PYTHON I EXCEL NOWOCZESNE ŚRODOWISKO DO AUTOMATYZACJI I ANALIZY DANYCH

ISBN: 978-83-283-8287-9   274 stron format: B5 oprawa: miękka Rok wydania: 2021

Wprowadzenie

CZĘŚĆ I. Wprowadzenie do Pythona

Rozdział 1. Dlaczego Python w Excelu?
Excel jest językiem programowania
Excel w wiadomościach
Najlepsze praktyki programistyczne
Nowoczesny Excel
Python dla Excela
Czytelność i łatwość utrzymania
Biblioteka standardowa i menedżer pakietów
Obliczenia naukowe
Nowoczesne cechy języka
Kompatybilność międzyplatformowa
Podsumowanie

Rozdział 2. Środowisko programistyczne
Dystrybucja Anaconda Python
Instalacja
Anaconda Prompt
REPL: interaktywna sesja Pythona
Menedżery pakietów: Conda i pip
Środowiska Condy
Notatniki Jupyter
Uruchamianie notatników Jupyter
Komórki notatnika
Tryb edycji a tryb poleceń
Kolejność uruchamiania ma znaczenie
Zamykanie notatników Jupyter
Visual Studio Code
Instalacja i konfiguracja
Uruchamianie skryptu Pythona
Podsumowanie

Rozdział 3. Wprowadzenie do Pythona
Typy danych
Obiekty
Typy liczbowe
Logiczny typ danych
Łańcuchy znaków
Indeksowanie i wycinanie
Indeksowanie
Wycinanie
Struktury danych
Listy
Słowniki
Krotki
Zbiory
Przepływ sterowania
Bloki kodu i instrukcja pass
Instrukcja if i wyrażenia warunkowe
Pętle for i while
Lista, słownik i zbiory składane
Organizacja kodu
Funkcje
Moduły i instrukcja import
Klasa datetime
PEP 8 przewodnik stylu kodowania w Pythonie
PEP 8 i VS Code
Informacje o typie
Podsumowanie

CZĘŚĆ II. Wprowadzenie do biblioteki pandas

Rozdział 4. Podstawy NumPy
Pierwsze kroki z NumPy
Tablica NumPy
Wektoryzacja i rozgłaszanie
Funkcje uniwersalne
Tworzenie tablic i operowanie nimi
Pobieranie i wybieranie elementów tablicy
Przydatne konstruktory tablicowe
Widok a kopia
Podsumowanie

Rozdział 5. Analiza danych z biblioteką pandas
DataFrame i Series
Indeks
Kolumny
Operowanie danymi
Wybieranie danych
Ustawianie danych
Brakujące dane
Zduplikowane dane
Operacje arytmetyczne
Praca z kolumnami tekstowymi
Stosowanie funkcji
Widok a kopia
Łączenie obiektów DataFrame
Konkatenacja
Operacje join i merge
Statystyka opisowa i agregacja danych
Statystyka opisowa
Grupowanie
Funkcje pivot_table i melt
Tworzenie wykresów
Matplotlib
Plotly
Importowanie i eksportowanie obiektów DataFrame
Eksportowanie plików CSV
Importowanie plików CSV
Podsumowanie

Rozdział 6. Analiza szeregów czasowych za pomocą pandas
DatetimeIndex
Tworzenie DatetimeIndex
Filtrowanie DatetimeIndex
Praca ze strefami czasowymi
Typowe operacje na szeregach czasowych
Przesunięcia i zmiany procentowe
Zmiana podstawy i korelacja
Resampling
Okna kroczące
Ograniczenia związane z pandas
Podsumowanie

CZĘŚĆ III. Odczytywanie i zapisywanie plików Excela bez Excela

Rozdział 7. Operowanie plikami Excela za pomocą pandas
Studium przypadku: raportowanie w Excelu
Odczytywanie i zapisywanie plików Excela za pomocą pandas
Funkcja read_excel i klasa ExcelFile
Metoda to_excel i klasa ExcelWriter
Ograniczenia związane z używaniem pandas z plikami Excela
Podsumowanie

Rozdział 8. Manipulowanie plikami Excela za pomocą pakietów do odczytu i zapisu
Pakiety do odczytu i zapisu
Kiedy używać którego pakietu?
Moduł excel.py
openpyxl
XlsxWriter
pyxlsb
xlrd, xlwt i xlutils
Zaawansowane zagadnienia związane z odczytem i zapisem
Praca z dużymi plikami Excela
Formatowanie obiektów DataFrame w Excelu
Studium przypadku (nowe podejście): raportowanie w Excelu
Podsumowanie

CZĘŚĆ IV. Programowanie aplikacji Excel za pomocą xlwings

Rozdział 9. Automatyzacja Excela
Pierwsze kroki z xlwings
Excel jako przeglądarka danych
Model obiektowy Excela
Uruchamianie kodu VBA
Konwertery, opcje i kolekcje
Praca z obiektami DataFrame
Konwertery i opcje
Wykresy, obrazy i zdefiniowane nazwy
Studium przypadku (nowe podejście): raportowanie w Excelu
Zaawansowane zagadnienia związane z xlwings
Podstawy xlwings
Poprawa wydajności
Jak obejść brakującą funkcjonalność?
Podsumowanie

Rozdział 10. Narzędzia Excela działające w oparciu o język Python
Wykorzystanie Excela jako frontendu za pomocą xlwings
Dodatek do Excela
Polecenie quickstart
Przycisk Run main
Funkcja RunPython
Wdrażanie
Zależność od Pythona
Autonomiczne skoroszyty: sposób na pozbycie się dodatku xlwings
Hierarchia konfiguracji
Ustawienia
Podsumowanie

Rozdział 11. Tropiciel pakietów Pythona
Co będziemy budować?
Podstawowa funkcjonalność
Web API
Bazy danych
Wyjątki
Struktura aplikacji
Interfejs
Zaplecze
Debugowanie
Podsumowanie

Rozdział 12. Funkcje definiowane przez użytkownika (UDF)
Pierwsze kroki z funkcjami UDF
UDF z poleceniem quickstart
Studium przypadku: Google Trends
Wprowadzenie do Google Trends
Praca z obiektami DataFrames i dynamicznymi tablicami
Pobieranie danych z Google Trends
Tworzenie wykresów za pomocą funkcji UDF
Debugowanie funkcji UDF
Zaawansowane tematy dotyczące funkcji UDF
Podstawowa optymalizacja wydajności
Buforowanie
Dekorator sub
Podsumowanie

Dodatek A. Środowiska Condy
Tworzenie nowego środowiska Condy
Wyłączanie automatycznej aktywacji

Dodatek B. Zaawansowane funkcjonalności VS Code
Debugger
Notatniki Jupyter w VS Code
Uruchamianie notatników Jupyter
Skrypty Pythona z komórkami kodu

Dodatek C. Zaawansowane pojęcia związane z Pythonem
Klasy i obiekty
Praca z obiektami datetime uwzględniającymi strefę czasową
Mutowalne i niemutowalne obiekty Pythona
Wywoływanie funkcji z obiektami mutowalnymi jako argumentami
Funkcje z obiektami mutowalnymi jako domyślnymi argumentami

O autorze