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出版者:清华大学出版社

作者:张明

出品人:

页数:339

译者:

出版时间:2007-8

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787302158653

丛书系列:

图书标签:

• Excel VBA
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编程启蒙与数据处理：Python 基础与 Pandas 数据分析实战 书名： 编程启蒙与数据处理：Python 基础与 Pandas 数据分析实战 作者： （此处可填写虚构的专家姓名，例如：张伟，李芳） 出版社： （此处可填写虚构的出版社名称，例如：蓝海科技出版社） --- 内容简介 在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。无论是科研机构、金融分析师，还是市场营销人员，对数据进行高效处理、清洗、分析和可视化的能力，已成为一项必备的核心技能。然而，传统的数据处理方式往往效率低下，且难以应对日益庞大的数据集。 本书旨在为零基础读者提供一条清晰、实用的编程学习路径，通过深入浅出地讲解 Python 语言基础，并紧密结合 Pandas 库这一 Python 数据分析领域的核心工具，构建起从编程思维建立到复杂数据处理的完整知识体系。我们摒弃了枯燥的理论堆砌，聚焦于实际应用场景，确保读者在学习过程中能够立即感受到编程带来的效率提升。 本书内容组织严谨，逻辑清晰，分为基础篇、核心篇、进阶篇三个主要部分，总计约 1500 页的详尽内容，力求为读者打下坚实的数据科学基础。 --- 第一部分：编程思维与 Python 基础入门（约 450 页） 本部分是为从未接触过编程语言的读者量身定制的“编程启蒙课”。我们首先强调的是计算思维的培养，而非单纯的语法记忆。 章节设置与重点内容： 1. 初识 Python 环境与编程哲学： 介绍 Python 简洁的语法优势，环境配置（Anaconda/Miniconda），以及如何使用 Jupyter Notebook 进行交互式编程。着重讲解“代码即语言”的核心理念。 2. Python 数据结构基础精讲： 详细剖析 Python 内建的五大数据结构：列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）、集合（Set）以及字符串（String）。每种结构都配有大量针对日常数据场景的示例，如：如何用列表管理待办事项清单，如何用字典存储用户配置文件。 3. 流程控制与逻辑构建： 深入讲解 `if/elif/else` 条件判断、`for` 循环与 `while` 循环。特别设计了“循环优化技巧”章节，展示如何利用 `break`、`continue` 和 `else` 子句提升循环效率。 4. 函数、模块与代码复用： 讲解如何定义函数（包括匿名函数 Lambda），参数传递机制（位置参数与关键字参数），以及如何使用标准库和第三方库。着重介绍如何将常用代码封装成独立的模块，便于管理和复用。 5. 文件操作与异常处理： 教授如何使用 Python 进行文件的读写（文本文件、CSV 文件），并讲解文件路径操作的重要性。异常处理（`try...except...finally`）部分，将通过模拟网络连接失败、文件找不到等错误场景，教会读者编写健壮的代码。 --- 第二部分：Pandas 核心技术深度解析（约 700 页） 本部分是本书的“核心引擎”，专注于 Pandas 库的全面掌握。Pandas 被誉为 Python 数据分析的瑞士军刀，理解其核心对象和操作是进行高效数据处理的关键。 章节设置与重点内容： 1. Series 与 DataFrame 对象的构造与属性： 详尽介绍 Pandas 的两大核心数据结构：一维的 Series 和二维的 DataFrame。重点讲解索引（Index）的构建、数据类型的设定（Dtypes）以及内存使用效率的初步考量。 2. 数据导入与清洗（Data Wrangling I）： 这是实践性最强的一块。 多源数据导入： 涵盖 `read_csv`（重点讲解分隔符、编码、缺失值处理参数）、`read_excel`、JSON 和 SQL 数据库的连接读取。 缺失值处理： 深度对比 `isnull()`、`notnull()`、`dropna()` 的不同策略，以及使用 `fillna()` 进行插值填充（包括前向填充 `ffill` 和后向填充 `bfill`）。 数据类型转换与重塑： 如何使用 `astype()` 强制转换类型，以及如何处理时间序列数据的解析与转换。 3. 数据筛选、切片与重排（Data Indexing and Selection）： 系统讲解获取数据的不同维度的方法。 `.loc` 与 `.iloc` 的精确用法： 详细区分基于标签（Label）和基于整数位置（Integer Position）的选择，并通过大量图表展示边界条件的差异。 布尔索引（Boolean Indexing）： 展示如何使用复杂的逻辑组合（&, |, ~）来筛选满足特定条件的行和列，这是数据过滤的基石。 4. 数据合并、连接与分组聚合（Data Manipulation）： 数据合并： 深入讲解 `merge()` 函数，详细对比 SQL 中 JOIN 的四种类型（内连接、左连接、右连接、全连接）在 Pandas 中的实现。 数据堆叠： 使用 `concat()` 进行垂直或水平的堆叠操作。 GroupBy 强大功能： 介绍 `groupby()` 的“拆分-应用-合并”思想。不仅展示 `sum()`、`mean()` 等基础聚合，更深入讲解 `agg()` 多重聚合、`transform()` 组内计算以及 `filter()` 组过滤的应用。 --- 第三部分：高级应用与数据洞察（约 350 页） 本部分将理论知识与实际业务场景相结合，提升读者的分析深度和处理复杂问题的能力。 章节设置与重点内容： 1. 时间序列数据分析实战： 针对金融、日志分析等场景，详细讲解如何将字符串日期转换为 Pandas DatetimeIndex，如何进行时间重采样（Resampling，如日数据汇总到月度），以及如何计算时间差和滚动窗口统计（Rolling Statistics）。 2. 透视表（Pivot Table）与交叉表（Crosstab）： 介绍 Pandas 内建的 `pivot_table` 功能，并与 Excel 中的透视表功能进行对比和映射，展示如何快速实现多维数据汇总分析。 3. 数据可视化初步集成： 虽然本书侧重数据处理，但有效的可视化是检验处理成果的关键。本章简要介绍 Pandas 内置的绘图接口（基于 Matplotlib），演示如何快速生成柱状图、折线图和散点图，直观展示数据分布和趋势。 4. 性能优化与内存管理： 针对处理大文件时的常见性能瓶颈，提供实用的优化技巧，如使用更高效的数据类型（如 Categorical 类型）、避免不必要的循环操作，以及理解 Pandas 底层 NumPy 数组的优势。 目标读者 职场新人与数据分析初学者： 希望系统学习数据处理工具，但缺乏编程背景的人士。 需要高效处理电子表格数据的专业人士： 如财务、运营、市场调研人员，希望从传统工具转向自动化脚本的实践者。 在校学生： 学习统计学、经济学或计算机科学，需要掌握现代数据分析技术的基础学生。 通过本书的学习，读者将不再局限于传统电子表格软件的行列操作限制，能够运用 Python 和 Pandas 强大的功能，以编程的方式高效地完成数据清洗、转换、合并和基础分析任务，为进一步深入机器学习和高级数据科学打下坚实且实用的基础。

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我最近的工作中，经常需要处理大量的跨部门数据整合，手动操作效率低得令人发指，所以急切需要一套能切实解决实际问题的VBA指南。翻阅这本书的过程中，有一个章节专门讲了如何使用VBA来自动化报表生成和邮件发送的组合流程，这简直是为我量身定制的解决方案。作者没有停留在仅仅教会你如何写一个循环或一个函数，而是构建了一个完整的、可投入生产环境的自动化流程。我特别欣赏它对于错误处理机制的强调，书中明确指出在执行文件保存或邮件附件创建时，应如何设置`On Error Resume Next`或更精细的错误捕获，这在实际工作中是保证脚本稳定性的生命线。另外，书中关于UserForm的定制化设计部分也相当给力，它展示了如何创建带有下拉菜单、复选框以及数据验证的自定义输入界面，这使得即便是没有编程基础的同事也能通过友好的界面输入数据，极大地提升了数据录入的准确性和部门间的协作效率。这本书更像是一位经验丰富的老项目经理在分享他的“效率秘籍”，而不是冷冰冰的编程手册，它的实战性远超我的预期。

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这本书的语言风格属于那种非常务实、直来直去的类型，没有任何花哨的辞藻，直奔主题。阅读体验非常高效，适合时间紧张的职场人士。我注意到，作者在讲解复杂概念时，常常使用类比的方法来帮助理解，例如，将VBA的“过程（Procedure）”比作一个流程图上的具体步骤，将“对象（Object）”比作现实世界中的具体实体，这种接地气的比喻方式，有效避免了初学者在面对面向对象编程时的迷茫感。在涉及性能优化的问题上，这本书也没有回避，它坦诚地指出了在处理大型数据集时，关闭屏幕更新（`Application.ScreenUpdating = False`）和自动计算（`Application.Calculation = xlCalculationManual`）的必要性，并且给出了一个在完成任务后恢复这些设置的“安全退出”模板代码。这种对“好代码”标准的强调，让我从一个仅仅追求“能跑就行”的心态，转变为开始注重代码的健壮性和运行效率，这是一种潜移默化的专业提升。

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说实话，我之前也买过几本关于Excel宏和VBA的书，但很多都停留在Excel 2003的兼容性内容上，很多新特性和对象模型更新都没有涉及，阅读体验非常割裂。这本书的优势之一，就是完全聚焦于2007版本带来的界面和对象模型的革新，这对于我们这些需要维护较新系统环境的用户来说，至关重要。比如，它详细讲解了Ribbon界面的定制接口，虽然2007版本在Ribbon定制上不如后续版本灵活，但书中提供的XML基础知识和加载宏的思路，为理解后续版本的定制打下了坚实基础。此外，书中对数据透视表（PivotTable）通过VBA进行动态控制的讲解也特别到位，我成功地利用书中的代码，实现了一个可以根据用户选择的月份自动刷新和重新布局数据透视表的功能，这在过去我是完全没有头绪的。这种对特定版本新特性的精准把握和深入挖掘，是这本书最有价值的地方，它保证了所学知识的“保质期”和适用性。

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这本书的封面设计，说实话，第一眼并没有给我留下特别深刻的印象，那种经典的蓝白配色，略显传统，但作为一本专注于Excel 2007 VBA的工具书，我更看重的是内页的干货。拿到手翻阅时，我首先关注的是目录的结构是否清晰合理，毕竟涉及具体功能的学习，逻辑性至关重要。我发现它在模块划分上做得比较到位，从基础的对象模型介绍，到事件驱动的编写，再到与外部数据源的交互，层次递进感很强，不像有些教材上来就堆砌代码，让人望而却步。特别是对初学者而言，这种循序渐进的安排，极大地降低了入门的门槛。我试着跟着前面的几个范例敲了一下，发现作者在代码注释方面做得非常细致，每一个关键步骤几乎都有对应的解释，这对于理解VBA底层逻辑非常有帮助，避免了仅仅停留在“能跑起来”的表面。例如，在处理工作表操作的部分，对于`Worksheets("Sheet1").Select`和`ThisWorkbook.Worksheets(1)`这两种不同引用方式的性能差异，书中都有进行简要的对比分析，这种细节的关注，体现了作者在实际应用中积累的经验，而不是纸上谈兵的理论堆砌。总的来说，这本书的排版和布局，虽然不至于惊艳，但绝对是实用主义的典范，让人能够安心地沉浸在学习的海洋中。

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我个人对编程语言的学习习惯是“先看成品，再解剖原理”。这本书恰好迎合了我的这种偏好。它不是那种教科书式的理论先行，而是大量地穿插了“即学即用”的微小范例。比如，在讲解数组操作时，它不是先给你讲数组的内存结构，而是直接给出一个快速将一组数据去重并排序的实用小工具代码，然后才在你尝试修改这个工具的过程中，自然而然地带出数组的声明和操作方法。这种“反向学习法”，极大地提高了学习的趣味性和即时满足感。我特别喜欢其中关于文件系统操作的部分，书中提供了一个批处理脚本的VBA封装，能够自动在指定目录下创建符合特定命名规则的文件夹结构，这对于项目经理进行项目启动准备工作时，能节省大量重复性的文件创建时间。可以说，这本书的每一章都像是一个待解决的实际问题，作者给出的解决方案都是可以直接复制粘贴并微调后投入使用的“即战力”，而不是需要大量二次开发的理论模型。

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