《Python+Excel高效办公：轻松实现Python数据分析与可视化》从Python语言的基础语法讲起，介绍了如何使用Python实现各种常用的Excel数据处理操作，并给出若干个Python商业数据分析应用案例。通过本书的学习，读者应该可以自动化批量完成日常的Excel数据处理工作，从而避免烦琐的手工操作。
本书共12章，涵盖的主要内容包括：Python开发环境搭建：Python语法基础：Python文件管理：用Python操作Excel工作簿、工作表、单元格、表格：用matplotib和xwings在Excel中自动绘制统计图表：Pandas数据结构、Pandas数数据处理和数据分析操作：用Python分析客户数据、销售数据、广告数据等。
《Python+Excel高效办公：轻松实现Python数据分析与可视化》用读者熟悉的Excel概念和操作导入Python编程的各种知识点，使编程初学者更容易理解和接受，本书适合经常使用Excel进行数据处理但没有编程基础的人员阅读，也适合已经掌握了一门编程语言同时希望用Pandas和xlwings进行高效数据处理的程序员，本书还适合作为高等院校或者培训机构相关专用的教材使用。

蔡驰聪，软件工程师，10年互联网应用开发经验，擅长Python、PHP、JavaScript，独立开发了浏览器插件Pubmedplus和多个商业数据分析项目。

第一部分 Python基础入门
第1章 Python开发环境搭建
视频讲解：4集 8分钟
1.1 Anaconda的下载和安装
1.2 动手写第一个Python程序
1.3 Jupyter Notebook操作界面介绍
1.4 安装xlwings插件
第2章 Python快速入门
视频讲解：8集 54分钟
2.1 Python语法概述
2.1.1 变量
2.1.2 Excel数据类型与Python数据类型
2.1.3 Excel函数与Python函数
2.1.4 Excel公式与Python函数
2.1.5 面向对象简介
2.1.6 练习题
2.2 Python数学运算
2.2.1 Python数值类型
2.2.2 Python算术运算符
2.2.3 Python数学函数
2.2.4 练习题
2.3 Python文本处理
2.3.1 截取字符串
2.3.2 分割字符串
2.3.3 连接字符串
2.3.4 替换字符串
2.3.5 查找字符串
2.3.6 获取字符串长度
2.3.7 练习题
2.4 Python日期时间
2.4.1 Python模块
2.4.2 获取当前日期
2.4.3 获取日期的年、月、日
2.4.4 设置日期格式
2.4.5 计算日期时间间隔
2.4.6 练习题
2.5 Python常用数据结构
2.5.1 顺序结构——列表
2.5.2 映射结构——字典
2.5.3 元组
2.5.4 集合
2.5.5 练习题
2.6 Python常用控制结构
2.6.1 代码块与判断条件
2.6.2 比较运算符
2.6.3 逻辑运算符
2.6.4 条件判断语句
2.6.5 for循环
2.6.6 while循环
2.6.7 控制结构的嵌套
2.6.8 跳出循环
2.6.9 zip函数
2.6.10 列表推导式
2.6.11 练习题
2.7 Python函数进阶
……
第二部分 通过Python实现Excel基础操作
第三部分 Python数据分析基础知识
第四部分 数据分析项目实战
习题答案