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化繁為簡 ——Python高效辦公自動化

課程編號:56311

課程價格:¥19000/天

課程時長:2 天

課程人氣:399

行業類別:行業通用     

專業類別:大數據 

授課講師:張曉如

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
本課程適用于有一定office軟件操作技能,需要進一步提升工作效率的辦公人員(如行政、人力、財務、影響等職業人士)以及Python編程的初學者。

【培訓收益】
通過本課程學習,達到如下目的: 了解Python使用場景,能夠搭建自己的編程開發環境; 掌握Python編程的基礎語法知識、精髓其編程思想; 掌握常用的第三方擴展庫的使用,特別是文件夾處理和EXCEL文件處理; 學會使用PYTHON完成數據整理、數據分析、數據可視化呈現的過程; 學會使用Python提升職場常見辦公場景的工作效率。

PartⅠ、Python初探
*掌握如何搭建自己的Python編程開發環境。
1、認識Python
1)What——什么是Python
2)Who——誰在使用Python
3)Who——為什么選擇學習Python
4)How——如何學習Python
2、Python安裝與環境搭建
1)為何選擇Anaconda搭建環境?
2)Anaconda如何下載、安裝、配置?
3)Anaconda的主要模塊有哪些?
4)JupyterNotebook開發環境如何運行——編寫自己的第一個Python代碼
5)Spyder開發環境如何運行——編寫自己的第二個Python代碼
3、Python初體驗——十秒鐘快速創建20個Excel工作薄并統一命名
1)Spyder界面介紹
2)Python文件的打開、編輯與保存
3)先認識一下Python代碼的整體構成
Part2、Python編程基礎
*掌握基本的Python編程思想與編程語句,熟悉常用數據結構的操作。
1、認識變量
變量的賦值與命名規則
2、數據類型
數值型:整型與浮點型
字符型:字符型的定義
邏輯型:1和0,或TRUE和FALSE
數據類型的查詢:TYPE函數
數據類型的運算:數值型/字符型/邏輯型如何運算
數據類型的轉換:Str()函數、int()函數、float()函數
3、數據結構
列表(LIST):如何定義/訪問/增加/修改/刪除
字典(DICTIONARY):如何定義/訪問/增加/修改/刪除
序列(SERIES):如何定義/訪問/增加/修改/刪除
數據框(DATEFRAME):如何定義/訪問/增加/修改/刪除
4、編碼基本規則
縮進
注釋
其他規則
5、流程控制語句
If語句
For語句
While語句
控制語句的嵌套
6、函數
內置函數:replace()/strip()/split()
自定義函數:def語句
7、模塊的類別、安裝
內置模塊
第三方模塊
用PIP命令安裝模塊
練習:基本Python編程語句實戰操作。
Part3、Python模塊初探
*學習Python中常用的模塊,了解其應用場景,掌握其實現過程。
1、模塊的導入
Import語句導入模塊
From語句導入模塊
2、處理文件和文件夾的模塊——os
列出指定路徑下文件夾包含的文件名稱
分類文件主名和擴展名
重命名文件和文件夾
3、批量處理EXCEL文件的模塊——xlwings
創建/保存/打開工作簿
操控工作表和單元格
4、數據導入和整理模塊——pandas
文件的讀取和導出
數據的清洗和轉換
數據的選取和處理
數據表的拼接
5、數據可視化模塊——Matplotlib
繪制折線圖
繪制柱形圖
6、模塊的交互使用
Xlwings模塊與pandas模塊的交互
Xlwings模塊與matplotlib模塊的交互
Part4、Python自動化辦公
*實操內容,學員動手實操完成下述工作中常見的辦公場景需求。(根據學員進度選擇講授)
1、文件夾管理
1)自動獲取文件夾中所有文件的名稱
2)文件夾內容自動分類整理
3)自動清理文件夾中的重復文件
4)自動按照日期對圖片進行分類并放置的不同文件夾中
2、文件加密與轉換
1)批量加密PDF文件
2)將WORD文檔批量轉換為PDF文件
3、批量處理工作薄/工作表/行/列
1)批量新建、保存、關閉工作薄
2)批量打開一個文件夾下的所有工作薄
3)批量重命名一個工作薄中的工作表名稱
4)批量打印工作薄中的指定工作表/指定頁
5)按條件將EXCEL中的多個工作表合并為一個工作表
6)按條件將EXCEL中的一個工作表拆分為多個工作薄
7)精確調整工作薄中所有工作表的行高和列寬
8)批量提取一個工作薄中所有工作表的特定數據
4、批量數據分析
1)批量升序/降序排序一個工作薄中的所有工作表
2)批量制作數據透視表
3)使用描述統計呈現數據的相關指標(如平均值、極值、75%分位值等)
4)分組對比分析(定性分組與定量分組)
5)使用相關系數判斷數據的相關性
6)使用回歸分析預測未來值
5、數據可視化呈現
1)在Python中制作簡單圖表
條形圖
餅圖
2)導入Excel數據制作簡單圖表
散點圖
面積圖
圖表保存回Excel
3)制作組合圖表
雙折線圖
4)設置圖表相關元素
標題、圖例、數據標簽
6、爬蟲技術基礎
爬取網頁中的表格
爬取網頁中的圖片
爬取網頁中的文字
7、菜單欄自動調用Python代碼
在EXCEL選項卡中調用Python代碼
在VBA中調用Python代碼
七、特別注意
學員需自備電腦(電腦配置應較高、建議一人一臺),老師講解示范后由學員進行操作練習; 

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