智能分析：ChatGPT+Excel+Python超強(qiáng)組合玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)分析

定　價(jià)：￥89.00

作　者：	童大謙
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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當(dāng)當(dāng)網(wǎng) (￥66.70)

ISBN：	9787121466205	出版時(shí)間：	2023-12-01	包裝：	平塑勒
開本：		頁(yè)數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　寫作本書的目的是希望讓不懂編程的讀者也能使用ChatGPT生成代碼，輕松實(shí)現(xiàn)Excel數(shù)據(jù)處理自動(dòng)化，讓讀者從零基礎(chǔ)成為高手；讓懂編程的讀者也能收獲良多，快速提升工作效率。書中用ChatGPT自動(dòng)生成代碼，實(shí)現(xiàn)了Excel數(shù)據(jù)處理自動(dòng)化的絕大部分內(nèi)容，包括數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)可視化和與Excel工作表交互等。書中針對(duì)數(shù)據(jù)處理的每個(gè)問題都提供了示例，結(jié)合示例實(shí)踐了提示詞的編寫技巧，并對(duì)與表達(dá)、數(shù)據(jù)、輸出、效率和語言等相關(guān)的主題進(jìn)行了探討和總結(jié)。書中的代碼是使用pandas、xlwings和OpenPyXL編寫的，這也是目前通過編程方式處理Excel數(shù)據(jù)最優(yōu)的工具組合。本書適合任何對(duì)ChatGPT和Excel數(shù)據(jù)處理感興趣的讀者閱讀，包括職場(chǎng)辦公人員、數(shù)據(jù)分析人員、大學(xué)生、科研人員和程序員等。

作者簡(jiǎn)介

　　童大謙，具有15年以上VB、VBA、.NET開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，開發(fā)了多個(gè)數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)分析與可視化方面的軟件，以及與科研院所合作開發(fā)了若干個(gè)軟件系統(tǒng)。對(duì)Python、MATLAB、SPSS、R等數(shù)據(jù)分析軟件非常熟悉，出版多本相關(guān)圖書。曾在高校執(zhí)教，CSDN高級(jí)講師，全網(wǎng)學(xué)員目前近30萬人。

圖書目錄

第1章概述 1
1.1　Excel和Python數(shù)據(jù)處理簡(jiǎn)介 1
1.1.1 Excel數(shù)據(jù)處理 1
1.1.2 使用Python處理數(shù)據(jù) 2
1.1.3 pandas、xlwings和OpenPyXL組合的優(yōu)勢(shì) 2
1.1.4 DataFrame和Series 3
1.1.5 Python及各種包的安裝 4
1.1.6 Python IDLE編程環(huán)境 5
1.2　ChatGPT及其操作基礎(chǔ) 7
1.2.1 ChatGPT簡(jiǎn)介 7
1.2.2 得到想要的答案：提示詞簡(jiǎn)介 7
1.2.3 使用ChatGPT生成代碼 9
1.2.4 面向問題重構(gòu)與提示詞模板 11
1.2.5 使用ChatGPT進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的主要思想和步驟小結(jié) 11
1.3　提示詞的編寫技巧 12
1.3.1 基本技巧 12
1.3.2 數(shù)據(jù)相關(guān) 12
1.3.3 表達(dá)相關(guān) 13
1.3.4 輸出相關(guān) 14
1.3.5 效率相關(guān) 14
1.3.6 語言相關(guān) 15
1.4　怎樣使用本書 16
1.4.1 不同讀者怎樣使用本書 16
1.4.2 在使用提示詞時(shí)可能遇到的問題及解決辦法 16

第2章使用ChatGPT+pandas實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出 18
2.1　使用ChatGPT+pandas導(dǎo)入Excel文件中的數(shù)據(jù) 18
2.1.1 導(dǎo)入Excel文件中的全部數(shù)據(jù) 18
2.1.2 導(dǎo)入Excel文件中的部分?jǐn)?shù)據(jù) 20
2.2　使用ChatGPT+pandas將數(shù)據(jù)寫入Excel文件中 21
2.3　使用ChatGPT+pandas實(shí)現(xiàn)CSV文件中數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和導(dǎo)出 23
2.4　將數(shù)據(jù)保存到新工作簿的工作表中 25
2.5　將數(shù)據(jù)保存到同一工作簿的新工作表中 27
2.6　局部區(qū)域數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和導(dǎo)出（與xlwings交互） 31
2.7　局部區(qū)域數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和導(dǎo)出（與OpenPyXL交互） 33

第3章使用ChatGPT+pandas實(shí)現(xiàn)單個(gè)文件數(shù)據(jù)的整理 36
3.1　使用ChatGPT+pandas實(shí)現(xiàn)列操作 36
3.1.1 直接添加一個(gè)新列 36
3.1.2 利用已有列數(shù)據(jù)通過簡(jiǎn)單計(jì)算得到新列 38
3.1.3 利用已有列數(shù)據(jù)通過轉(zhuǎn)換得到新列 39
3.1.4 利用已有列數(shù)據(jù)通過統(tǒng)計(jì)得到新列 42
3.1.5 根據(jù)簡(jiǎn)單條件得到新列 45
3.1.6 根據(jù)多級(jí)條件得到新列 46
3.1.7 根據(jù)多列數(shù)據(jù)組成的條件得到新列 48
3.1.8 根據(jù)條件得到新列（mask方法） 50
3.1.9 根據(jù)條件得到新列（where方法） 51
3.1.10 插入列 53
3.1.11 修改單個(gè)列的列名 54
3.1.12 修改多個(gè)列的列名 56
3.1.13 給所有列名添加前綴和后綴 57
3.1.14 修改列數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型 59
3.1.15 修改列數(shù)據(jù) 61
3.1.16 修改列數(shù)據(jù)的格式 63
3.1.17 將列中的字符串?dāng)?shù)據(jù)修改為數(shù)字 65
3.1.18 根據(jù)條件修改數(shù)據(jù) 67
3.1.19 刪除列 68
3.2　使用ChatGPT+pandas實(shí)現(xiàn)行操作 70
3.2.1 直接添加一個(gè)新行 70
3.2.2 利用已有行數(shù)據(jù)通過計(jì)算得到新行 72
3.2.3 插入行 74
3.2.4 修改行名 76
3.2.5 修改行數(shù)據(jù) 78
3.2.6 刪除行 79
3.3　使用ChatGPT+pandas實(shí)現(xiàn)值操作 81
3.3.1 修改單個(gè)值 81
3.3.2 修改局部區(qū)域中的值 82
3.3.3 修改所有值 84
3.4　使用ChatGPT+pandas實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)查詢 86
3.4.1 單條件查詢 86
3.4.2 多條件查詢 88
3.5　使用ChatGPT+pandas實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)排序 89
3.5.1 單條件排序 89
3.5.2 多條件排序 91
3.5.3 提取前3名數(shù)據(jù) 92
3.6　使用ChatGPT+pandas實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)篩選 94
3.6.1 單條件篩選 94
3.6.2 多條件篩選 96
3.7　使用ChatGPT+pandas實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)排名 97
3.7.1 中國(guó)式排名 97
3.7.2 美國(guó)式排名 99

第4章使用ChatGPT+pandas實(shí)現(xiàn)多個(gè)文件數(shù)據(jù)的整理 102
4.1　使用ChatGPT+pandas拆分?jǐn)?shù)據(jù) 102
4.1.1 簡(jiǎn)單拆分——垂直 102
4.1.2 簡(jiǎn)單拆分——水平 104
4.1.3 根據(jù)變量的值將數(shù)據(jù)拆分到不同工作簿中 105
4.2　使用ChatGPT+pandas合并數(shù)據(jù) 107
4.2.1 合并不同工作表中的數(shù)據(jù) 107
4.2.2 合并不同工作簿中的數(shù)據(jù) 112
4.3　使用ChatGPT+pandas拼接數(shù)據(jù) 114
4.4　使用ChatGPT+pandas連接數(shù)據(jù) 116
4.5　使用ChatGPT+pandas追加數(shù)據(jù) 118

第5章使用ChatGPT+pandas實(shí)現(xiàn)文本數(shù)據(jù)的整理 120
5.1　使用ChatGPT+pandas提取子文本 120
5.2　使用ChatGPT+pandas改變文本大小寫 122
5.3　使用ChatGPT+pandas實(shí)現(xiàn)分列 124
5.3.1 使用單一分隔符進(jìn)行分列 124
5.3.2 使用多種分隔符進(jìn)行分列 126
5.3.3 按照固定寬度進(jìn)行分列 128
5.4　使用ChatGPT+pandas合并文本 129
5.5　使用ChatGPT+pandas查找和替換子文本 132
5.6　使用ChatGPT+pandas輸出文本的格式 133

第6章使用ChatGPT+pandas實(shí)現(xiàn)日期時(shí)間數(shù)據(jù)的整理 136
6.1　使用ChatGPT+pandas實(shí)現(xiàn)時(shí)間點(diǎn)數(shù)據(jù)的整理 136
6.1.1 從給定的日期時(shí)間中提取單位對(duì)應(yīng)的數(shù)字 136
6.1.2 計(jì)算給定日期是星期幾 138
6.2　使用ChatGPT+pandas實(shí)現(xiàn)時(shí)間段數(shù)據(jù)的整理 140
6.2.1 計(jì)算兩個(gè)日期之間的間隔天數(shù) 140
6.2.2 已知起始日期和間隔天數(shù)計(jì)算終止日期 142

第7章使用ChatGPT+pandas實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的整理 144
7.1　時(shí)間序列數(shù)據(jù) 144
7.1.1 創(chuàng)建時(shí)間序列數(shù)據(jù) 144
7.1.2 從文件中導(dǎo)入時(shí)間序列數(shù)據(jù) 146
7.2　使用ChatGPT+pandas實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的常見處理 148
7.2.1 數(shù)據(jù)查詢 148
7.2.2 數(shù)據(jù)篩選 149
7.2.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 150
7.2.4 數(shù)據(jù)匯總 152
7.3　使用ChatGPT+pandas實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)偏移 153
7.3.1 日期時(shí)間偏移 153
7.3.2 工作日偏移 154
7.4　使用ChatGPT+pandas實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)平滑 156
7.5　使用ChatGPT+pandas實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)重采樣 158

第8章使用ChatGPT+pandas實(shí)現(xiàn)分類數(shù)據(jù)的整理 160
8.1　分類數(shù)據(jù) 160
8.1.1 創(chuàng)建分類數(shù)據(jù) 160
8.1.2 設(shè)置分類值 162
8.1.3 對(duì)分類數(shù)據(jù)進(jìn)行排序 163
8.2　使用ChatGPT+pandas處理分類數(shù)據(jù) 164
8.2.1 查詢分類 165
8.2.2 增加分類值 166
8.2.3 修改分類值 167
8.2.4 刪除分類值 168

第9章使用ChatGPT+pandas實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理 170
9.1　使用ChatGPT+pandas處理重復(fù)數(shù)據(jù) 170
9.1.1 整行數(shù)據(jù)重復(fù)的處理 170
9.1.2 指定數(shù)據(jù)重復(fù)的處理 172
9.2　使用ChatGPT+pandas處理缺失值 173
9.2.1 發(fā)現(xiàn)缺失值 174
9.2.2 刪除缺失值 176
9.2.3 填充缺失值 177
9.3　使用ChatGPT+pandas處理異常值 179
9.3.1 發(fā)現(xiàn)異常值 179
9.3.2 刪除異常值 182
9.3.3 替換異常值 184
9.4　使用ChatGPT+pandas實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 185
9.4.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 186
9.4.2 數(shù)據(jù)歸一化 187
?
第10章使用ChatGPT+pandas實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析 190
10.1　使用ChatGPT+pandas實(shí)現(xiàn)描述性統(tǒng)計(jì) 190
10.1.1 描述數(shù)據(jù)集中趨勢(shì) 190
10.1.2 描述數(shù)據(jù)離中趨勢(shì) 192
10.1.3 描述數(shù)據(jù)分布形狀 194
10.2　使用ChatGPT+pandas實(shí)現(xiàn)分組統(tǒng)計(jì) 195
10.2.1 分組描述性統(tǒng)計(jì) 195
10.2.2 分組提取首次數(shù)據(jù)和末次數(shù)據(jù) 197
10.2.3 多條件匯總 199
10.2.4 分組按條件統(tǒng)計(jì) 201
10.3　使用ChatGPT+pandas實(shí)現(xiàn)頻數(shù)分析 202
10.4　使用ChatGPT+pandas實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)透視表 204
10.4.1 創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表 204
10.4.2 設(shè)置數(shù)據(jù)透視表中值的輸出格式 206
10.4.3 處理數(shù)據(jù)透視表中的缺失值 208
10.4.4 設(shè)置數(shù)據(jù)透視表的聚合函數(shù) 210
10.4.5 為數(shù)據(jù)透視表添加行匯總和列匯總 213
10.4.6 設(shè)置數(shù)據(jù)透視表中數(shù)據(jù)的顯示方式 215
10.4.7 對(duì)數(shù)據(jù)透視表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序 217
10.4.8 聚合函數(shù)為連接字符串 219

第11章使用ChatGPT實(shí)現(xiàn)與Excel工作表相關(guān)的設(shè)置 223
11.1　使用ChatGPT+xlwings設(shè)置Excel工作表 223
11.1.1 設(shè)置邊框 223
11.1.2 設(shè)置背景色 227
11.1.3 設(shè)置字體 229
11.1.4 設(shè)置對(duì)齊方式 231
11.1.5 單元格合并和取消合并 233
11.2　使用ChatGPT+OpenPyXL設(shè)置Excel工作表 235
11.2.1 設(shè)置邊框 235
11.2.2 設(shè)置背景色 238
11.2.3 設(shè)置字體 239
11.2.4 設(shè)置對(duì)齊方式 241
11.2.5 單元格合并和取消合并 242

第12章使用ChatGPT實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化 244
12.1　使用ChatGPT+xlwings實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化 244
12.1.1 條形圖 244
12.1.2 餅圖 247
12.2　使用ChatGPT+OpenPyXL實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化 249
12.2.1 條形圖 249
12.2.2 餅圖 251
12.3　使用ChatGPT+Matplotlib實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化 252
12.3.1 條形圖 253
12.3.2 餅圖 254

第13章 Python語法基礎(chǔ) 256
13.1　常量和變量 256
13.1.1 常量 256
13.1.2 變量及其聲明、賦值和刪除 256
13.1.3 變量的數(shù)據(jù)類型 257
13.2　數(shù)字 257
13.2.1 整型數(shù)字 257
13.2.2 浮點(diǎn)型數(shù)字 258
13.3　字符串 258
13.3.1 創(chuàng)建字符串 258
13.3.2 索引和切片 258
13.3.3 字符串的長(zhǎng)度和大小寫 259
13.3.4 字符串的分割、連接和刪除 259
13.4　列表 260
13.4.1 創(chuàng)建列表 260
13.4.2 添加列表元素 261
13.4.3 索引和切片 261
13.4.4 刪除列表元素 262
13.5　元組 262
13.5.1 元組的創(chuàng)建和刪除 263
13.5.2 索引和切片 263
13.6　字典 263
13.6.1 字典的創(chuàng)建 263
13.6.2 字典元素的增、刪、改、查 264
13.7　表達(dá)式 265
13.7.1 算術(shù)運(yùn)算符 265
13.7.2 關(guān)系運(yùn)算符 265
13.7.3 邏輯運(yùn)算符 266
13.8　流程控制 266
13.8.1 判斷結(jié)構(gòu) 266
13.8.2 循環(huán)結(jié)構(gòu)——for循環(huán) 268
13.8.3 循環(huán)結(jié)構(gòu)——while循環(huán) 268
13.9　函數(shù) 269
13.9.1 內(nèi)部函數(shù) 269
13.9.2 標(biāo)準(zhǔn)模塊函數(shù)和第三方模塊函數(shù) 269
13.9.3 自定義函數(shù) 269

第14章 pandas基礎(chǔ) 271
14.1　NumPy數(shù)組 271 <>