·围绕数据分析的全流程，系统、全面地介绍数据分析的主要知识点。
·对照Excel学习Python数据分析，降低学习门槛，方便快速上手。
·知识点全面，覆盖xlwings、openpyxl、pandas、Matplotlib和Seaborn等常用库。
·突出案例实战，帮助读者形成数据分析的思维模式。
·提供书中用到的Excel文件和对应的Python源代码，供读者免费下载使用。
本书主要介绍如何使用Python处理Excel数据。本书内容分为三大部分：第一部分主要介绍数据分析的概念和Python基础；第二部分通过蜂蜜电商数据分析案例详细介绍数据分析的技术要点，包括读写Excel文件所需的xlwings库和openpyxl库、数据分析的pandas核心库，以及数据可视化常用的Matplotlib库和Seaborn库；第三部分包括个人消费贷款数据分析和螺蛳粉连锁店销售数据分析两个实践案例，通过实践案例帮助读者回顾理论知识并提高实践能力。
本书适合Python零基础且需要处理大量Excel数据的办公人员阅读，也可以作为学习Python数据分析的入门教程。
作者简介:
目录:
第一部分 数据分析的概念和Python基础 1
第 1章 数据分析基础知识 2
1.1 为什么要做数据分析 2
1.2 为什么要使用Python做数据分析 4
1.3 数据分析的对象 7
1.4 数据分析的流程 8
第 2章 Python基础知识 10
2.1 安装Python和PyCharm 10
2.2 变量 13
2.3 简单的数据类型 17
2.4 控制语句 28
第3章 Python中的 概念 41
3.1 复杂的数据类型 41
3.2 函数 47
3.3 类 53
3.4 异常 54
3.5 文件操作 57
第二部分 蜂蜜电商数据分析 61
第4章 读取和清洗数据 62
4.1 业务分析 62
4.2 读取Excel数据 64
4.3 清洗数据 76
4.4 编写读写文件的代码 83
第5章 筛选数据 85
5.1 通过条件筛选数据 86
5.2 通过交易日期筛选数据 91
第6章 数据的基础运算 96
6.1 算术运算 96
6.2 比较运算 98
6.3 通过函数运算数据 99
第7章 把数据连接起来 105
7.2 合并多个Excel文件的数据 113
第8章 分组统计、数据透视表和排序 115
8.1 分组统计数据 115
8.2 数据透视表 119
8.3 排序 125
第9章 数据可视化 132
9.1 柱形图和图表基础 133
9.2 绘制常见的图表 149
9.3 其他常用的图表技术 159
第 10章 保存数据和图表到Excel文件中 171
10.1 简单保存数据到Excel文件中 171
10.2 使用xlwings保存数据到Excel文件中 173
第三部分 实践案例 181
第 11章 个人消费贷款数据分析 182
11.1 业务和数据特点分析 182
11.2 数据处理 185
11.3 数据筛选 187
11.4 统计分析 192
11.5 通过数据关联查询和统计分析数据 200
11.6 数据可视化 202
11.7 保存结果 209
第 12章 螺蛳粉连锁店销售数据分析 211
12.1 业务分析 211
12.2 读取数据 214
12.3 整理和分析数据 221
12.4 数据可视化 224
12.5 保存结果 227
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