内容简介 本书主要面向企业数据分析需求，全面且系统地介绍了如何通过Python来分析Excel数据。本书主要分为3部分：第1部分是Python 3.9语言基础，主要介绍Python的基础知识，为之后的学习奠定基础；第2部分是Excel数据分析，主要介绍NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、openpyxl和xlwings等内容，使读者可以通过Python读取和统计分析Excel数据；第3部分是Excel数据分析实践，使读者回归到实际应用中，并回顾之前学习的知识。 本书既适合有一定Excel基础，想进一步提高工作效率的办公人员阅读，也适合那些需要在日常工作中处理大量和复杂数据的办公人员阅读，更适合Python初学者、编程零基础想通过编程实现办公自动化的人士阅读。 前言 为什么需要使用Python分析Excel数据 在使用传统办公软件进行数据分析的过程中，使用最多的莫过于Excel。但是随着移动互联网时代的到来，数据也越来越多，因此，在很多场景中使用Excel进行数据分析就越来越难，主要的难点集中在以下3个方面。 • Excel只能处理少量的数据，经常使用Excel的用户应该都发现过这个问题，当Excel的数据量过大时，其查询和计算速度会明显下降，甚至无法正常运行，这对于实际工作来说是不可接受的。 • Excel的功能是有限的，而通过编程可以获得更多的功能。 • Excel需要手动反复操作，需要的时间长，并且容易出错，而编写的程序通过反复验证之后，效率可以大幅度提高，并且不易出错。 在移动互联网时代，数据量日益增加，加之业务趋向于复杂化，越来越多的业务人员已经无法只通过Excel来做业务分析，他们需要更快速且复杂的解决方案，此时Python就出现在他们面前。 与传统语言不同，Python更容易学习和使用，门槛较低，很快就成为时代的宠儿，只用简单的…