Python 自动化办公实战课
尹会生
前游戏公司技术总监,前新浪网研发中心技术经理
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Python 自动化办公实战课
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13|Excel插件:如何扩展Excel的基本功能?

按字符数拆分
按分隔符拆分
加载数据返回到Excel
修改数据类型
删除其他列
选择指定的sheet
调整每个sheet的每一行
解析数据
获取数据
拆分列功能
多个文件合并成一个Excel
实现每种产品名称半年的销售额统计功能
统计每个月的销售额
添加列
转换
单元格的拆分
文件导入和格式调整
加载
转换
获取数据
在查询方面对Excel进行优化
思考题
其他功能
优化功能
核心步骤
主要用途
Power Query插件
Excel插件:如何扩展Excel的基本功能?

该思维导图由 AI 生成,仅供参考

你好,我是尹会生。
我们在讲了怎么利用 Python 优化 Excel 的输入和计算效率之后,相信你已经知道该怎么使用 Python 的循环和文件库进行多个文件的处理,怎么使用正则表达式对内容进行查找和替换。
但是有时会因为临时的需求,为了得到查询的结果而进行一次性的表格处理,这时候如果用 Python 来解决,估计你有一种“杀鸡用牛刀”的感觉,未免小题大做了。
所以在接下来的三节课里,我会利用 Excel 中自带的插件和更简单的两个脚本工具,来完成这种临时的、简单的重复性任务,让你用更便捷的方式实现办公自动化。
今天这节课呢,我就给你介绍一个在 Excel 中非常著名的 Power Query 插件,利用这个插件你可以完成我们经常遇到的数据清理工作。

Power Query 的主要用途

我先来介绍一下 Power Query 这个插件。从它的名字,你应该就能猜到它的主要用途,那就是在查询方面对 Excel 进行优化。
我所说的查询优化是泛指,它的涵盖范围比较广。为了方便使用 Excel 统计数据,往往需要在统计数据前去调整 Excel 表格的格式、内容以及字段类型,这些在 Excel 中统称为查询操作。
如果能够把新增数据自动更新到已经处理的数据中,还能自动化地按照之前的操作步骤对表格中的数据进行调整,这就是 Power Query 比手动调整 Excel 更有效率的地方
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  • 总结

Excel插件Power Query是一款强大的工具,能够帮助用户优化Excel的查询操作。通过Power Query,用户可以实现数据的获取、转换和加载,从而提高数据处理的效率和准确性。本文详细介绍了Power Query的主要用途,包括文件导入和格式调整两个场景,并解释了使用Power Query的三个核心步骤。作者还提供了两个典型案例,分别是将多个文件合并到一个Excel中和将单元格内容调整为统一格式。通过这些案例,读者可以快速了解如何使用Power Query来优化Excel的查询操作,提高工作效率。文章内容通俗易懂,适合需要提高Excel数据处理效率的读者阅读学习。总结来说,Power Query弥补了工作中处理一次性需求的短板,它比Excel更自动化,比Python更简单,为自动化查询工作提供了高效的解决方案。文章还提出了两个思考题,分别是如何在Power Query编辑器中实现统计每个月的销售额以及如何实现每种产品名称半年的销售额统计功能,为读者提供了进一步思考和讨论的空间。

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  • Soul of the Dragon
    关于思考题,由于我还没有研究透Power Query的用法,所以我用的是比较笨的方法,就是Power Query与Python相结合。先用Power Query将订单日期拆分成年、月、日,然后再用python中的groupby函数分别计算每个月的销售额和每个品种半年的销售额。

    作者回复: 可以这样实现,Power Query用口语来讲就是把一个动作应用到全部文件、列、行,如果这类需求在你工作中比较多,可以学起来,比Python要容易

    2021-03-11
    1
  • 技术是伙伴
    尹老师,您好,点击“合并文件到 Excel.rar”,提示网盘链接不存在。

    作者回复: 感谢反馈,我将课程涉及的全部代码和文件放在github上,地址是:https://github.com/wilsonyin123/python_productivity 稍后我会请编辑同学修复网盘链接

    2023-07-31归属地:上海
  • ifelse
    学习打卡
    2023-07-10归属地:浙江
  • power query适合于一次性的查询操作;python适合于多次的,自动化操作。excel真心功能强大
    2021-04-14
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