Facebook - konwersja
Pobierz fragment

Python i Excel. Nowoczesne środowisko do automatyzacji i analizy danych - ebook

Wydawnictwo:
Tłumacz:
Data wydania:
21 grudnia 2021
Format ebooka:
PDF
Format PDF
czytaj
na laptopie
czytaj
na tablecie
Format e-booków, który możesz odczytywać na tablecie oraz laptopie. Pliki PDF są odczytywane również przez czytniki i smartfony, jednakze względu na komfort czytania i brak możliwości skalowania czcionki, czytanie plików PDF na tych urządzeniach może być męczące dla oczu. Więcej informacji znajdziesz w dziale Pomoc.
Multiformat
E-booki w Virtualo.pl dostępne są w opcji multiformatu. Oznacza to, że po dokonaniu zakupu, e-book pojawi się na Twoim koncie we wszystkich formatach dostępnych aktualnie dla danego tytułu. Informacja o dostępności poszczególnych formatów znajduje się na karcie produktu.
, EPUB
Format EPUB
czytaj
na czytniku
czytaj
na tablecie
czytaj
na smartfonie
Jeden z najpopularniejszych formatów e-booków na świecie. Niezwykle wygodny i przyjazny czytelnikom - w przeciwieństwie do formatu PDF umożliwia skalowanie czcionki, dzięki czemu możliwe jest dopasowanie jej wielkości do kroju i rozmiarów ekranu. Więcej informacji znajdziesz w dziale Pomoc.
Multiformat
E-booki w Virtualo.pl dostępne są w opcji multiformatu. Oznacza to, że po dokonaniu zakupu, e-book pojawi się na Twoim koncie we wszystkich formatach dostępnych aktualnie dla danego tytułu. Informacja o dostępności poszczególnych formatów znajduje się na karcie produktu.
, MOBI
Format MOBI
czytaj
na czytniku
czytaj
na tablecie
czytaj
na smartfonie
Jeden z najczęściej wybieranych formatów wśród czytelników e-booków. Możesz go odczytać na czytniku Kindle oraz na smartfonach i tabletach po zainstalowaniu specjalnej aplikacji. Więcej informacji znajdziesz w dziale Pomoc.
Multiformat
E-booki w Virtualo.pl dostępne są w opcji multiformatu. Oznacza to, że po dokonaniu zakupu, e-book pojawi się na Twoim koncie we wszystkich formatach dostępnych aktualnie dla danego tytułu. Informacja o dostępności poszczególnych formatów znajduje się na karcie produktu.
(3w1)
Multiformat
E-booki sprzedawane w księgarni Virtualo.pl dostępne są w opcji multiformatu - kupujesz treść, nie format. Po dodaniu e-booka do koszyka i dokonaniu płatności, e-book pojawi się na Twoim koncie w Mojej Bibliotece we wszystkich formatach dostępnych aktualnie dla danego tytułu. Informacja o dostępności poszczególnych formatów znajduje się na karcie produktu przy okładce. Uwaga: audiobooki nie są objęte opcją multiformatu.
czytaj
na laptopie
Pliki PDF zabezpieczone watermarkiem możesz odczytać na dowolnym laptopie po zainstalowaniu czytnika dokumentów PDF. Najpowszechniejszym programem, który umożliwi odczytanie pliku PDF na laptopie, jest Adobe Reader. W zależności od potrzeb, możesz zainstalować również inny program - e-booki PDF pod względem sposobu odczytywania nie różnią niczym od powszechnie stosowanych dokumentów PDF, które odczytujemy każdego dnia.
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale Pomoc.
czytaj
na tablecie
Aby odczytywać e-booki na swoim tablecie musisz zainstalować specjalną aplikację. W zależności od formatu e-booka oraz systemu operacyjnego, który jest zainstalowany na Twoim urządzeniu może to być np. Bluefire dla EPUBa lub aplikacja Kindle dla formatu MOBI.
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale Pomoc.
czytaj
na czytniku
Czytanie na e-czytniku z ekranem e-ink jest bardzo wygodne i nie męczy wzroku. Pliki przystosowane do odczytywania na czytnikach to przede wszystkim EPUB (ten format możesz odczytać m.in. na czytnikach PocketBook) i MOBI (ten fromat możesz odczytać m.in. na czytnikach Kindle).
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale Pomoc.
czytaj
na smartfonie
Aby odczytywać e-booki na swoim smartfonie musisz zainstalować specjalną aplikację. W zależności od formatu e-booka oraz systemu operacyjnego, który jest zainstalowany na Twoim urządzeniu może to być np. iBooks dla EPUBa lub aplikacja Kindle dla formatu MOBI.
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale Pomoc.
Pobierz fragment
69,00

Python i Excel. Nowoczesne środowisko do automatyzacji i analizy danych - ebook

Bez Excela trudno sobie wyobrazić wykonywanie różnych złożonych zadań - to ulubione narzędzie naukowców, finansistów, analityków danych, a także profesjonalistów z innych branż. Każda z tych dziedzin ma swoje stale rosnące wymagania wobec Excela. Firma Microsoft wciąż rozwija ten kultowy arkusz kalkulacyjny, jednak język VBA nie nadąża za potrzebami wielu użytkowników. Osoby te często w codziennej pracy korzystają z Pythona do automatyzacji zadań, stąd integracja Excela i Pythona wydaje się naturalnym i wyjątkowo obiecującym rozwiązaniem.

Nie musisz dłużej czekać na włączenie Pythona jako języka skryptowego Excela - ta książka wyjaśnia, jak je połączyć i wyciągnąć z tej integracji maksimum korzyści. To wydanie przeznaczone dla zaawansowanych użytkowników Excela, którzy nie posiadają głębokiej wiedzy o Pythonie. Pokazuje, w jaki sposób manipulować danymi zawartymi w plikach Excela bez Excela, a także jak znakomicie zwiększać możliwości tego programu poprzez budowę interaktywnych narzędzi do analizy danych. Niezależnie od tego, czy interesuje Cię praca z samymi arkuszami Excela, czy też chcesz tworzyć aplikacje Excela, znajdziesz tu mnóstwo wyczerpujących, jasnych i praktycznych wskazówek, popartych zrozumiałymi przykładami przydatnego kodu.

W książce między innymi:

  • gruntowne podstawy Pythona i korzystania z notatników Jupyter i Visual Studio Code
  • stosowanie biblioteki pandas do zastępowania typowych obliczeń w Excelu
  • automatyzacja konsolidacji skoroszytów Excela i tworzenia raportów w Excelu
  • tworzenie interaktywnych narzędzi Excela za pomocą xlwings
  • współpraca Excela z bazą danych i plikami CSV
  • stosowanie Pythona do zastąpienia VBA, Power Query i Power Pivot

Użyj Pythona, a pokochasz Excela!

Spis treści

  • Opinie o książce
  • Wprowadzenie
    • Dlaczego napisałem tę książkę?
    • Dla kogo jest ta książka?
    • Jak podzielona jest ta książka?
    • Wersje Pythona i Excela
    • Konwencje stosowane w książce
    • Korzystanie z kodu źródłowego
    • Podziękowania
  • CZĘŚĆ I. Wprowadzenie do Pythona
  • Rozdział 1. Dlaczego Python w Excelu?
    • Excel jest językiem programowania
      • Excel w wiadomościach
      • Najlepsze praktyki programistyczne
        • Rozdzielenie zagadnień
        • Zasada DRY
        • Testowanie
        • Kontrola wersji
      • Nowoczesny Excel
        • Power Query i Power Pivot
        • Power BI
    • Python dla Excela
      • Czytelność i łatwość utrzymania
      • Biblioteka standardowa i menedżer pakietów
      • Obliczenia naukowe
      • Nowoczesne cechy języka
      • Kompatybilność międzyplatformowa
    • Podsumowanie
  • Rozdział 2. Środowisko programistyczne
    • Dystrybucja Anaconda Python
      • Instalacja
      • Anaconda Prompt
      • REPL: interaktywna sesja Pythona
      • Menedżery pakietów: Conda i pip
      • Środowiska Condy
    • Notatniki Jupyter
      • Uruchamianie notatników Jupyter
      • Komórki notatnika
      • Tryb edycji a tryb poleceń
      • Kolejność uruchamiania ma znaczenie
      • Zamykanie notatników Jupyter
    • Visual Studio Code
      • Instalacja i konfiguracja
      • Uruchamianie skryptu Pythona
    • Podsumowanie
  • Rozdział 3. Wprowadzenie do Pythona
    • Typy danych
      • Obiekty
        • Zmienne
        • Funkcje
        • Atrybuty i metody
      • Typy liczbowe
        • Operatory matematyczne
      • Logiczny typ danych
      • Łańcuchy znaków
    • Indeksowanie i wycinanie
      • Indeksowanie
      • Wycinanie
    • Struktury danych
      • Listy
      • Słowniki
      • Krotki
      • Zbiory
    • Przepływ sterowania
      • Bloki kodu i instrukcja pass
      • Instrukcja if i wyrażenia warunkowe
      • Pętle for i while
      • Lista, słownik i zbiory składane
    • Organizacja kodu
      • Funkcje
        • Definiowanie funkcji
        • Wywoływanie funkcji
      • Moduły i instrukcja import
      • Klasa datetime
    • PEP 8 przewodnik stylu kodowania w Pythonie
      • PEP 8 i VS Code
      • Informacje o typie
    • Podsumowanie
  • CZĘŚĆ II. Wprowadzenie do biblioteki pandas
  • Rozdział 4. Podstawy NumPy
    • Pierwsze kroki z NumPy
      • Tablica NumPy
      • Wektoryzacja i rozgłaszanie
      • Funkcje uniwersalne
    • Tworzenie tablic i operowanie nimi
      • Pobieranie i wybieranie elementów tablicy
      • Przydatne konstruktory tablicowe
      • Widok a kopia
    • Podsumowanie
  • Rozdział 5. Analiza danych z biblioteką pandas
    • DataFrame i Series
      • Indeks
      • Kolumny
    • Operowanie danymi
      • Wybieranie danych
        • Wybór na podstawie etykiety
        • Wybór na podstawie pozycji
        • Wybieranie przy użyciu indeksowania logicznego
        • Wybieranie poprzez MultiIndex
      • Ustawianie danych
        • Ustawianie danych na podstawie etykiety lub pozycji
        • Ustawianie danych przy użyciu indeksowania logicznego
        • Ustawianie danych poprzez zamianę wartości
        • Ustawianie danych poprzez dodanie nowej kolumny
      • Brakujące dane
      • Zduplikowane dane
      • Operacje arytmetyczne
      • Praca z kolumnami tekstowymi
      • Stosowanie funkcji
      • Widok a kopia
    • Łączenie obiektów DataFrame
      • Konkatenacja
      • Operacje join i merge
    • Statystyka opisowa i agregacja danych
      • Statystyka opisowa
      • Grupowanie
      • Funkcje pivot_table i melt
    • Tworzenie wykresów
      • Matplotlib
      • Plotly
    • Importowanie i eksportowanie obiektów DataFrame
      • Eksportowanie plików CSV
      • Importowanie plików CSV
    • Podsumowanie
  • Rozdział 6. Analiza szeregów czasowych za pomocą pandas
    • DatetimeIndex
      • Tworzenie DatetimeIndex
      • Filtrowanie DatetimeIndex
      • Praca ze strefami czasowymi
    • Typowe operacje na szeregach czasowych
      • Przesunięcia i zmiany procentowe
      • Zmiana podstawy i korelacja
      • Resampling
      • Okna kroczące
    • Ograniczenia związane z pandas
    • Podsumowanie
  • CZĘŚĆ III. Odczytywanie i zapisywanie plików Excela bez Excela
  • Rozdział 7. Operowanie plikami Excela za pomocą pandas
    • Studium przypadku: raportowanie w Excelu
    • Odczytywanie i zapisywanie plików Excela za pomocą pandas
      • Funkcja read_excel i klasa ExcelFile
      • Metoda to_excel i klasa ExcelWriter
    • Ograniczenia związane z używaniem pandas z plikami Excela
    • Podsumowanie
  • Rozdział 8. Manipulowanie plikami Excela za pomocą pakietów do odczytu i zapisu
    • Pakiety do odczytu i zapisu
      • Kiedy używać którego pakietu?
      • Moduł excel.py
      • openpyxl
        • Odczyt za pomocą openpyxl
        • Zapis za pomocą openpyxl
        • Edycja za pomocą openpyxl
      • XlsxWriter
      • pyxlsb
      • xlrd, xlwt i xlutils
        • Odczyt za pomocą xlrd
        • Zapis za pomocą xlwt
        • Edycja za pomocą xlutils
    • Zaawansowane zagadnienia związane z odczytem i zapisem
      • Praca z dużymi plikami Excela
        • Zapis za pomocą openpyxl
        • Zapis za pomocą XlsxWriter
        • Odczyt za pomocą xlrd
        • Odczyt za pomocą openpyxl
        • Równoległy odczyt arkuszy
      • Formatowanie obiektów DataFrame w Excelu
        • Formatowanie indeksu i nagłówków DataFrame
        • Formatowanie części DataFrame zawierającej dane
      • Studium przypadku (nowe podejście): raportowanie w Excelu
    • Podsumowanie
  • CZĘŚĆ IV. Programowanie aplikacji Excel za pomocą xlwings
  • Rozdział 9. Automatyzacja Excela
    • Pierwsze kroki z xlwings
      • Excel jako przeglądarka danych
      • Model obiektowy Excela
      • Uruchamianie kodu VBA
    • Konwertery, opcje i kolekcje
      • Praca z obiektami DataFrame
      • Konwertery i opcje
      • Wykresy, obrazy i zdefiniowane nazwy
        • Wykresy Excela
        • Obrazy wykresy Matplotlib
        • Zdefiniowane nazwy
      • Studium przypadku (nowe podejście): raportowanie w Excelu
    • Zaawansowane zagadnienia związane z xlwings
      • Podstawy xlwings
      • Poprawa wydajności
        • Minimalizacja wywołań między aplikacjami
        • Surowe wartości
        • Właściwości obiektu app
      • Jak obejść brakującą funkcjonalność?
    • Podsumowanie
  • Rozdział 10. Narzędzia Excela działające w oparciu o język Python
    • Wykorzystanie Excela jako frontendu za pomocą xlwings
      • Dodatek do Excela
      • Polecenie quickstart
      • Przycisk Run main
      • Funkcja RunPython
        • Funkcja RunPython bez polecenia quickstart
    • Wdrażanie
      • Zależność od Pythona
      • Autonomiczne skoroszyty: sposób na pozbycie się dodatku xlwings
      • Hierarchia konfiguracji
      • Ustawienia
    • Podsumowanie
  • Rozdział 11. Tropiciel pakietów Pythona
    • Co będziemy budować?
    • Podstawowa funkcjonalność
      • Web API
      • Bazy danych
        • Baza danych Tropiciela pakietów
        • Połączenia z bazą danych
        • Zapytania SQL
        • Ataki SQL injection
      • Wyjątki
    • Struktura aplikacji
      • Interfejs
      • Zaplecze
      • Debugowanie
    • Podsumowanie
  • Rozdział 12. Funkcje definiowane przez użytkownika (UDF)
    • Pierwsze kroki z funkcjami UDF
      • UDF z poleceniem quickstart
    • Studium przypadku: Google Trends
      • Wprowadzenie do Google Trends
      • Praca z obiektami DataFrames i dynamicznymi tablicami
      • Pobieranie danych z Google Trends
      • Tworzenie wykresów za pomocą funkcji UDF
      • Debugowanie funkcji UDF
    • Zaawansowane tematy dotyczące funkcji UDF
      • Podstawowa optymalizacja wydajności
        • Minimalizacja wywołań między aplikacjami
        • Stosowanie surowych wartości
      • Buforowanie
      • Dekorator sub
    • Podsumowanie
  • Dodatek A. Środowiska Condy
    • Tworzenie nowego środowiska Condy
    • Wyłączanie automatycznej aktywacji
  • Dodatek B. Zaawansowane funkcjonalności VS Code
    • Debugger
    • Notatniki Jupyter w VS Code
      • Uruchamianie notatników Jupyter
      • Skrypty Pythona z komórkami kodu
  • Dodatek C. Zaawansowane pojęcia związane z Pythonem
    • Klasy i obiekty
    • Praca z obiektami datetime uwzględniającymi strefę czasową
    • Mutowalne i niemutowalne obiekty Pythona
      • Wywoływanie funkcji z obiektami mutowalnymi jako argumentami
      • Funkcje z obiektami mutowalnymi jako domyślnymi argumentami
    • O autorze
    • Kolofon
Kategoria: Programowanie
Zabezpieczenie: Watermark
Watermark
Watermarkowanie polega na znakowaniu plików wewnątrz treści, dzięki czemu możliwe jest rozpoznanie unikatowej licencji transakcyjnej Użytkownika. E-książki zabezpieczone watermarkiem można odczytywać na wszystkich urządzeniach odtwarzających wybrany format (czytniki, tablety, smartfony). Nie ma również ograniczeń liczby licencji oraz istnieje możliwość swobodnego przenoszenia plików między urządzeniami. Pliki z watermarkiem są kompatybilne z popularnymi programami do odczytywania ebooków, jak np. Calibre oraz aplikacjami na urządzenia mobilne na takie platformy jak iOS oraz Android.
ISBN: 978-83-283-8288-6
Rozmiar pliku: 10 MB

BESTSELLERY

Kategorie: