第1章 概述 1<br/> 1.1　Excel和Python数据处理简介 1<br/> 1.1.1 Excel数据处理 1<br/> 1.1.2 使用Python处理数据 2<br/> 1.1.3 pandas、xlwings和OpenPyXL组合的优势 2<br/> 1.1.4 DataFrame和Series 3<br/> 1.1.5 Python及各种包的安装 4<br/> 1.1.6 Python IDLE编程环境 5<br/> 1.2　ChatGPT及其操作基础 7<br/> 1.2.1 ChatGPT简介 7<br/> 1.2.2 得到想要的答案：提示词简介 7<br/> 1.2.3 使用ChatGPT生成代码 9<br/> 1.2.4 面向问题重构与提示词模板 11<br/> 1.2.5 使用ChatGPT进行数据分析的主要思想和步骤小结 11<br/> 1.3　提示词的编写技巧 12<br/> 1.3.1 基本技巧 12<br/> 1.3.2 数据相关 12<br/> 1.3.3 表达相关 13<br/> 1.3.4 输出相关 14<br/> 1.3.5 效率相关 14<br/> 1.3.6 语言相关 15<br/> 1.4　怎样使用本书 16<br/> 1.4.1 不同读者怎样使用本书 16<br/> 1.4.2 在使用提示词时可能遇到的问题及解决办法 16<br/> 第2章 使用ChatGPT+pandas实现数据导入和导出 18<br/> 2.1　使用ChatGPT+pandas导入Excel文件中的数据 18<br/> 2.1.1 导入Excel文件中的全部数据 18<br/> 2.1.2 导入Excel文件中的部分数据 20<br/> 2.2　使用ChatGPT+pandas将数据写入Excel文件中 21<br/> 2.3　使用ChatGPT+pandas实现CSV文件中数据的导入和导出 23<br/> 2.4　将数据保存到新工作簿的工作表中 25<br/> 2.5　将数据保存到同一工作簿的新工作表中 27<br/> 2.6　局部区域数据的导入和导出（与xlwings交互） 31<br/> 2.7　局部区域数据的导入和导出（与OpenPyXL交互） 33<br/> 第3章 使用ChatGPT+pandas实现单个文件数据的整理 36<br/> 3.1　使用ChatGPT+pandas实现列操作 36<br/> 3.1.1 直接添加一个新列 36<br/> 3.1.2 利用已有列数据通过简单计算得到新列 38<br/> 3.1.3 利用已有列数据通过转换得到新列 39<br/> 3.1.4 利用已有列数据通过统计得到新列 42<br/> 3.1.5 根据简单条件得到新列 45<br/> 3.1.6 根据多级条件得到新列 46<br/> 3.1.7 根据多列数据组成的条件得到新列 48<br/> 3.1.8 根据条件得到新列（mask方法） 50<br/> 3.1.9 根据条件得到新列（where方法） 51<br/> 3.1.10 插入列 53<br/> 3.1.11 修改单个列的列名 54<br/> 3.1.12 修改多个列的列名 56<br/> 3.1.13 给所有列名添加前缀和后缀 57<br/> 3.1.14 修改列数据的数据类型 59<br/> 3.1.15 修改列数据 61<br/> 3.1.16 修改列数据的格式 63<br/> 3.1.17 将列中的字符串数据修改为数字 65<br/> 3.1.18 根据条件修改数据 67<br/> 3.1.19 删除列 68<br/> 3.2　使用ChatGPT+pandas实现行操作 70<br/> 3.2.1 直接添加一个新行 70<br/> 3.2.2 利用已有行数据通过计算得到新行 72<br/> 3.2.3 插入行 74<br/> 3.2.4 修改行名 76<br/> 3.2.5 修改行数据 78<br/> 3.2.6 删除行 79<br/> 3.3　使用ChatGPT+pandas实现值操作 81<br/> 3.3.1 修改单个值 81<br/> 3.3.2 修改局部区域中的值 82<br/> 3.3.3 修改所有值 84<br/> 3.4　使用ChatGPT+pandas实现数据查询 86<br/> 3.4.1 单条件查询 86<br/> 3.4.2 多条件查询 88<br/> 3.5　使用ChatGPT+pandas实现数据排序 89<br/> 3.5.1 单条件排序 89<br/> 3.5.2 多条件排序 91<br/> 3.5.3 提取前3名数据 92<br/> 3.6　使用ChatGPT+pandas实现数据筛选 94<br/> 3.6.1 单条件筛选 94<br/> 3.6.2 多条件筛选 96<br/> 3.7　使用ChatGPT+pandas实现数据排名 97<br/> 3.7.1 中国式排名 97<br/> 3.7.2 美国式排名 99<br/> 第4章 使用ChatGPT+pandas实现多个文件数据的整理 102<br/> 4.1　使用ChatGPT+pandas拆分数据 102<br/> 4.1.1 简单拆分——垂直 102<br/> 4.1.2 简单拆分——水平 104<br/> 4.1.3 根据变量的值将数据拆分到不同工作簿中 105<br/> 4.2　使用ChatGPT+pandas合并数据 107<br/> 4.2.1 合并不同工作表中的数据 107<br/> 4.2.2 合并不同工作簿中的数据 112<br/> 4.3　使用ChatGPT+pandas拼接数据 114<br/> 4.4　使用ChatGPT+pandas连接数据 116<br/> 4.5　使用ChatGPT+pandas追加数据 118<br/> 第5章 使用ChatGPT+pandas实现文本数据的整理 120<br/> 5.1　使用ChatGPT+pandas提取子文本 120<br/> 5.2　使用ChatGPT+pandas改变文本大小写 122<br/> 5.3　使用ChatGPT+pandas实现分列 124<br/> 5.3.1 使用单一分隔符进行分列 124<br/> 5.3.2 使用多种分隔符进行分列 126<br/> 5.3.3 按照固定宽度进行分列 128<br/> 5.4　使用ChatGPT+pandas合并文本 129<br/> 5.5　使用ChatGPT+pandas查找和替换子文本 132<br/> 5.6　使用ChatGPT+pandas输出文本的格式 133<br/> 第6章 使用ChatGPT+pandas实现日期时间数据的整理 136<br/> 6.1　使用ChatGPT+pandas实现时间点数据的整理 136<br/> 6.1.1 从给定的日期时间中提取单位对应的数字 136<br/> 6.1.2 计算给定日期是星期几 138<br/> 6.2　使用ChatGPT+pandas实现时间段数据的整理 140<br/> 6.2.1 计算两个日期之间的间隔天数 140<br/> 6.2.2 已知起始日期和间隔天数计算终止日期 142<br/> 第7章 使用ChatGPT+pandas实现时间序列数据的整理 144<br/> 7.1　时间序列数据 144<br/> 7.1.1 创建时间序列数据 144<br/> 7.1.2 从文件中导入时间序列数据 146<br/> 7.2　使用ChatGPT+pandas实现时间序列数据的常见处理 148<br/> 7.2.1 数据查询 148<br/> 7.2.2 数据筛选 149<br/> 7.2.3 数据转换 150<br/> 7.2.4 数据汇总 152<br/> 7.3　使用ChatGPT+pandas实现时间序列数据偏移 153<br/> 7.3.1 日期时间偏移 153<br/> 7.3.2 工作日偏移 154<br/> 7.4　使用ChatGPT+pandas实现时间序列数据平滑 156<br/> 7.5　使用ChatGPT+pandas实现时间序列数据重采样 158<br/> 第8章 使用ChatGPT+pandas实现分类数据的整理 160<br/> 8.1　分类数据 160<br/> 8.1.1 创建分类数据 160<br/> 8.1.2 设置分类值 162<br/> 8.1.3 对分类数据进行排序 163<br/> 8.2　使用ChatGPT+pandas处理分类数据 164<br/> 8.2.1 查询分类 165<br/> 8.2.2 增加分类值 166<br/> 8.2.3 修改分类值 167<br/> 8.2.4 删除分类值 168<br/> 第9章 使用ChatGPT+pandas实现数据预处理 170<br/> 9.1　使用ChatGPT+pandas处理重复数据 170<br/> 9.1.1 整行数据重复的处理 170<br/> 9.1.2 指定数据重复的处理 172<br/> 9.2　使用ChatGPT+pandas处理缺失值 173<br/> 9.2.1 发现缺失值 174<br/> 9.2.2 删除缺失值 176<br/> 9.2.3 填充缺失值 177<br/> 9.3　使用ChatGPT+pandas处理异常值 179<br/> 9.3.1 发现异常值 179<br/> 9.3.2 删除异常值 182<br/> 9.3.3 替换异常值 184<br/> 9.4　使用ChatGPT+pandas实现数据转换 185<br/> 9.4.1 数据标准化 186<br/> 9.4.2 数据归一化 187<br/> 第10章 使用ChatGPT+pandas实现统计分析 190<br/> 10.1　使用ChatGPT+pandas实现描述性统计 190<br/> 10.1.1 描述数据集中趋势 190<br/> 10.1.2 描述数据离中趋势 192<br/> 10.1.3 描述数据分布形状 194<br/> 10.2　使用ChatGPT+pandas实现分组统计 195<br/> 10.2.1 分组描述性统计 195<br/> 10.2.2 分组提取首次数据和末次数据 197<br/> 10.2.3 多条件汇总 199<br/> 10.2.4 分组按条件统计 201<br/> 10.3　使用ChatGPT+pandas实现频数分析 202<br/> 10.4　使用ChatGPT+pandas实现数据透视表 204<br/> 10.4.1 创建数据透视表 204<br/> 10.4.2 设置数据透视表中值的输出格式 206<br/> 10.4.3 处理数据透视表中的缺失值 208<br/> 10.4.4 设置数据透视表的聚合函数 210<br/> 10.4.5 为数据透视表添加行汇总和列汇总 213<br/> 10.4.6 设置数据透视表中数据的显示方式 215<br/> 10.4.7 对数据透视表中的数据进行排序 217<br/> 10.4.8 聚合函数为连接字符串 219<br/> 第11章 使用ChatGPT实现与Excel工作表相关的设置 223<br/> 11.1　使用ChatGPT+xlwings设置Excel工作表 223<br/> 11.1.1 设置边框 223<br/> 11.1.2 设置背景色 227<br/> 11.1.3 设置字体 229<br/> 11.1.4 设置对齐方式 231<br/> 11.1.5 单元格合并和取消合并 233<br/> 11.2　使用ChatGPT+OpenPyXL设置Excel工作表 235<br/> 11.2.1 设置边框 235<br/> 11.2.2 设置背景色 238<br/> 11.2.3 设置字体 239<br/> 11.2.4 设置对齐方式 241<br/> 11.2.5 单元格合并和取消合并 242<br/> 第12章 使用ChatGPT实现数据可视化 244<br/> 12.1　使用ChatGPT+xlwings实现数据可视化 244<br/> 12.1.1 条形图 244<br/> 12.1.2 饼图 247<br/> 12.2　使用ChatGPT+OpenPyXL实现数据可 视化 249<br/> 12.2.1 条形图 249<br/> 12.2.2 饼图 251<br/> 12.3　使用ChatGPT+Matplotlib实现数据可视化 252<br/> 12.3.1 条形图 253<br/> 12.3.2 饼图 254<br/> 第13章 Python语法基础 256<br/> 13.1　常量和变量 256<br/> 13.1.1 常量 256<br/> 13.1.2 变量及其声明、赋值和删除 256<br/> 13.1.3 变量的数据类型 257<br/> 13.2　数字 257<br/> 13.2.1 整型数字 257<br/> 13.2.2 浮点型数字 258<br/> 13.3　字符串 258<br/> 13.3.1 创建字符串 258<br/> 13.3.2 索引和切片 258<br/> 13.3.3 字符串的长度和大小写 259<br/> 13.3.4 字符串的分割、连接和删除 259<br/> 13.4　列表 260<br/> 13.4.1 创建列表 260<br/> 13.4.2 添加列表元素 261<br/> 13.4.3 索引和切片 261<br/> 13.4.4 删除列表元素 262<br/> 13.5　元组 262<br/> 13.5.1 元组的创建和删除 263<br/> 13.5.2 索引和切片 263<br/> 13.6　字典 263<br/> 13.6.1 字典的创建 263<br/> 13.6.2 字典元素的增、删、改、查 264<br/> 13.7　表达式 265<br/> 13.7.1 算术运算符 265<br/> 13.7.2 关系运算符 265<br/> 13.7.3 逻辑运算符 266<br/> 13.8　流程控制 266<br/> 13.8.1 判断结构 266<br/> 13.8.2 循环结构——for循环 268<br/> 13.8.3 循环结构——while循环 268<br/> 13.9　函数 269<br/> 13.9.1 内部函数 269<br/> 13.9.2 标准模块函数和第三方模块 函数 269<br/> 13.9.3 自定义函数 269<br/> 第14章 pandas基础 271<br/> 14.1　NumPy数组 271<br/> 14.1.1 创建NumPy数组 271<br/> 14.1.2 索引和切片 274<br/> 14.2　Series 275<br/> 14.2.1 创建Series对象 275<br/> 14.2.2 Series对象的描述 276<br/> 14.2.3 索引和切片 277<br/> 14.2.4 布尔索引 279<br/> · · · · · · (收起)