Excel与数据处理（第7版）
定价：￥79.00
作者： 李昌兵
出版时间：2025-09
出版社：电子工业出版社
- 电子工业出版社
- 9787121513121
- 7版
- 568229
- 平塑
- 16开
- 2025-09
- 755
- 428
- 公共基础课
- 公共基础课
- 通用
- 本科 高职 研究生及以上
内容简介
本书主要介绍了Excel 2021与Python和Power Bi Desktop相结合进行数据的采集、运算、分析、大数据处理及可视化等方面的内容，主要包括数据输入、图表设计、函数、名称、数据表结构变换、表格与结构化引用、数据模型、Python编程基础、爬虫程序、数据仓库、M语言、DAX语言等基础知识；数据排序、查找、透视、筛选、迷你图、切片器、分类汇总、数据建模等数据管理功能；采集文本数据、数据库数据和网页数据的方法；使用Python批量操作数据的方法，Power Query数据清洗与整合、Power Pivot数据建模与分析、Power View数据可视化等大数据处理方面的内容。 本书通俗易懂，内容翔实，重视知识性和实用性的结合，每章配有相应的习题，可作为高等学校数据科学（大数据）、经济管理、财政金融、统计、文秘等专业数据分析课程的教材，也可作为计算机应用和办公自动化方面的培训教材或参考用书。
目录
第1章 Excel应用基础 1
1.1 工作表、单元格、公式和引用 1
1.1.1 Excel的数据组织和文件格式 1
1.1.2 模板、用户界面和工作表结构 2
1.1.3 工作表、单元格操作基础 4
1.1.4 公式和运算符 8
1.1.5 单元格引用 9
1.2 数据输入和编辑基础 12
1.2.1 Excel的数据类型 13
1.2.2 基本数据类型的输入 13
1.2.3 使用Tab键和Enter键输入选定区域的数据 16
1.2.4 输入相同数据 16
1.3 编号的输入 18
1.3.1 连续编号的输入 18
1.3.2 使用自定义格式产生特殊编号 19
1.3.3 超长数字编号的输入 20
1.3.4 使用“&”组合多个单元格数据 21
1.4 使用下拉列表输入数据 22
1.4.1 使用数据验证功能创建数据输入下拉列表 22
1.4.2 使用快捷菜单从下拉列表中进行数据输入 23
1.4.3 使用组合框创建下拉列表 23
1.4.4 使用数据验证功能创建二级下拉列表 24
1.5 设置受限输入数据 25
1.6 使用填充序列输入数据 27
1.6.1 内置序列的输入 27
1.6.2 自定义序列 28
1.7 行列转置输入 29
1.8 使用随机函数产生批量仿真数据 29
1.9 编辑工作表数据 30
1.10 数据格式化 33
1.10.1 格式化数字 33
1.10.2 文本格式化函数TEXT 37
1.10.3 格式化日期和时间 39
1.10.4 条件格式 40
小结 46
习题1 47
第2章 函数 51
2.1 名称 51
2.1.1 名称的定义 51
2.1.2 名称应用举例 54
2.2 函数简介 55
2.3 逻辑函数 57
2.3.1 比较运算和逻辑运算 57
2.3.2 条件函数IF 58
2.4 常用的统计函数 61
2.4.1 汇总求和函数 61
2.4.2 平均值函数 62
2.4.3 统计个数的函数 64
2.4.4 计算最值、中值、众数、百分比和排名的函数 65
2.5 数学和三角函数 68
2.6 日期及时间函数 70
2.6.1 Excel的日期系统 70
2.6.2 YEAR、MONTH、DAY、NOW和TODAY函数 70
2.6.3 WEEKDAY和NETWORKDAYS函数 71
2.6.4 EDATE、YEARFRAC和DATEDIF函数 71
2.6.5 日期函数举例——计算工龄、小时加班工资 72
2.7 常用文本函数 74
2.7.1 文本转换与合并函数 74
2.7.2 文本子串提取函数 76
2.7.3 文本重复、清理和替换
函数 77
2.8 错误信息函数 79
2.8.1 Excel的常见错误信息 79
2.8.2 错误信息函数 80
小结 82
习题2 82
第3章 动态报表与数据查找 85
3.1 表格与动态报表 85
3.1.1 表格概述 86
3.1.2 结构化引用和动态报表 88
3.1.3 删除重复数据 91
3.1.4 查询不同工作表中的数据 91
3.2 D函数与动态报表 92
3.2.1 D函数简介 92
3.2.2 D函数与表结合构造动态数据分析报表 93
3.2.3 使用D函数进行查找统计 95
3.3 查找与引用函数 96
3.3.1 使用行、列计算函数定位与提取数据 96
3.3.2 使用INDIRECT函数和名称查询其他工作表中的数据 98
3.3.3 使用ADDRESS函数和OFFSET函数进行定位查找与数据提取 99
3.3.4 使用CHOOSE函数进行值查询 102
3.3.5 使用MATCH函数和INDEX函数构造灵活多样的查询 103
3.3.6 使用LOOKUP函数查找不同工作表中的数据 106
3.3.7 使用VLOOKUP函数进行表查找 107
3.3.8 使用XLOOKUP函数查询数据行 112
3.4 文本比对和查找 113
3.5 使用SQL查询工作表数据 114
3.5.1 Excel SQL查询基础 115
3.5.2 SQL条件查询和多表查询 117
3.5.3 使用SQL进行分组统计查询 118
3.5.4 使用SQL从重复数据中提取不重复数据 120
3.6 数据提取与表格结构转换 121
3.6.1 随机编排座次表问题 121
3.6.2 提取间隔数据行问题 123
3.6.3 数据表行列转换问题 125
小结 127
习题3 127
第4章 数据管理与数据透视表基础 132
4.1 数据排序 132
4.1.1 排序规则 132
4.1.2 数字排序 133
4.1.3 汉字与字符排序 133
4.1.4 多关键字排序 134
4.2 数据筛选 135
4.2.1 自动筛选 135
4.2.2 高级筛选 137
4.3 数据分类汇总 140
4.4 数据透视表 143
4.4.1 数据透视表概述 143
4.4.2 建立数据透视表 144
4.4.3 建立多字段数据透视表 147
4.4.4 修改汇总函数并多次透视同一字段 147
4.4.5 修改透视表数据的显示方式 148
4.4.6 显示数据项的明细数据 149
4.4.7 按年、季、月对时间进行分组透视 149
4.4.8 筛选器在数据透视表和数据透视图中的应用 151
4.5 合并计算与多工作簿、工作表汇总 152
4.5.1 多工作簿中不同结构数据表的合并计算 152
4.5.2 同一工作簿中结构相同的多工作表汇总 154
4.5.3 数据链接与多工作簿汇总 155
小结 156
习题4 157
第5章 使用Python提高数据处理效率 159
5.1 Python编程基础 159
5.1.1 Python概述 159
5.1.2 Python编程环境搭建 160
5.1.3 数据类型、变量、表达式、赋值语句和切片 164
5.1.4 Python语句 172
5.1.5 函数 177
5.2 使用Python批量操作工作簿 178
5.2.1 基础知识 178
5.2.2 批量创建、更名和查找工作簿 180
5.3 使用Python批量操作工作表 182
5.3.1 基础知识 182
5.3.2 批量创建、添加和更名工作表 183
5.3.3 批量复制工作表 185
5.3.4 批量拆分每个工作表 189
5.4 使用Python批量操作单元格、行、列、区域和表 190
5.4.1 基础知识 190
5.4.2 批量读取、插入、修改工作表的单元格、行和列数据 191
5.5 Python批量格式化工作表、单元格 193
5.5.1 基础知识 193
5.5.2 批量添加网格线、合并单元格、设置行列字体和颜色 195
5.6 Python批量操作工作表数据 197
5.6.1 基础知识 197
5.6.2 使用Pandas读写Excel文件 203
5.6.3 使用Python批量合并工作表 207
5.6.4 拆分工作表并批量创建工作簿和工作表 211
5.6.5 使用Python批量计算多工作簿多工作表的数据 212
5.7 Python批量操作图表 217
5.7.1
1.1 工作表、单元格、公式和引用 1
1.1.1 Excel的数据组织和文件格式 1
1.1.2 模板、用户界面和工作表结构 2
1.1.3 工作表、单元格操作基础 4
1.1.4 公式和运算符 8
1.1.5 单元格引用 9
1.2 数据输入和编辑基础 12
1.2.1 Excel的数据类型 13
1.2.2 基本数据类型的输入 13
1.2.3 使用Tab键和Enter键输入选定区域的数据 16
1.2.4 输入相同数据 16
1.3 编号的输入 18
1.3.1 连续编号的输入 18
1.3.2 使用自定义格式产生特殊编号 19
1.3.3 超长数字编号的输入 20
1.3.4 使用“&”组合多个单元格数据 21
1.4 使用下拉列表输入数据 22
1.4.1 使用数据验证功能创建数据输入下拉列表 22
1.4.2 使用快捷菜单从下拉列表中进行数据输入 23
1.4.3 使用组合框创建下拉列表 23
1.4.4 使用数据验证功能创建二级下拉列表 24
1.5 设置受限输入数据 25
1.6 使用填充序列输入数据 27
1.6.1 内置序列的输入 27
1.6.2 自定义序列 28
1.7 行列转置输入 29
1.8 使用随机函数产生批量仿真数据 29
1.9 编辑工作表数据 30
1.10 数据格式化 33
1.10.1 格式化数字 33
1.10.2 文本格式化函数TEXT 37
1.10.3 格式化日期和时间 39
1.10.4 条件格式 40
小结 46
习题1 47
第2章 函数 51
2.1 名称 51
2.1.1 名称的定义 51
2.1.2 名称应用举例 54
2.2 函数简介 55
2.3 逻辑函数 57
2.3.1 比较运算和逻辑运算 57
2.3.2 条件函数IF 58
2.4 常用的统计函数 61
2.4.1 汇总求和函数 61
2.4.2 平均值函数 62
2.4.3 统计个数的函数 64
2.4.4 计算最值、中值、众数、百分比和排名的函数 65
2.5 数学和三角函数 68
2.6 日期及时间函数 70
2.6.1 Excel的日期系统 70
2.6.2 YEAR、MONTH、DAY、NOW和TODAY函数 70
2.6.3 WEEKDAY和NETWORKDAYS函数 71
2.6.4 EDATE、YEARFRAC和DATEDIF函数 71
2.6.5 日期函数举例——计算工龄、小时加班工资 72
2.7 常用文本函数 74
2.7.1 文本转换与合并函数 74
2.7.2 文本子串提取函数 76
2.7.3 文本重复、清理和替换
函数 77
2.8 错误信息函数 79
2.8.1 Excel的常见错误信息 79
2.8.2 错误信息函数 80
小结 82
习题2 82
第3章 动态报表与数据查找 85
3.1 表格与动态报表 85
3.1.1 表格概述 86
3.1.2 结构化引用和动态报表 88
3.1.3 删除重复数据 91
3.1.4 查询不同工作表中的数据 91
3.2 D函数与动态报表 92
3.2.1 D函数简介 92
3.2.2 D函数与表结合构造动态数据分析报表 93
3.2.3 使用D函数进行查找统计 95
3.3 查找与引用函数 96
3.3.1 使用行、列计算函数定位与提取数据 96
3.3.2 使用INDIRECT函数和名称查询其他工作表中的数据 98
3.3.3 使用ADDRESS函数和OFFSET函数进行定位查找与数据提取 99
3.3.4 使用CHOOSE函数进行值查询 102
3.3.5 使用MATCH函数和INDEX函数构造灵活多样的查询 103
3.3.6 使用LOOKUP函数查找不同工作表中的数据 106
3.3.7 使用VLOOKUP函数进行表查找 107
3.3.8 使用XLOOKUP函数查询数据行 112
3.4 文本比对和查找 113
3.5 使用SQL查询工作表数据 114
3.5.1 Excel SQL查询基础 115
3.5.2 SQL条件查询和多表查询 117
3.5.3 使用SQL进行分组统计查询 118
3.5.4 使用SQL从重复数据中提取不重复数据 120
3.6 数据提取与表格结构转换 121
3.6.1 随机编排座次表问题 121
3.6.2 提取间隔数据行问题 123
3.6.3 数据表行列转换问题 125
小结 127
习题3 127
第4章 数据管理与数据透视表基础 132
4.1 数据排序 132
4.1.1 排序规则 132
4.1.2 数字排序 133
4.1.3 汉字与字符排序 133
4.1.4 多关键字排序 134
4.2 数据筛选 135
4.2.1 自动筛选 135
4.2.2 高级筛选 137
4.3 数据分类汇总 140
4.4 数据透视表 143
4.4.1 数据透视表概述 143
4.4.2 建立数据透视表 144
4.4.3 建立多字段数据透视表 147
4.4.4 修改汇总函数并多次透视同一字段 147
4.4.5 修改透视表数据的显示方式 148
4.4.6 显示数据项的明细数据 149
4.4.7 按年、季、月对时间进行分组透视 149
4.4.8 筛选器在数据透视表和数据透视图中的应用 151
4.5 合并计算与多工作簿、工作表汇总 152
4.5.1 多工作簿中不同结构数据表的合并计算 152
4.5.2 同一工作簿中结构相同的多工作表汇总 154
4.5.3 数据链接与多工作簿汇总 155
小结 156
习题4 157
第5章 使用Python提高数据处理效率 159
5.1 Python编程基础 159
5.1.1 Python概述 159
5.1.2 Python编程环境搭建 160
5.1.3 数据类型、变量、表达式、赋值语句和切片 164
5.1.4 Python语句 172
5.1.5 函数 177
5.2 使用Python批量操作工作簿 178
5.2.1 基础知识 178
5.2.2 批量创建、更名和查找工作簿 180
5.3 使用Python批量操作工作表 182
5.3.1 基础知识 182
5.3.2 批量创建、添加和更名工作表 183
5.3.3 批量复制工作表 185
5.3.4 批量拆分每个工作表 189
5.4 使用Python批量操作单元格、行、列、区域和表 190
5.4.1 基础知识 190
5.4.2 批量读取、插入、修改工作表的单元格、行和列数据 191
5.5 Python批量格式化工作表、单元格 193
5.5.1 基础知识 193
5.5.2 批量添加网格线、合并单元格、设置行列字体和颜色 195
5.6 Python批量操作工作表数据 197
5.6.1 基础知识 197
5.6.2 使用Pandas读写Excel文件 203
5.6.3 使用Python批量合并工作表 207
5.6.4 拆分工作表并批量创建工作簿和工作表 211
5.6.5 使用Python批量计算多工作簿多工作表的数据 212
5.7 Python批量操作图表 217
5.7.1
