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本書主要介紹在進行數據處理時需要掌握的Excel函數，主要內容包括Excel函數入門、處理數據相關的Excel函數、數據匯總函數、時間處理函數、數學函數、字符處理函數、查找與引用函數、高級函數學習應用、定義名稱與宏表函數，並在每個函數後面配以實用案例，讓讀者循序漸進學習Excel函數，並將其應用到數據處理中。

本書是寫給非IT領域職場辦公人員的Python數據處理指南。因為本書面對的不是專業的程序員，所以在敘述上通俗易懂。為了讓讀者在學習時對Python的知識點有更深刻的印象，書本採用了即學即用的寫作方式：在介紹知識點的同時，及時將知識點穿插到案例應用中。而案例應用採用“提出要解決的問題→找到解決問題的思路→展示完成前後的對比效果→提供解決問題的代碼→逐步分析代碼”的方式進行講解，使讀者既學會了Pyth

本書從零開始系統講解了使用Pandas導入Excel數據，然後使用Pandas技術對數據做整理和分析，後導出為不同形式的Excel文件。完整實現了數據的導入、處理、輸出的處理流程。 全書共10章。第1章為Pandas數據處理環境的搭建，第2章為使用Pandas對Excel數據讀取與保存，第3章介紹與Pandas底層數據相關的NumPy庫，第4章介紹了Pandas中DataFrame表格的增、刪、改、查等常用操作，第5章介紹了對Series與DataFrame兩種數據的運算、分支、遍歷等處理，第6章介紹了字符串的各種清洗技術，第7章介紹時間戳與時間差數據的處理，第8章介紹Pandas中分層索引及與索引相關的操作，第9章介紹了對數據的分組處理及做數據透視表處理，第10章介紹了表格的數據結構轉換，以及多表讀取與保存。書中包含相應示例，不僅可以學會理論知識還可以靈活應用。 本書可作為Excel愛好者和數據分析初學者的入門書籍，以及想提高數據分析效率，拓展數據分析手段相關人員的參考書籍。

本書共6章，採用由淺入深、理論與實戰相結合的方式，從操作和代碼兩個層面講述Excel新的數據分析利器―Power Query的使用。第1章～第4章講解Power Query在Excel中的可視化界面的操作，讓用戶可以輕鬆入門；第5章～第6章，從Power Query的本質―M語言函數式編程角度，講解M代碼的編寫規則，通過編程來完成更高級的數據處理任務 本書適合有一定Excel基礎的讀者，或者需要實現數據處理自動化的讀者。同時，本書也適合從事財務、統計、倉管、數據分析、電商等工作的讀者學習使用。