七、自动化调度
- “Windows任务计划或
schedule库定时运行脚本，替代Excel的‘手动刷新’。” - “
pyinstaller打包Python脚本为.exe，发给非技术人员一键生成报表。”
八、效率技巧
- “
apply()函数替代Excel的‘数组公式’，避免‘Ctrl+Shift+Enter’三键操作。” - “
df.to_clipboard()快速将结果粘贴回Excel，调试阶段必备。”
九、实战场景
- “合并多张Excel表：
pd.concat([df1, df2])比Excel的‘复制粘贴’更可靠。” - “批量重命名文件：
os.rename()替代Excel+VBA的复杂操作。”
十、学习建议
- “先用Excel明确需求，再用Python实现自动化——‘Excel思维’是学习Python的数据分析最佳桥梁。”