豆瓣9.4,《Python+Excel》,让你飞速学会数据分析

Pandas入门教程(二十二):股票数据分析实战——yfinance 获取数据、技术指标与收益率分析 把 Pandas 用在真实场景,才能体会它的价值。本文以茅台股票为例,用 yfinance 获取历史行情,完成缺失值处理与列筛选,绘制收盘价曲线,计算 SMA 移动平均线与 RSI 相对强弱指数,并通过日收益率、累计收益率和波动率完成完整的量化分析流程。 阅读详情

办公的时候不会用Python,可能你就落后这个时代了。

关于这个,我想最大的原因就是现在Python的广告,打开很多软件都会看到关于Python的广告。而这些广告给我们经常呈现的就是,用Python来协助Excel办公……

如果你是一个日常需要使用Excel的小伙伴,那你就必须要学会Python,将Excel和Python结合起来,确实能实现高效办公。

今天,我为大家推荐一本关于Excel和Python的书籍——《Excel+Python,飞速搞定数据分析与处理》。

带着对Python的好奇,我曾经也看过Python学习的书籍,不过基于自己的懒,可能就学习了个Python的print(“hello world”)。总得来说,Python比其他语言好学的多。

在这本书中,也有讲解Python的应用,再加上本书是属于Python和Excel的书籍,所以在Python讲解的基础上,还有Excel的运用。简单来说就是,我们在日常生活中如何才能把Python+Excel结合起来,飞速搞定数据分析和处理。

书籍内容:

这本书专为Excel用户准备的一本内容丰富又简明扼要的Python入门指南,可以帮助大家快速地学会使用Python,将复杂的工作简单化、自动化,让大家借助编程的力量,提高自身工作效率,轻松突破Excel的瓶颈。

这里给大家分享一份Python全套学习资料,包括学习路线、软件、源码、视频、面试题等等,都是我自己学习时整理的,希望可以对正在学习或者想要学习Python的朋友有帮助!

优快云大礼包:全网最全《全套Python学习资料》免费分享🎁

😝有需要的小伙伴,可以点击下方链接免费领取或者V扫描下方二维码免费领取🆓

👉优快云大礼包🎁:全网最全《Python学习资料》免费分享(安全链接,放心点击)👈

​

1️⃣零基础入门

① 学习路线

对于从来没有接触过Python的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
在这里插入图片描述

② 路线对应学习视频

还有很多适合0基础入门的学习视频,有了这些视频,轻轻松松上手Python~在这里插入图片描述

③练习题

每节视频课后,都有对应的练习题哦,可以检验学习成果哈哈!
在这里插入图片描述
因篇幅有限,仅展示部分资料

2️⃣国内外Python书籍、文档

① 文档和书籍资料

在这里插入图片描述

3️⃣Python工具包+项目源码合集

①Python工具包

学习Python常用的开发软件都在这里了!每个都有详细的安装教程,保证你可以安装成功哦!
在这里插入图片描述

②Python实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲代码,动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。100+实战案例源码等你来拿!
在这里插入图片描述

③Python小游戏源码

如果觉得上面的实战案例有点枯燥,可以试试自己用Python编写小游戏,让你的学习过程中增添一点趣味!
在这里插入图片描述

4️⃣Python面试题

我们学会了Python之后,有了技能就可以出去找工作啦!下面这些面试题是都来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

5️⃣Python兼职渠道

而且学会Python以后,还可以在各大兼职平台接单赚钱,各种兼职渠道+兼职注意事项+如何和客户沟通,我都整理成文档了。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
上述所有资料 ⚡️ ,朋友们如果有需要 📦《全套Python学习资料》的,可以扫描下方二维码免费领取 🆓
😝有需要的小伙伴,可以点击下方链接免费领取或者V扫描下方二维码免费领取🆓

👉优快云大礼包🎁:全网最全《Python学习资料》免费分享(安全链接,放心点击)👈

​

如何处理动态语言(Python / JS)的“隐形”调用链? 本文揭示动态语言(Python/JS)中静态AST解析导致调用链“断链”的核心问题,提出通过运行时追踪补全图谱的解决方案。基于Code-Graph-RAG的cgr trace机制,分别利用pytest插件与V8 Profiler捕获真实调用路径,将动态边合并至静态图谱,并在权重体系中提升动态边优先级。实践表明,该方法可显著提升图谱覆盖率,实现“结构+行为”双视角理解代码,为MCP与Rerank系统提供可靠支持。 阅读详情

相关推荐

【RL in VLA】VLA中的强化学习

本文提出了一种名为 Reinforcement Learning Distilled Generalist(RLDG) 的方法,通过强化学习生成高质量训练数据来微调机器人基础模型。通过在多个精确操作任务上的实验,我们证明了 RLDG 在成功率和泛化能力上显著优于使用人类演示的传统微调方法。RLDG 不仅减少了对人类演示数据的依赖,还展示了在复杂多阶段任务中的灵活性和有效性。

三木今天学习了嘛の博客 2257

豆瓣9.6《Python+Excel》,让你飞速学会数据分析

豆瓣9.6《Python+Excel》,让你飞速学会数据分析

xiangxue888的博客 210

基于Ansys Fluent 的颗粒分离/过滤解决方案

过滤是指通过特殊装置将颗粒移除,将流体提纯净化的过程。过滤的方式很多,应用的物系也很广泛,固-液、固-气、大颗粒-小颗粒等。

sh_djoin的博客 1852

豆瓣9.4,《Python+Excel》,让你工作效率起飞

在这本书中,也有讲解Python的应用,再加上本书是属于Python和Excel的书籍,所以在Python讲解的基础上,还有Excel的运用。这本书专为Excel用户准备的一本内容丰富又简明扼要的Python入门指南,可以帮助大家快速地学会使用Python,将复杂的工作简单化、自动化,让大家借助编程的力量,提高自身工作效率,轻松突破Excel的瓶颈。带着对Python的好奇,我曾经也看过Python学习的书籍,不过基于自己的懒,可能就学习了个Python的print(“hello world”)。

2301_78095909的博客 554

物理专业书库模板(1):物理学书单(适合物理专业本科生、研究生、科研工作者、物理爱好者...)

物理专业书库模板(1):物理学书单(适合物理专业本科生、研究生、科研工作者、物理爱好者...) 求赞求喜欢求分享,建议关注,防止文章丢失。

hepyang的博客 2179

VS2019集成AddressSanitizer:C++内存错误检测实战指南

在C++开发中,内存管理是核心挑战之一,涉及堆、栈和全局变量的分配与释放。其原理在于程序运行时对内存地址的访问必须严格遵循分配边界和生命周期规则,否则会导致缓冲区溢出、释放后使用等严重错误。这类问题的技术价值在于直接影响程序的稳定性、安全性和性能,是高质量软件必须攻克的基础难题。应用场景广泛,从嵌入式系统到大型服务器软件,都需要可靠的内存错误检测机制。AddressSanitizer(ASan)作为一种编译时插桩技术,通过影子内存和运行时检查,能精准定位堆缓冲区溢出、释放后使用等隐蔽错误。本文以Visual

weixin_34356310的博客 279

Python课设——豆瓣top250

饼图实现近二十年来上映的电影占250部中的比;将获取得到的数据进一步的加工处理,使用python语言中的一些可视化模块,如:numpy,matplotlib.pyplot等将数据进行可视化操作,使数据以更加直观的形式呈现在人们面前,从而更容易让客户快速得到有用的信息。本次项目将对豆瓣网电影排名前250名的电影信息进行爬取,如:电影名称,上映年份,豆瓣评分,点评人数这四个方向的信息进行获取,整理,分析。每页都有25部电影共10页,每部电影中个都用电影名,导演,主演,上映时间,地点,点评人数,豆瓣评分等信息。

qq_51764257的博客 806

裂缝二维检测:裂缝的长度和宽度检测

这一节,我们需要去整合一下前面的代码,在进行长度和宽度的测量时,需要裂缝的类型、个数、面积的帮助。这一章是本专栏的核心部分。以上代码我均试过,由于本人能力有限,看不懂代码,最终还是没有采用,使用的是最普通检测宽度的方法,即求得骨架总长度后,用总面积求取平均宽度。

m0_62919535的博客 4241

几本牛X的数据分析好书!

大家好,我是小z最近双十一,很多书半价+平台满减折扣,很香!给大家分享了一波数据分析类的书单,感兴趣的可以冲了~精益数据分析本书围绕精益创业展开讨论,融合了精益创业法、客户开发、商业模式画布和敏捷/ 持续集成的精华。本书汇聚了100多位创始人、投资人、内部创业者和创新者的成功创业经验,呈现了30多个极具价值的案例分析,可以为各阶段的创业者提供行为准则。R语言实战(第2版)|两版合计印刷50+次...

SeizeeveryDay的博客 530

Transformer实战(5)——Hugging Face环境配置与应用详解

本文详细介绍 Transformer 模型的实践应用全流程。首先讲解基于 Anaconda 的环境配置,包括 transformers 库安装及 hf-mirror 镜像加速方案。然后以 BERT 为例,演示分词器使用、文本编码及 fill-mask 等任务实现,对比 PyTorch/TensorFlow 框架差异。接着展示 Hugging Face 社区模型应用,包括 GPT-2 文本生成和零样本分类。最后扩展至多模态领域,使用 CLIP 模型实现零样本图像分类。

盼小辉丶的博客 1万+

【人工智能的数学基础】最优传输(Optimal Transport)问题与Wasserstein距离

代表两堆石子,则问题等价于如何移动一堆石子,通过最小的累积移动距离把它堆成另外一堆石子。的不同位置分配的值。为离散型概率分布,则该优化问题可以表示为矩阵形式。表示寻找总运输成本最小的方案。放大后的上确界不会小于原来的上确界,因此不妨取。具有相同的概率分布。是概率分布,因此积分可以写作采样形式。描述了一种可行的运输方案,表示应该从位置。则最优传输问题的目标函数可以用列向量。对于一个线性规划问题,总可以写出其。的所有可能联合分布的集合,下确界。其中矩阵的每一行代表概率分布。表示寻找使得目标函数最大的。

AI天才研究院 6328

Python从入门到实战:系统学习路径与爬虫数据分析项目指南

Python作为一门解释型、动态类型的编程语言,以其简洁的语法和强大的生态库,在自动化脚本、Web开发和科学计算等领域广泛应用。其核心原理在于通过解释器逐行执行代码,并借助丰富的数据结构(如列表、字典)和第三方库(如Pandas、Requests)高效处理任务。掌握Python不仅能提升个人自动化效率,更是进入数据分析、人工智能等前沿领域的基石。在数据驱动的时代,从网络公开信息中提取并分析数据成为关键技能,这自然引出了网络爬虫与数据分析这两个紧密关联的实践方向。通过系统学习环境搭建、核心语法,并动手实践爬虫

weixin_30932215的博客 391

【PCIe EP 设备入门学习专栏 -- 8 PCIe EP 架构详细介绍】

Synopsys PCIe 5.0 EP 架构由多个功能模块组成,整体遵循分层 + 模块化设计CXPL(事务层 + 链路层 + 物理层 MAC)XADM(仲裁/生成)、XAIM(应用接口)RADM(过滤/路由/Completion)CDM(配置空间)、PMC(电源管理)、LBC/DBI(寄存器访问)MSG_GEN(消息)、CXS(多芯片一致性)

CodingCos的博客 383

Python从入门到实战:爬虫与数据分析完整学习路径与代码示例

Python作为一门语法简洁、生态丰富的编程语言,已成为数据分析、网络爬虫和自动化等领域的核心技术工具。其核心原理在于通过简洁的语法结构和庞大的第三方库生态,让开发者能够高效处理数据采集、清洗、分析与可视化等任务。在技术价值上,Python降低了编程门槛,同时提供了Pandas、Matplotlib、Requests等成熟库,使得数据处理和网络请求变得简单高效。典型的应用场景包括从网站采集公开数据,然后使用Pandas进行结构化处理,再通过Matplotlib生成可视化图表,最终形成完整的数据分析报告。本文

weixin_30652491的博客 350

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

华为的C语言编程规范.pdf

华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

Python 学习路线图大公开 | 世界读书日

众所周知,Python之所以能够位居最受欢迎的编程语言第一位并且遥遥领先,不仅因为语法简洁易上手,还因为其宽泛到几乎无所不包的应用领域。从数据分析、网络爬虫到机器学习,Python都是研究选择的主流语言。本期书单,将继续循着Python的学习路线图,为你解锁Python的各种炫酷应用,真正做到学以致用!(完整的学习路线图可至文末观看)1《Excel+Python:飞速搞定数据分析与处理》著 / [...

图灵教育 217

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

Python数据分析与爬虫实战:从零基础到项目闭环的完整学习路径

Python作为一种通用编程语言,其核心价值在于通过简洁的语法和丰富的第三方库,高效解决数据处理与自动化问题。其工作原理基于解释器执行,结合强大的包管理工具pip,能够快速集成NumPy、Pandas等科学计算库,实现向量化运算与结构化数据处理。在技术价值层面,Python显著降低了数据分析与网络爬虫的技术门槛,使开发者能够聚焦业务逻辑。典型的应用场景包括金融分析、运营监控、市场研究等领域的数据获取、清洗、分析与可视化。本文聚焦于**数据分析**与**网络爬虫**两大核心技能,通过实战案例串联语法基础、环境

weixin_34234721的博客 375

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件,这是C++版本的破解文件

Python 学习,大家都在用这些书,还请收藏!

本书是 Python 领域备受推崇的经典作品,致力于帮助 Python 开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性,写出简洁、流畅、易读、易维护,并且地道的 Python 代码。当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

白帽阿叁的博客 409

技术人的核心竞争力,都藏在这些书里 | 1024 精选书单

在吗?在码!又到了 1024,一年一度的程序员节。当程序员的双眼注视着屏幕,世界的一切都将在代码的世界中重塑。程序员就是编织未来世界的魔法师,以最低调、踏实、核心的功能模块搭建起这个科技世界。在这样的日子里,让我们一起祝魔法师们节日快乐吧!希望今天的你可以早下班,无 BUG!图灵今天也给大家准备了充足的精神食粮,让你在疲惫工作的同时,可以保持精神满满。以下这份书单综合了网店排名、豆瓣评分、读者口碑...

图灵教育 255

AI全栈实战 | 3.9-01 爬虫入门:requests 加 BeautifulSoup 三分钟跑通,但 90% 的人栽在这 4 个“礼貌“问题上

⚠️:本文内容仅用于。请遵守目标站点的服务条款与相关法律法规,不得对目标服务造成负担,不得采集、传播个人隐私数据。技术是中性的,边界在你手里。爬虫的入门技术(requests 发请求 + BeautifulSoup 解析)三分钟就能学会。真正区分"会用爬虫"和"会做爬虫的人"的,是这篇我们跑通"请求→解析→存储"的最小闭环,然后重点把"合规与礼貌"这根弦给你绷上。

源码获取 | 运行部署 | 定制二开修改,如果回复不及时请耐心等待,请见谅。 411

从一段视频到可漫游的 4D 有声场景:思路拆解与最小复现手记

只需一段手机视频,你就能生成可"走进去"的 4D 有声场景:转头时狗叫声方向随之变化,走近时声音更清晰。本文拆解 Video-to-4DAVScene 的核心思路,手把手带你用几十行 Python 搭出最小管线,把视频中的运动物体变成带空间位置的声源,并附上三个真实踩坑的排障经验,代码可直接跑。🎧

helloagent的博客 235

【每天一个 Python 小案例30】Python 基础知识综合小项目:我的工具盒

作为系列收官,本篇把前 29 篇的知识点合成一个能直接用的命令行工具"我的工具盒":计算器(用 ast 解析表达式,不碰 eval)、单位换算与温度转换(一张换算表 + 特例分支)、记账与分类统计(Decimal + JSON 持久化)、以及用"字典当命令表"把菜单和业务逻辑解耦的主循环。文中对比了 eval 的安全隐患与 ast 白名单的做法,解释了 lambda 闭包在字典里的写法与晚绑定陷阱,并在最后给出整个系列的知识地图,把变量、数据结构、控制流、函数、类、异常、文件、标准库八块内容对应到具体篇目。

xinjiyaya的博客 427

详解Python条件语句

在 Python 中,if...else 是一种条件语句,可以根据给定的条件执行不同的操作。这个语句通常用于控制程序的流程。

2601_96798737的博客 208
上一篇: 从事数据分析方面的工作,新手该学SQL还是Python?
下一篇: 学Python就这三步,教你普通人如何自学好 Python?
AI大模型学习
博客等级 码龄4年 2471粉丝 620原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值