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📘《Python+Office：轻松实现Python办公自动化》是一本为Python初学者和办公人员设计的实用指南，旨在帮助读者利用Python实现办公自动化的目标。本书通过简洁的语言和丰富的实例，详细介绍了如何使用Python与Office软件进行交互，从而提高工作效率和准确性。

💖本书重点讲解了Python在Office软件中的应用，包括Word、Excel和PowerPoint等组件的使用方法。通过实际案例的解析，本书深入浅出地介绍了如何使用Python自动化处理Office文档，如格式化文本、创建图表、处理数据等。此外，书中还介绍了如何使用Python读取和写入Office文件，以及如何将Python与Office软件进行集成，实现更高效的工作流程。

💖阅读本书的过程中，我深感其对办公自动化的重视和实践意义。在现代办公环境中，随着数据的爆炸式增长和任务的多样化，自动化已成为提高工作效率和质量的关键。通过Python与Office软件的结合，我们可以轻松地完成许多重复性、繁琐的任务，从而将更多的时间和精力投入到更有创造性的工作中。

🔥本书的优点在于其详实的内容和实用的案例。作者不仅提供了Python与Office软件交互的基本知识，还通过实际项目帮助读者加深理解和应用。此外，书中还提供了许多实用的技巧和最佳实践，帮助读者更好地掌握Python在办公自动化中的应用。

🎁《Python+Office：轻松实现Python办公自动化》一书是一本极具实用价值的教程，适合想要了解和掌握Python办公自动化的读者阅读。通过阅读该书，我们可以深入了解Python在办公自动化领域的应用，掌握Python办公自动化的基本知识和技能，提高工作效率和质量。如果你还在为繁琐的办公任务而烦恼，不妨尝试一下Python办公自动化，或许会带给你意想不到的收获和惊喜！

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书籍信息

书名: Python+Office：轻松实现Python办公自动化
作者: 王国平
出版年: 2021-7
页数: 304
定价: 79
装帧: 平装
ISBN: 9787121414404

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。

作者简介

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。

书籍目录

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
1.1Python及其优势 2
1.1.1Python的历史 2
1.1.2Python的特点 2
1.1.3Python的优势 3
1.2搭建Python开发环境 3
1.2.1安装Anaconda 3
1.2.2安装Jupyter库 5
1.2.3库管理工具pip 7
1.3上机实践题 8
第2章Python编程基础 9
2.1Python数据类型 10
2.1.1数值（Number） 10
2.1.2字符串（String） 11
2.1.3列表（List） 13
2.1.4元组（Tuple） 15
2.1.5集合（Set） 16
2.1.6字典（Dictionary） 18
2.2Python基础语法 20
2.2.1基础语法：行与缩进 20
2.2.2条件语句：if及if嵌套 21
2.2.3循环语句：while与for 22
2.2.4格式化：format()函数 25
2.3Python常用高阶函数 26
2.3.1map()函数：数组迭代 27
2.3.2reduce()函数：序列累积 28
2.3.3filter()函数：数值过滤 28
2.3.4sorted()函数：列表排序 29
2.4Python编程技巧 30
2.4.1Tab键自动补全程序 30
2.4.2多个变量的数值交换 31
2.4.3列表解析式筛选元素 32
2.4.4遍历函数 33
2.4.5split()函数：序列解包 34
2.5上机实践题 35
第3章利用Python进行数据准备 36
3.1数据的读取 37
3.1.1读取本地离线数据 37
3.1.2读取Web在线数据 39
3.1.3读取常用数据库中的数据 39
3.2数据的索引 41
3.2.1set_index()函数：创建索引 41
3.2.2unstack()函数：重构索引 43
3.2.3swaplevel()函数：调整索引 44
3.3数据的切片 44
3.3.1提取一列或多列数据 44
3.3.2提取一行或多行数据 46
3.3.3提取指定区域的数据 46
3.4数据的删除 47
3.4.1删除一行或多行数据 47
3.4.2删除一列或多列数据 48
3.4.3删除指定的列表对象 49
3.5数据的排序 50
3.5.1按行索引对数据进行排序 50
3.5.2按列索引对数据进行排序 51
3.5.3按一列或多列对数据进行排序 51
3.5.4按一行或多行对数据进行排序 52
3.6数据的聚合 52
3.6.1level参数：指定列聚合数据 52
3.6.2groupby()函数：分组聚合 53
3.6.3agg()函数：自定义聚合 54
3.7数据的透视 55
3.7.1pivot_table()函数：数据透视 55
3.7.2crosstab()函数：数据交叉 58
3.8数据的合并 59
3.8.1merge()函数：横向合并 59
3.8.2concat()函数：纵向合并 62
3.9工作表合并与拆分 63
3.9.1单个工作簿多个工作表合并 63
3.9.2多个工作簿单个工作表合并 65
3.9.3工作表按某一列拆分数据 66
3.10上机实践题 67
第2篇Excel数据自动化处理篇
第4章利用Python进行数据处理 69
4.1重复值的处理 70
4.1.1Excel重复值的处理 70
4.1.2Python重复值的检测 70
4.1.3Python重复值的处理 71
4.2缺失值的处理 73
4.2.1Excel缺失值的处理 73
4.2.2Python缺失值的检测 73
4.2.3Python缺失值的处理 74
4.3异常值的处理 77
4.3.1Excel异常值的处理 77
4.3.2Python异常值的检测 77
4.3.3使用replace()函数处理异常值 78
4.4Python处理金融数据案例实战 80
4.4.1读取上证指数股票数据 80
4.4.2提取2020年8月数据 81
4.4.3填充非交易日缺失数据 82
4.4.4使用diff()函数计算数据偏移 83
4.5上机实践题 84
第5章利用Python进行数据分析 85
5.1Python描述性分析 86
5.1.1平均数及案例 87
5.1.2中位数及案例 89
5.1.3方差及案例 89
5.1.4标准差及案例 90
5.1.5百分位数及案例 91
5.1.6变异系数及案例 92
5.1.7偏度及案例 93
5.1.8峰度及案例 93
5.2Python相关分析 94
5.2.1皮尔逊相关系数 95
5.2.2斯皮尔曼相关系数 96
5.2.3肯德尔相关系数 97
5.3Python线性回归分析 99
5.3.1线性回归模型简介 100
5.3.2线性回归模型建模 102
5.3.3线性回归模型案例 103
5.4上机实践题 107
第6章利用Python进行数据可视化 108
6.1绘制对比型图表及案例 109
6.1.1绘制条形图 109
6.1.2绘制气泡图 110
6.2绘制趋势型图表及案例 111
6.2.1绘制折线图 112
6.2.2绘制面积图 113
6.3绘制比例型图表及案例 114
6.3.1绘制饼图 115
6.3.2绘制环形图 117
6.4绘制分布型图表及案例 118
6.4.1绘制散点图 119
6.4.2绘制箱型图 120
6.5绘制其他类型图表及案例 122
6.5.1绘制树状图 122
6.5.2绘制K线图 124
6.6上机实践题 126
第3篇Word文本自动化处理篇
第7章文本自动化处理 129
7.1应用场景及环境搭建 130
7.1.1文本自动化应用场景 130
7.1.2文本自动化环境搭建 130
7.2Python-docx库案例演示 131
7.2.1document()函数：打开文档 132
7.2.2add_heading()函数：添加标题 133
7.2.3add_paragraph()函数：添加段落 133
7.2.4add_picture()函数：添加图片 134
7.2.5add_table()函数：添加表格 135
7.2.6add_paragraph()函数：设置段落样式 136
7.2.7add_run()函数：设置字符样式 137
7.2.8add_page_break()函数：添加分页符 138
7.3案例演示完整代码 138
7.4上机实践题 140
第8章利用Python进行文本自动化处理 141
8.1自动化处理页眉 142
8.1.1访问页眉 142
8.1.2添加页眉定义 142
8.1.3添加简单页眉 143
8.1.4添加“分区”页眉 143
8.1.5移除页眉 144
8.2自动化处理样式 144
8.2.1样式对象简介 144
8.2.2访问样式 145
8.2.3应用样式 145
8.2.4添加或删除样式 147
8.2.5定义字符格式 147
8.2.6定义段落格式 148
8.2.7使用段落特定的样式属性 148
8.2.8控制样式的显示方式 149
8.2.9处理潜在样式 149
8.3自动化处理文本 150
8.3.1设置段落文本对齐 150
8.3.2设置段落缩进 151
8.3.3设置制表位 152
8.3.4设置段落间距 152
8.3.5设置行间距 153
8.3.6设置分页属性 153
8.3.7设置字体和字号 154
8.3.8设置字体颜色 154
8.4自动化处理节 155
8.4.1节对象简介 155
8.4.2访问节和添加节 156
8.4.3节的主要属性 157
8.5上机实践题 159
第9章利用Python制作企业运营月报Word版 160
9.1整理及清洗门店销售数据 161
9.1.1合并各门店的销售数据 161
9.1.2异常数据的检查和处理 161
9.1.3缺失数据的检测与处理 162
9.2运营数据的可视化分析 163
9.2.1门店运营数据的可视化分析 163
9.2.2地区销售数据的可视化分析 166
9.2.3客户购买数据的可视化分析 169
9.3批量制作企业运营月报 172
9.3.1制作门店运营分析报告 172
9.3.2制作地区销售分析报告 173
9.3.3制作客户消费分析报告 175
9.4企业运营月报Word版案例完整代码 177
9.5上机实践题 179
第4篇幻灯片自动化制作篇
第10章幻灯片自动化制作 181
10.1应用场景及环境搭建 182
10.1.1幻灯片自动化应用场景 182
10.1.2幻灯片自动化环境搭建 182
10.2Python-pptx库案例演示 183
10.2.1presentation()函数：打开演示文稿 183
10.2.2add_slide()函数：添加幻灯片 183
10.2.3title_shape()函数：添加主标题和副标题 185
10.2.4add_paragraph()函数：添加段落 185
10.2.5add_chart()函数：插入图表 186
10.3案例演示完整代码 186
10.4上机实践题 187
第11章利用Python进行幻灯片自动化制作 188
11.1自动化制作文本 189
11.1.1添加普通文本 189
11.1.2设置文本加粗 189
11.1.3设置文本字号 190
11.1.4设置文本倾斜 191
11.1.5设置文本下画线 192
11.1.6设置文本颜色 193
11.2自动化制作图形 194
11.2.1添加简单图形 194
11.2.2添加复杂图形 195
11.2.3添加图表图例 196
11.2.4添加数据标签 198
11.2.5自定义数据标签 199
11.2.6添加复合图形 201
11.3自动化制作表格 205
11.3.1添加自定义表格 205
11.3.2设置行高和列宽 205
11.3.3合并表格首行 206
11.3.4设置表格标题 208
11.3.5添加变量数据 209
11.3.6修改表格样式 211
11.4自动化制作形状 213
11.4.1形状对象简介 213
11.4.2添加单个形状 214
11.4.3添加多个相同形状 215
11.4.4添加多个不同形状 216
11.5上机实践题 217
第12章利用Python制作企业运营月报幻灯片 218
12.1制作商品销售分析报告 219
12.1.1制作销售额分析 219
12.1.2制作订单量分析 220
12.1.3制作退单量分析 222
12.2制作客户留存分析报告 224
12.2.1制作新增客户数量 224
12.2.2制作客户留存率 225
12.2.3制作客户流失原因 227
12.3企业运营月报幻灯片案例完整代码 229
12.4上机实践题 235
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 237
13.1邮件服务器概述 238
13.1.1 邮件服务器原理 238
13.1.2 开启126邮箱相关服务 239
13.1.3 开启QQ邮箱相关服务 240
13.1.4 开启Sina邮箱相关服务 240
13.1.5开启Hotmail邮箱相关服务 241
13.2发送电子邮件 241
13.2.1SMTP()方法：连接邮件服务器 241
13.2.2ehlo()方法：登录邮件服务器 242
13.2.3sendmail()方法：发送邮件 243
13.3发送电子邮件案例 243
13.4上机实践题 244
第14章利用Python获取电子邮件 245
14.1获取邮件内容 246
14.1.1通过POP3协议连接邮件服务器 246
14.1.2通过POP3协议下载邮件 247
14.2解析邮件内容 249
14.2.1解析邮件正文 249
14.2.2转换邮件编码 250
14.3获取邮件小结 250
14.3.1获取126邮箱中的邮件 251
14.3.2获取QQ邮箱中的邮件 253
14.3.3获取Sina邮箱中的邮件 256
14.3.4 获取Hotmail邮箱中的邮件 259
14.4上机实践题 262
第15章利用Python自动发送电商会员邮件 263
15.1电商会员邮件营销 264
15.1.1会员邮件营销 264
15.1.2提高邮件的发送率 264
15.2提取未付费的会员数据 264
15.2.1整理电商会员数据 264
15.2.2 读取未付费会员的信息 265
15.3发送定制邮件提醒 266
15.3.1创建SMTP对象 266
15.3.2发送定制邮件信息 266
15.4发送定制短信提醒 268
15.4.1注册Twilio账号 268
15.4.2发送定制短信 269
15.5上机实践题 270
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 271
16.1文件和文件夹的基础操作 272
16.1.1复制文件和文件夹 272
16.1.2移动文件和文件夹 273
16.1.3删除文件和文件夹 274
16.2文件的解压缩操作 274
16.2.1读取ZIP文件 274
16.2.2解压缩ZIP文件 275
16.2.3创建ZIP文件 276
16.3显示目录树下的文件名称 276
16.3.1显示指定目录树下文件名称 277
16.3.2显示目录树下文件及子文件名称 277
16.4修改目录树下的文件名称 278
16.4.1修改所有类型文件名称 278
16.4.2修改指定类型文件名称 279
16.5合并目录树下的数据文件 280
16.5.1合并所有类型文件中的数据 280
16.5.2合并指定类型文件中的数据 282
16.6上机实践题282
附录A安装Python3.10版本及第三方库 283
附录BPython常用的第三方工具包简介 286
B.1数据分析类包 286
B.2数据可视化类包 287
B.3机器学习类包 288