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【推荐语】
“入职数据分析师系列”图书的前两本《对比Excel，轻松学习Python 数据分析》和《对比Excel，轻松学习SQL 数据分析》深受读者好评，截至2021 年8 月累计销量近15万册。这本《对比Excel，轻松学习Python 报表自动化》继承了对比学习的特点，帮助职场新人利用Python来实现报表自动化，大幅提升工作效率。
【作者】
张俊红：某互联网公司资深数据分析师，畅销书《对比Excel，轻松学习Python数据分析》作者。对比学习法倡导者，入职数据分析师系列丛书作者。喜欢分享，致力于做一个数据科学路上的终身学习者、实践者、分享者。公众号“俊红的数据分析之路”运营人。
【内容】
“入职数据分析师系列”图书的前两本《对比Excel，轻松学习Python数据分析》和《对比Excel，轻松学习SQL数据分析》深受读者好评，截至2021年8月累计销量近15万册。这本《对比Excel，轻松学习Python报表自动化》继承了对比学习的特点，全书内容围绕Excel功能区的各个模块，通过对比Excel的方式来详细讲解每个模块中对应的Python代码如何实现，轻松、快速地帮助职场人实现报表自动化，提高工作效率。本书主要分为4个部分：第1部分介绍Python基础知识，让读者对Python中常用的操作和概念有所了解；第2部分介绍格式相关的设置方法，包括字体设置、条件格式设置等内容；第3部分介绍各种类型的函数；第4部分介绍自动化相关的其他技能，比如自动发送邮件、自动打包等操作。
【目录】
第1部分 Python基础
第1章认识自动化报表/2
1.1Excel的基本组成2
1.2制作一份自动化报表的流程3
1.3用Python操作Excel的各种库4
第2章Python基础知识/5
2.1Python是什么5
2.2Python的下载与安装5
2.2.1安装教程5
2.2.2IDE与IDLE18
2.3JupyterNotebook介绍19
2.3.1新建JupyterNotebook文件19
2.3.2运行你的第一段代码20
2.3.3重命名JupyterNotebook文件20
2.3.4保存JupyterNotebook文件21
2.3.5导入本地JupyterNotebook文件22
2.3.6JupyterNotebook与Markdown23
2.4基本概念23
2.4.1数.23
2.4.2变量24
2.4.3标识符25
2.4.4数据类型25
2.4.5输出与输出格式设置25
2.4.6缩进与注释26
2.5字符串27
2.5.1字符串概念27
2.5.2字符串连接27
2.5.3字符串复制28
2.5.4字符串长度28
2.5.5字符串查找28
2.5.6字符串索引29
2.5.7字符串分隔30
2.5.8字符删除31
2.6数据结构――列表31
2.6.1列表概念31
2.6.2新建一个列表31
2.6.3列表复制32
2.6.4列表合并32
2.6.5向列表中插入新的元素33
2.6.6获取列表中值出现的次数33
2.6.7获取列表中值出现的位置34
2.6.8获取列表中指定位置的值34
2.6.9对列表中的值进行删除35
2.6.10对列表中的值进行排序35
2.7数据结构――字典35
2.7.1字典概念35
2.7.2新建一个字典36
2.7.3字典的keys()、values()和items()方法36
2.8数据结构――元组37
2.8.1元组概念37
2.8.2新建一个元组37
2.8.3获取元组的长度37
2.8.4获取元组内的元素37
2.8.5元组与列表相互转换38
2.8.6zip()函数38
2.9运算符39
2.9.1算术运算符39
2.9.2比较运算符39
2.9.3逻辑运算符40
2.10循环语句40
2.10.1for循环40
2.10.2while循环40
2.11条件语句41
2.11.1if条件语句41
2.11.2else语句43
2.11.3elif语句44
2.12函数45
2.12.1普通函数45
2.12.2匿名函数46
2.13高级特性47
2.13.1列表生成式47
2.13.2map()函数48
2.14库48
2.14.1安装一个新库49
2.14.2卸载一个库50
第2部分 格式设置
第3章用Python对报表进行基本操作/52
3.1打开已有的工作簿52
3.2创建新的工作簿54
3.2.1在创建工作簿时插入数据54
3.2.2对单个单元格赋值55
3.2.3对一行单元格赋值55
3.2.4对多行进行赋值56
3.3Pandas与openpyxl之间的转换57
3.4Sheet相关设置58
3.4.1新建一个Sheet58
3.4.2对已有Sheet进行设置61
第4章用Python实现单元格选择和字体设置/63
4.1用Python选择单元格63
4.1.1选择单个单元格63
4.1.2选择多个单元格63
4.2用Python设置Excel字体64
4.2.1基本字体相关设置64
4.2.2单元格填充68
4.2.3边框线设置70
4.2.4案例：批量设置单元格字体74
第5章用Python设置Excel对齐方式/76
5.1设置对齐方式76
5.2合并与解除单元格81
5.3设置合并单元格样式83
5.4案例：批量设置单元格对齐方式83
第6章用Python设置Excel数字、条件格式/86
6.1用Python设置Excel数字格式86
6.2用Python设置Excel条件格式89
6.2.1突出显示单元格90
6.2.2数据条92
6.2.3色阶96
6.2.4图标集99
第7章用Python设置Excel单元格/105
7.1插入行或列105
7.2删除行或列107
7.3行高/列宽的设置109
7.4隐藏行或列110
7.5案例：批量设置多行/列的行高/列宽111
第8章用Python对Excel进行编辑/113
8.1数据排序113
8.2数据筛选114
8.3数据查找与替换116
第3部分 函数
第9章用Python实现Excel中的函数计算/118
9.1函数中的常见错误118
9.1.1#DIV/0!错误118
9.1.2#N/A错误120
9.1.3#VALUE!错误124
9.1.4#NAME?错误125
9.1.5#REF!错误125
9.2逻辑函数126
9.2.1IF()函数：判断条件是否满足126
9.2.2AND()函数：判断多个条件是否同时满足129
9.2.3OR()函数：判断多个条件中是否有其中一个满足130
9.2.4IFERROR()函数：对错误值进行处理132
9.3文本函数132
9.3.1文本截取132
9.3.2文本合并138
9.3.3文本查找与替换142
9.4日期与时间函数150
9.4.1获取当前的日期、时间150
9.4.2获取日期和时间中的某部分152
9.4.3日期时间的运算――两个日期之间的差值165
9.5查找与引用168
9.5.1VLOOKUP()函数：在多列以及多表中查找数据168
9.5.2ROWS()函数：获取区域中的行数170
9.5.3COLUMNS()函数：获取区域中的列数171
9.6数学和三角函数172
9.6.1常规计算函数172
9.6.2格式调整函数176
9.6.3指数与对数函数183
9.7统计函数187
9.7.1均值相关187
9.7.2计数相关190
9.7.3最值函数193
9.7.4排位相关函数196
9.7.5统计相关函数204
9.8自定义公式206
第4部分 自动化报表
第10章审阅和视图设置/210
10.1新建批注210
10.2文档保护212
10.3冻结窗格213
第11章用Python绘制Excel图表/216
11.1图表基本组成元素216
11.2图表绘制基本流程218
11.3图表基本设置220
11.3.1图表标题220
11.3.2坐标轴标题220
11.3.3图例设置221
11.4图表绘制221
11.4.1折线图221
11.4.2柱状图221
11.4.3面积图223
11.4.4散点图224
11.4.5气泡图226
11.4.6图表布局228
11.5如何将图片插入Excel中229
第12章用Python对Excel文件进行批量操作/231
12.1OS库介绍231
12.2OS库基本操作231
12.2.1获取当前工作路径231
12.2.2获取一个文件夹下的所有文件名231
12.2.3对文件进行重命名232
12.2.4创建一个文件夹232
12.2.5删除一个文件夹233
12.2.6删除一个文件233
12.3批量操作233
12.3.1批量读取一个文件夹下的多个文件233
12.3.2批量创建文件夹234
12.3.3批量重命名文件235
12.4其他批量操作236
12.4.1批量合并多个文件236
12.4.2将一份文件按照指定列拆分成多个文件237
第13章自动发送邮件/239
13.1使用邮箱的第一步239
13.2一份邮件的组成239
13.3如何发送邮件240
13.4正式发送一份邮件241
13.5批量发送邮件243
第14章将Python代码转化为可执行的程序/245
14.1安装所需要的Python库245
14.2对代码进行打包246
第15章工作中的报表自动化实战/249
15.1当日各项指标的同/环比情况249
15.2当日各省份创建订单量情况253
15.3最近一段时间创建订单量趋势255
15.4将不同的结果进行合并256
15.4.1将不同的结果合并到同一个Sheet中256
15.4.2将不同的结果合并到同一工作簿的不同Sheet中261
第1章认识自动化报表/2
1.1Excel的基本组成2
1.2制作一份自动化报表的流程3
1.3用Python操作Excel的各种库4
第2章Python基础知识/5
2.1Python是什么5
2.2Python的下载与安装5
2.2.1安装教程5
2.2.2IDE与IDLE18
2.3JupyterNotebook介绍19
2.3.1新建JupyterNotebook文件19
2.3.2运行你的第一段代码20
2.3.3重命名JupyterNotebook文件20
2.3.4保存JupyterNotebook文件21
2.3.5导入本地JupyterNotebook文件22
2.3.6JupyterNotebook与Markdown23
2.4基本概念23
2.4.1数.23
2.4.2变量24
2.4.3标识符25
2.4.4数据类型25
2.4.5输出与输出格式设置25
2.4.6缩进与注释26
2.5字符串27
2.5.1字符串概念27
2.5.2字符串连接27
2.5.3字符串复制28
2.5.4字符串长度28
2.5.5字符串查找28
2.5.6字符串索引29
2.5.7字符串分隔30
2.5.8字符删除31
2.6数据结构――列表31
2.6.1列表概念31
2.6.2新建一个列表31
2.6.3列表复制32
2.6.4列表合并32
2.6.5向列表中插入新的元素33
2.6.6获取列表中值出现的次数33
2.6.7获取列表中值出现的位置34
2.6.8获取列表中指定位置的值34
2.6.9对列表中的值进行删除35
2.6.10对列表中的值进行排序35
2.7数据结构――字典35
2.7.1字典概念35
2.7.2新建一个字典36
2.7.3字典的keys()、values()和items()方法36
2.8数据结构――元组37
2.8.1元组概念37
2.8.2新建一个元组37
2.8.3获取元组的长度37
2.8.4获取元组内的元素37
2.8.5元组与列表相互转换38
2.8.6zip()函数38
2.9运算符39
2.9.1算术运算符39
2.9.2比较运算符39
2.9.3逻辑运算符40
2.10循环语句40
2.10.1for循环40
2.10.2while循环40
2.11条件语句41
2.11.1if条件语句41
2.11.2else语句43
2.11.3elif语句44
2.12函数45
2.12.1普通函数45
2.12.2匿名函数46
2.13高级特性47
2.13.1列表生成式47
2.13.2map()函数48
2.14库48
2.14.1安装一个新库49
2.14.2卸载一个库50
第2部分 格式设置
第3章用Python对报表进行基本操作/52
3.1打开已有的工作簿52
3.2创建新的工作簿54
3.2.1在创建工作簿时插入数据54
3.2.2对单个单元格赋值55
3.2.3对一行单元格赋值55
3.2.4对多行进行赋值56
3.3Pandas与openpyxl之间的转换57
3.4Sheet相关设置58
3.4.1新建一个Sheet58
3.4.2对已有Sheet进行设置61
第4章用Python实现单元格选择和字体设置/63
4.1用Python选择单元格63
4.1.1选择单个单元格63
4.1.2选择多个单元格63
4.2用Python设置Excel字体64
4.2.1基本字体相关设置64
4.2.2单元格填充68
4.2.3边框线设置70
4.2.4案例：批量设置单元格字体74
第5章用Python设置Excel对齐方式/76
5.1设置对齐方式76
5.2合并与解除单元格81
5.3设置合并单元格样式83
5.4案例：批量设置单元格对齐方式83
第6章用Python设置Excel数字、条件格式/86
6.1用Python设置Excel数字格式86
6.2用Python设置Excel条件格式89
6.2.1突出显示单元格90
6.2.2数据条92
6.2.3色阶96
6.2.4图标集99
第7章用Python设置Excel单元格/105
7.1插入行或列105
7.2删除行或列107
7.3行高/列宽的设置109
7.4隐藏行或列110
7.5案例：批量设置多行/列的行高/列宽111
第8章用Python对Excel进行编辑/113
8.1数据排序113
8.2数据筛选114
8.3数据查找与替换116
第3部分 函数
第9章用Python实现Excel中的函数计算/118
9.1函数中的常见错误118
9.1.1#DIV/0!错误118
9.1.2#N/A错误120
9.1.3#VALUE!错误124
9.1.4#NAME?错误125
9.1.5#REF!错误125
9.2逻辑函数126
9.2.1IF()函数：判断条件是否满足126
9.2.2AND()函数：判断多个条件是否同时满足129
9.2.3OR()函数：判断多个条件中是否有其中一个满足130
9.2.4IFERROR()函数：对错误值进行处理132
9.3文本函数132
9.3.1文本截取132
9.3.2文本合并138
9.3.3文本查找与替换142
9.4日期与时间函数150
9.4.1获取当前的日期、时间150
9.4.2获取日期和时间中的某部分152
9.4.3日期时间的运算――两个日期之间的差值165
9.5查找与引用168
9.5.1VLOOKUP()函数：在多列以及多表中查找数据168
9.5.2ROWS()函数：获取区域中的行数170
9.5.3COLUMNS()函数：获取区域中的列数171
9.6数学和三角函数172
9.6.1常规计算函数172
9.6.2格式调整函数176
9.6.3指数与对数函数183
9.7统计函数187
9.7.1均值相关187
9.7.2计数相关190
9.7.3最值函数193
9.7.4排位相关函数196
9.7.5统计相关函数204
9.8自定义公式206
第4部分 自动化报表
第10章审阅和视图设置/210
10.1新建批注210
10.2文档保护212
10.3冻结窗格213
第11章用Python绘制Excel图表/216
11.1图表基本组成元素216
11.2图表绘制基本流程218
11.3图表基本设置220
11.3.1图表标题220
11.3.2坐标轴标题220
11.3.3图例设置221
11.4图表绘制221
11.4.1折线图221
11.4.2柱状图221
11.4.3面积图223
11.4.4散点图224
11.4.5气泡图226
11.4.6图表布局228
11.5如何将图片插入Excel中229
第12章用Python对Excel文件进行批量操作/231
12.1OS库介绍231
12.2OS库基本操作231
12.2.1获取当前工作路径231
12.2.2获取一个文件夹下的所有文件名231
12.2.3对文件进行重命名232
12.2.4创建一个文件夹232
12.2.5删除一个文件夹233
12.2.6删除一个文件233
12.3批量操作233
12.3.1批量读取一个文件夹下的多个文件233
12.3.2批量创建文件夹234
12.3.3批量重命名文件235
12.4其他批量操作236
12.4.1批量合并多个文件236
12.4.2将一份文件按照指定列拆分成多个文件237
第13章自动发送邮件/239
13.1使用邮箱的第一步239
13.2一份邮件的组成239
13.3如何发送邮件240
13.4正式发送一份邮件241
13.5批量发送邮件243
第14章将Python代码转化为可执行的程序/245
14.1安装所需要的Python库245
14.2对代码进行打包246
第15章工作中的报表自动化实战/249
15.1当日各项指标的同/环比情况249
15.2当日各省份创建订单量情况253
15.3最近一段时间创建订单量趋势255
15.4将不同的结果进行合并256
15.4.1将不同的结果合并到同一个Sheet中256
15.4.2将不同的结果合并到同一工作簿的不同Sheet中261
【媒体评论】
"这本书对新手特别友好！对大部分新人而言，Python 的使用环境太过模型化，英语界面难以看懂，操作也不直观，而Excel 则是大家经常使用的工具软件。将这二者对比学习，可以极大地提升学习效率，让新人快速进步。报表又是日常数据分析工作的主要部分，能用Python 来实现报表自动化，将大幅提升职场人的工作效率。
——陈老师，公众号“接地气学堂”主理人
随着Python 越来越流行，很多人希望能够掌握这项技能。Python 能做的事情有很多，俊红这本书专注报表自动化这一细分领域。该书围绕报表制作的流程，通过对比Excel 的方式讲解每个环节对应的Python 代码的实现方法，不仅包括Excel 的单元格设置、条件格式设置等基础功能，还包括了批量处理文件和自动发送邮件等高级功能，整本书内容翔实而又全面，推荐给想通过报表自动化提高工作效率的读者。
——崔庆才，微软（中国）工程师、《Python3 网络爬虫开发实战》作者
与数据分析相关的工作中，存在很多重复性的工作，比如常规的日报、周报、月报；也存在很多复杂、耗费时间的工作，比如批量处理CSV、Excel、Word、Web 文件等。能否把这些重复性高、复杂性强的工作交给计算机去做，我们去做一些有价值、提升自己的事情？
随着计算机技术、编程简单化的发展，这个“普遍性”的问题终于迎来了春天，相信这本书能带给你不一样的收获，写得很有实战性，也很适合小白学习，所以不用担心学不会。
——邓凯，数据届大V、爱数圈创始人
此书已是“入职数据分析师系列丛书”第3 本，俊红能够深入浅出地将Python应用于工作的常见场景中，提高工作效率，是对技术大众化应用典型的探索。
——梁勇，公众号“Python 爱好者社区”主理人
本书围绕报表制作的终极目标，从Python 基础知识开始，通过对照大家所熟悉的Excel 操作，比如单元格格式设置、使用各种函数、绘制图表等，由浅入深地介绍了如何使用Python 语言操作，以实现报表处理的自动化。本书将帮助初学者快速掌握Pyhton 语言，利用它来提高报表处理的效率。介绍给希望实现报表自动化的朋友学习本书。
——龙逸凡，畅销书《打造Excel 商务图表达人》作者
作为职场人，特别是每天要和数据打交道的人，经常会遇到一些重复烦琐的工作，如果要摆脱“工具人”的束缚，掌握一门编程语言并熟练运用就显得很有必要，Python 无疑是最适合处理数据的编程语言之一。而俊红这本《对比Excel，轻松学习Python 报表自动化》给了我们摆脱“工具人”的可能，以前需要一天才能做完的工作，现在只需要几行代码就能解决。
——刘志军，公众号“Python 之禅”主理人、次幂数据创始人
本书延续“对比Excel，轻松学”的写作特点，聚焦在Excel 自动化报表制作上。不论是细化到具体单元格的数据内容及字体、填充色等样式设置，还是多工作表的公式函数联动，抑或是数个文件及文件夹的批量编辑，这本书深入浅出地介绍了对应场景和具体做法，内容的体系化和实用性令人赞叹，而且代码详尽、步骤清晰。
将囿于周期性报表的精力聚焦在业务分析上是很多分析师和运营人员的期望，充分运用Python 脚本等工具高效制作自动化报表非常值得尝试，而本书对Excel 从单元格到工作簿不同尺度的各类自动化操作有清晰的讲解，书中的实践可以使你在操作Excel 报表时优雅高效、如臂使指，本书非常适合作为案头时常翻阅的工具书。
——梅破知春近，读者
Excel 是数据分析师常用的软件之一。然而，如果报表制作耗费的时间太多，分析师便缺少精力去对报表做深入分析。本书抓住了这个痛点，通过对比Excel 的方式来讲解报表制作对应的Python 代码如何实现，从而实现报表自动化，提升分析师的工作效率，提高业务效能。
——NEIL，读者
本书不同于Python 专业开发书籍，作者对Python 每个知识点的讲解都是为了实现报表自动化，采用了对比方法并结合案例对核心知识点进行讲解。特别适合需要处理大量报表，又想提高效率的读者，是一本非常实用的书籍。
——Net，读者
当初为了学习数据分析，偶然间接触到张老师的《对比Excel，轻松学习Python数据分析》一书，立刻被里面利用对比方式进行学习的风格所吸引，特别是张老师还为书籍在“知识星球”里建立了一个数据分析学习交流的圈子。在圈子里和大家每天坚持打卡学习，分享学习笔记，互相交流讨论，这样的学习氛围岂不美哉！
近期新推出的这本《对比Excel，轻松学习Python 报表自动化》可以看作是《对比Excel，轻松学习Python 数据分析》的进阶版和项目实战版，延续了之前对比的学习风格，再加上清晰易懂的语言讲解和详尽的实例演示，相信大家读后定能获益匪浅。
——你好！阳光，读者
报表制作是职场人推荐的技能。尽管这样，大部分人仍停留在手动处理阶段。面对复杂的报表需求，如何更高效地处理加工报表成为了一门学问。
俊红这本书可以说是打开了高效处理报表的大门。整本书很有特色，通过对比大家都熟悉的Excel 功能和函数，使用Python 编程由浅及深地实现报表自动化，如文件批量处理、自动生成可视化图表、自动发邮件。每一个章节都有案例清楚地讲解核心使用方法，即使你是Python 小白也不要紧，只要按照本书教程学习，也可以成为报表自动化处理的高手，提升百倍的工作效率。
——于耀东，风控模型专家、公众号“Python 数据科学”主理人
有人的地方就有电脑，有电脑的地方就有程序，有程序的地方就有Excel。如果你每天需要处理海量的Excel 数据，并且需要制作各种各样的报表，那么，阅读这本书就对了。因为，有Excel 的地方就有Python。从现在开始，就让我们跟随本书作者张俊红——一位擅长Excel、Python 和SQL，并且精通数据分析和机器学习的工程师的坚实脚步，像学Excel 一样，轻松学习Python
报表自动化吧！
——周斌，《WPS Office 效率手册》作者、创新思维与Office 管理教练__"
