具体描述
《Excel实战应用大师》：一本从软件入门操作讲起、介绍到完整应用
技法的Excel 2010综合手册，手册中对“Excel 2010基础知识和基本操作”
、“Excel表格美化”、“数据计算分析”、“公式与函数的使用”、“图
形图表的创建”、“宏／Excel的外部数据／控件／数据安全性的使用技巧
”等核心知识作了详细讲解。此外，在介绍Excel软件知识的同时结合实际
工作中的应用实例，做到理论与实践相结合，并特别突出了Excel2010中一
些对实际工作非常有用的新功能。
《Excel实战应用大师》由电脑报编著。
好的，根据您的要求，这是一份关于一本名为《EXCEL实战应用大师》之外的图书的详细简介，这份简介将不会提及《EXCEL实战应用大师》的内容，力求内容详实且自然流畅。 --- 图书名称： 《数据驱动时代的 Python 编程精进：从基础语法到高级应用》 图书简介： 在当今这个以数据为核心的数字化浪潮中，掌握高效的数据处理、分析与自动化工具已成为各个行业专业人士的必备技能。本书《数据驱动时代的 Python 编程精进：从基础语法到高级应用》并非侧重于电子表格软件的特定技巧，而是致力于为读者打造一套坚实的、基于通用编程语言的解决方案体系。我们聚焦于如何利用 Python——这种被公认为最适合数据科学和工程实践的语言——来系统性地解决现实世界中的复杂问题。 本书的编写理念是：理论与实践并重，从底层逻辑到上层应用全面覆盖。 我们不满足于提供零散的函数或公式技巧，而是引导读者建立起对数据处理范式的深刻理解，使其具备独立开发、维护和优化数据处理流程的能力。 第一部分：Python 编程基石与数据结构深度解析 本书的开篇部分，将彻底巩固读者对 Python 语言核心概念的掌握。我们假设读者可能具备一定的编程基础，但旨在将这些基础提升到“精通”的水平。 1. 深入理解 Python 执行模型与内存管理： 区别于仅关注“如何实现功能”，本书会深入探讨 Python 解释器的运行机制、GIL（全局解释器锁）的影响以及变量在内存中的生命周期。理解这些底层机制，是编写高性能代码的关键前提。 2. 核心数据结构的魔力： 我们将详尽剖析 Python 内建的列表（List）、字典（Dictionary）、集合（Set）和元组（Tuple）的内部结构和时间复杂度。更重要的是，会引入面向对象的编程（OOP）思想，展示如何利用类和对象来构建复杂、可扩展的数据模型，例如实现自定义的链表或树形结构，以应对特定场景下的性能优化需求。 3. 高级控制流与函数式编程的融合： 涵盖装饰器、生成器（Generator）和迭代器（Iterator）的实际应用场景，特别是如何利用它们来处理大规模数据集，实现“惰性计算”，从而显著降低内存开销。同时，本书还会介绍 Lambda 表达式和 `map`/`filter`/`reduce` 等函数式编程元素，展示如何在 Python 代码中实现更简洁、更具表达力的逻辑。 第二部分：数据科学核心库的系统化掌握 本书的核心价值体现在对数据科学领域三大支柱库的全面、深入的讲解与实践上。我们强调的不是简单调用 API，而是理解这些库背后的数学和算法原理。 1. NumPy：高效数值计算的引擎： 我们将超越基础的数组创建和索引，重点讲解多维数组（ndarray）的广播机制（Broadcasting）、内存视图（View）与复制（Copy）的区别，以及如何利用向量化操作取代低效的循环。附带讲解线性代数运算在实际工程中的应用。 2. Pandas：结构化数据处理的瑞士军刀： Pandas 部分是本书的重头戏之一。我们将用大量的真实案例来阐述 Series 和 DataFrame 的强大功能。这包括但不限于： 复杂数据清洗与重塑： 缺失值的高级插补策略（基于模型的预测填充）、数据透视表的高效构建（Pivot Tables/Crosstab）、多级索引（MultiIndex）的处理技巧。 时间序列分析的起点： 如何利用 Pandas 进行日期时间对象的解析、重采样（Resampling）、滚动窗口计算（Rolling Window）以及时间序列的对齐。 性能优化： 探讨 `apply()`、`loc`/`iloc` 的性能差异，以及何时应转向更底层的 NumPy 操作以加速数据转换。 3. Matplotlib 与 Seaborn：可视化叙事的力量： 本部分着重于“讲故事”而非仅仅“画图”。我们将深入定制图表的每一个元素（轴、刻度、图例、注释），确保生成的图表不仅美观，而且信息传达准确无误。对于 Seaborn，我们将侧重于展示如何利用其统计绘图功能，快速揭示数据间的复杂关系，例如通过核密度估计图（KDE）或联合分布图（Joint Plot）来观察分布特征。 第三部分：自动化与流程集成——从脚本到生产力工具 本书的第三部分，旨在将前两部分学到的数据处理能力，转化为实际的工作流自动化工具。这部分内容完全脱离了特定电子表格软件的限制，聚焦于跨平台、跨系统的集成能力。 1. 文件系统自动化与数据采集： 讲解如何使用 `os` 和 `pathlib` 模块进行健壮的文件和目录管理。重点介绍使用第三方库进行网络请求（如 `requests`）和基础网页抓取（Scrapy 框架的初步介绍），构建自动化的数据获取管道。 2. 数据库交互与数据持久化： 介绍 `sqlite3` 模块进行本地数据库操作，并深入探讨 `SQLAlchemy` 库，实现 Python 代码与关系型数据库（如 PostgreSQL 或 MySQL）的无缝连接。学习如何编写参数化查询，确保数据操作的安全性和效率。 3. 报告与文档生成： 展示如何利用 Python 自动生成专业文档。例如，使用 `openpyxl` 或 `XlsxWriter` 来创建复杂格式的电子表格报告（包括图表嵌入、条件格式设置），以及使用 `ReportLab` 或 Markdown 库生成 PDF 文档，实现“一键生成周报/月报”的生产力飞跃。 4. 版本控制与协作基础： 最后，本书将简要介绍 Git 的基本概念，强调在任何严肃的编程项目中，代码管理和协作的重要性，确保读者能够将所学的脚本纳入规范化的开发流程中。 本书的独特价值： 本书拒绝提供“一招鲜”的速成技巧，而是提供了一套系统化的、可迁移的编程思维框架。读者学到的不是如何操作某个软件的特定功能，而是如何运用一门通用语言，针对任何结构化或半结构化数据源，构建起从数据获取、清洗、分析、可视化到最终报告生成的完整、可重复的自动化工作流。这使得读者在面对不断变化的技术环境时，依然能够保持强大的竞争力。 目标读者： 具备基本计算机操作能力，希望从数据操作的重复性劳动中解放出来，转向数据分析、业务智能或软件开发的工程师、分析师、科研人员及高级行政管理人员。 ---
作者简介
目录信息
第1章 初识1Exce1 2010 1.1 启动和退出Exce1 2010 1.1.1 启动Exce1 2010 1.1.2 退出Exce1 2010 1.2 认识ExceI 2010的工作界面 1.3 工作簿的基本操作 1.3.1 新建工作簿 1.3.2 保存工作簿 1.3.3 打开工作簿 1.3.4 共享工作簿 1.3.5 隐藏与显示工作簿 1.4 文件的转换与兼容性 1.4.1 Exce1 2010支持的文件格式 1.4.2 检查Exce1版本兼容性 1.4.3 旧版本文件转换为新文件 1.4.4 保存为其他兼容版本格式 1.5 工作表的基本操作 1.5.1 插入或删除工作表 1.5.2 设置工作表的数量 1.5.3 移动或复制工作表 1.5.4 隐藏与显示工作表 1.5.5 设置工作表标签 1.5.6 发布工作表第2章 数据的输入与修改 2.1 输入数据 2.1.1 输入文本 2.1.2 输入数值 2.1.3 输入时间和日期 2.1.4 输入特殊符号 2.2 快速填充数据 2.2.1 设置填充步长 2.2.2 自定义填充 2.2.3 填充相同序列 2.2.4 快速填充数据 2.2.5 从下拉列表中填充 2.3 编辑数据 2.3.1 移动单元格中的数据 2.3.2 复制单元格中的数据 2.3.3 修改单元格中的数据 2.3.4 查找单元格中的数据 2.3.5 删除单元格中的数据 2.4 设置数据有效性第3章 编辑与美化工作表 3.1 单元格的基本操作 3.1.1 选中单元格 3.1.2 插入单元格 3.1.3 删除单元格 3.1.4 合并单元格 3.2 行和列的基本操作 3.2.1 选择行和列 3.2.2 插入行和列 3.2.3 删除行和列 3.2.4 调整行高和列宽 3.2.5 隐藏和显示行和列 3.3 拆分和冻结窗口 3.3.1 拆分窗口 3.3.2 冻结窗口 3.4 数据的保护 3.4.1 保护工作表 3.4.2 保护工作簿 3.4.3 设置用户编辑区域 3.5 设置单元格格式 3.5.1 设置数字格式 3.5.2 设置对齐方式 3.5.3 设置字体格式 3.5.4 添加边框 3.5.5 填充底纹 3.6 设置工作表背景 3.7 设置表格样式 3.7.1 设置条件格式 3.7.2 套用表格格式 3.7.3 设置单元格样式 3.8 使用批注 3.8.1 插入批注 3.8.2 编辑批注……第4章 使用图形对象第5章 数据的排序、筛选与汇总第6章 在Excel中使用图表第7章 使用公式和函数第8章 数据透视表和透视图第9章 数据分析工具和应用视图第10章 Excel宏编程基础第11章 面向对象编写VBA第12章 Excel与Office协作第13章 Excel经典案例实战
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