《Python+Office》内容简介

本书分为6篇。第1篇Python编程基础篇，介绍Python语言及开发环境搭建、Python编程基础、利用Python进行数据准备；第2篇Excel数据自动化处理篇，介绍利用Python进行数据处理、数据分析和数据可视化；第3篇Word文本自动化处理篇，介绍文本自动化处理、利用Python进行文本自动化处理、利用Python制作企业运营月报Word版；第4篇幻灯片自动化制作篇，介绍幻灯片自动化制作、利用Python进行幻灯片自动化制作、利用Python制作企业运营月报幻灯片；第5篇邮件自动化处理篇，介绍利用Python批量发送电子邮件、利用Python获取电子邮件、利用Python自动发送电商会员邮件；第6篇文件自动化处理篇，介绍利用Python进行文件自动化处理。
本书从实际工作需求的角度，详细介绍了基于Python的办公自动化技术，既可以作为职场人员学习Python办公自动化的自学用书，也可以作为高等院校相关专业学生的参考用书。
王国平，具有十余年金融、电力、互联网等行业从业经历，现已出版十余本专著；擅长数据分析、数据可视化、机器学习等，精通Python、SPSS、Tableau、Power BI等数据分析工具，熟悉MySQL、SQL Server等数据库，以及Hadoop、Hive、Zeppelin、Spark等大数据分析及可视化工具。

作品目录

内容简介
前言
第1篇
Python编程基础篇
第1章：初识Python语言及开发环境搭建
1.1、Python及其优势
1.2、搭建Python开发环境
1.3、上机实践题
第2章：Python编程基础
2.1、Python数据类型
2.2、Python基础语法
2.3、Python常用高阶函数
2.4、Python编程技巧
2.5、上机实践题
第3章：利用Python进行数据准备
3.1、数据的读取
3.2、数据的索引
3.3、数据的切片
3.4、数据的删除
3.5、数据的排序
3.6、数据的聚合
3.7、数据的透视
3.8、数据的合并
3.9、工作表合并与拆分
3.10、上机实践题
第2篇
Excel数据自动化处理篇
第4章：利用Python进行数据处理
4.1、重复值的处理
4.2、缺失值的处理
4.3、异常值的处理
4.4、Python处理金融数据案例实战
4.5、上机实践题
第5章：利用Python进行数据分析
5.1、Python描述性分析
5.2、Python相关分析
5.3、Python线性回归分析
5.4、上机实践题
第6章：利用Python进行数据可视化
6.1、绘制对比型图表及案例
6.2、绘制趋势型图表及案例
6.3、绘制比例型图表及案例
6.4、绘制分布型图表及案例
6.5、绘制其他类型图表及案例
6.6、上机实践题
第3篇
Word文本自动化处理篇
第7章：文本自动化处理
7.1、应用场景及环境搭建
7.2、Python-docx库案例演示
7.3、案例演示完整代码
7.4、上机实践题
第8章：利用Python进行文本自动化处理
8.1、自动化处理页眉
8.2、自动化处理样式
8.3、自动化处理文本
8.4、自动化处理节
8.5、上机实践题
第9章：利用Python制作企业运营月报Word版
9.1、整理及清洗门店销售数据
9.2、运营数据的可视化分析
9.3、批量制作企业运营月报
9.4、企业运营月报Word版案例完整代码
9.5、上机实践题
第4篇
幻灯片自动化制作篇
第10章：幻灯片自动化制作
10.1、应用场景及环境搭建
10.2、Python-pptx库案例演示
10.3、案例演示完整代码
10.4、上机实践题
第11章：利用Python进行幻灯片自动化制作
11.1、自动化制作文本
11.2、自动化制作图形
11.3、自动化制作表格
11.4、自动化制作形状
11.5、上机实践题
第12章：利用Python制作企业运营月报幻灯片
12.1、制作商品销售分析报告
12.2、制作客户留存分析报告
12.3、企业运营月报幻灯片案例完整代码
12.4、上机实践题
第5篇
邮件自动化处理篇
第13章：利用Python批量发送电子邮件
13.1、邮件服务器概述
13.2、发送电子邮件
13.3、发送电子邮件案例
13.4、上机实践题
第14章：利用Python获取电子邮件
14.1、获取邮件内容
14.2、解析邮件内容
14.3、获取邮件小结
14.4、上机实践题
第15章：利用Python自动发送电商会员邮件
15.1、电商会员邮件营销
15.2、提取未付费的会员数据
15.3、发送定制邮件提醒
15.4、发送定制短信提醒
15.5、上机实践题
第6篇
文件自动化处理篇
第16章：利用Python进行文件自动化处理
16.1、文件和文件夹的基础操作
16.2、文件的解压缩操作
16.3、显示目录树下的文件名称
16.4、修改目录树下的文件名称
16.5、合并目录树下的数据文件
16.6、上机实践题
附录A
安装Python
3.10版本及第三方库
附录B
Python常用的第三方工具包简介
B.1、数据分析类包
B.2、数据可视化类包
B.3、机器学习类包