Python für Excel
Eine moderne Umgebung für Automatisierung und Datenanalyse
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Beschreibung / Abstract
Befreien Sie sich aus dem Chaos der riesigen Arbeitsmappen, Tausenden von Formeln und hässlichen VBA-Hacks
- Der US-Bestseller jetzt in deutscher Übersetzung
- »Python für Excel« schlägt die dringend benötigte Brücke zwischen zwei Datenanalyse-Welten
- Für fortgeschrittene Excel-Nutzer, die sich ihre Arbeit durch Python-Tools erleichtern wollen
- Die Python-Grundlagen sowie die Tools numpy and pandas werden gut verständlich erklärt
Nach wie vor ist Excel in der Geschäftswelt allgegenwärtig. Doch in den Feedback-Foren von Microsoft häufen sich die Anfragen, Python als Skriptsprache in Excel einzubinden. Was macht diese Kombination so attraktiv? Felix Zumstein – Schöpfer von xlwings, einem beliebten Open-Source-Paket für die Automatisierung von Excel mit Python – zeigt in diesem praktischen Leitfaden erfahrenen Excel-Benutzern, wie sich beide Welten effizient vereinen lassen.
Excel hat in den letzten Jahren viele neue Funktionen hinzubekommen, doch die Automatisierungssprache VBA hat sich nicht parallel weiterentwickelt. Viele Excel-Poweruser nutzen daher bereits Python, um Routinearbeiten zu automatisieren. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Python ohne umfangreiche Programmierkenntnisse für Excel verwenden und mit modernen Tools wie Jupyter-Notebooks und Visual Studio Code arbeiten. Sie erfahren beispielsweise, wie Sie mit pandas Daten erfassen, bereinigen und analysieren, wiederkehrende Aufgaben automatisieren, mit xlwings interaktive Excel-Tools bauen oder VBA, Power Query und Power Pivot durch Python als Universalwerkzeug ersetzen.
Beschreibung
Inhaltsverzeichnis
- BEGINN
- Impressum
- Inhalt
- Vorwort
- Warum ich dieses Buch geschrieben habe
- Für wen dieses Buch gedacht ist
- Wie dieses Buch aufgebaut ist
- Python- und Excel-Versionen
- In diesem Buch verwendete Konventionen
- Codebeispiele
- Danksagung
- TEIL I: Einführung in Python
- Kapitel 1: Warum Python für Excel?
- Kapitel 2: Entwicklungsumgebung
- Kapitel 3: Erste Schritte mit Python
- TEIL II: Einführung in pandas
- Kapitel 4: NumPy-Grundlagen
- Kapitel 5: Datenanalyse mit pandas
- Kapitel 6: Zeitreihenanalyse mit pandas
- TEIL III: Excel-Dateien ohne Excel lesen und schreiben
- Kapitel 7: Excel-Dateien mit pandas manipulieren
- Kapitel 8: Excel-Dateien mit Reader- und Writer-Paketen manipulieren
- TEIL IV: Die Excel-Anwendung mit xlwings programmieren
- Kapitel 9: Excel-Automatisierung
- Kapitel 10: Python-basierte Excel-Tools
- Kapitel 11: Der Python-Package-Tracker
- Kapitel 12: Benutzerdefinierte Funktionen (UDFs)
- Anhang A: Conda-Umgebungen
- Eine neue Conda-Umgebung erstellen
- Automatische Aktivierung deaktivieren
- Anhang B: Erweiterte Funktionalität von VS Code
- Debugger
- Jupyter Notebooks in VS Code
- Anhang C: Erweiterte Python-Konzepte
- Klassen und Objekte
- Mit zeitzonenkonformen datetime-Objekten arbeiten
- Veränderliche vs. unveränderliche Python-Objekte
- Über den Autor
- Kolophon