
Python für Excel
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Content
- Cover
- Titel
- Impressum
- Inhalt
- Vorwort
- Teil I Einführung in Python
- 1 Warum Python für Excel?
- Excel ist eine Programmiersprache
- Excel in den Nachrichten
- Best Practices der Programmierung
- Modernes Excel
- Python für Excel
- Lesbarkeit und Wartbarkeit
- Standardbibliothek und Paketmanager
- Wissenschaftliches Rechnen
- Moderne Sprachfeatures
- Plattformübergreifende Kompatibilität
- Zum Schluss
- 2 Entwicklungsumgebung
- Die Python-Distribution Anaconda
- Installation
- Anaconda Prompt
- Python REPL: eine interaktive Python-Sitzung
- Paketmanager: Conda und pip
- Conda-Umgebungen
- Jupyter Notebooks
- Jupyter Notebooks ausführen
- Notebook-Zellen
- Bearbeitungs- vs. Befehlsmodus
- Ausführungsreihenfolge
- Jupyter Notebooks herunterfahren
- Visual Studio Code
- Installation und Konfiguration
- Ein Python-Skript ausführen
- Zum Schluss
- 3 Erste Schritte mit Python
- Datentypen
- Objekte
- Numerische Typen
- Boolesche Werte
- Strings
- Indizieren und Slicing
- Indizieren
- Slicing
- Datenstrukturen
- Listen
- Wörterbücher
- Tupel
- Mengen
- Steuerungsfluss
- Codeblöcke und die pass-Anweisung
- Die if-Anweisung und bedingte Ausdrücke
- Die for- und while-Schleifen
- Listen-, Wörterbuch- und Mengenabstraktionen
- Codeorganisation
- Funktionen
- Module und die import-Anweisung
- Die Klasse datetime
- PEP 8: Style Guide für Python-Code
- PEP 8 und VS Code
- Type Hints
- Zum Schluss
- Teil II Einführung in pandas
- 4 NumPy-Grundlagen
- Erste Schritte mit NumPy
- NumPy-Array
- Vektorisierung und Broadcasting
- Universelle Funktionen (ufunc)
- Arrays erstellen und manipulieren
- Array-Elemente abrufen und festlegen
- Nützliche Array-Konstruktoren
- Ansicht vs. Kopie
- Zum Schluss
- 5 Datenanalyse mit pandas
- DataFrame und Serie
- Index
- Spalten
- Datenmanipulation
- Daten auswählen
- Daten festlegen
- Fehlende Daten
- Doppelte Daten
- Arithmetische Operationen
- Mit Textspalten arbeiten
- Eine Funktion anwenden
- Ansicht vs. Kopie
- DataFrames kombinieren
- Verketten
- Verknüpfen und zusammenführen
- Beschreibende Statistik und Datenaggregation
- Beschreibende Statistik
- Gruppieren
- Pivotieren und verschmelzen
- Plotten
- Matplotlib
- Plotly
- DataFrames importieren und exportieren
- CSV-Dateien exportieren
- CSV-Dateien importieren
- Zum Schluss
- 6 Zeitreihenanalyse mit pandas
- DatetimeIndex
- Einen DatetimeIndex erstellen
- Einen DatetimeIndex filtern
- Mit Zeitzonen arbeiten
- Allgemeine Zeitreihenmanipulationen
- Verschiebungen und prozentuale Änderungen
- Umbasierung und Korrelation
- Resampling
- Rollierende Fenster
- Grenzen bei pandas
- Zum Schluss
- Teil III Excel-Dateien ohne Excel lesen und schreiben
- 7 Excel-Dateien mit pandas manipulieren
- Fallstudie: Excel-Berichte
- Excel-Dateien mit pandas lesen und schreiben
- Die Funktion read_excel und die Klasse ExcelFile
- Die Methode to_excel und die Klasse ExcelWriter
- Beschränkungen beim Einsatz von pandas mit Excel-Dateien
- Zum Schluss
- 8 Excel-Dateien mit Reader- und Writer-Paketen manipulieren
- Die Reader- und Writer-Pakete
- Wann man welches Paket verwendet
- Das Modul excel.py
- OpenPyXL
- XlsxWriter
- pyxlsb
- xlrd, xlwt und xlutils
- Komplexere Reader- und Writer-Themen
- Mit großen Excel-Dateien arbeiten
- DataFrames in Excel formatieren
- Noch einmal: Fallstudie - Excel-Berichte
- Zum Schluss
- Teil IV Die Excel-Anwendung mit xlwings programmieren
- 9 Excel-Automatisierung
- Erste Schritte mit xlwings
- Excel als Daten-Viewer verwenden
- Das Excel-Objektmodell
- VBA-Code ausführen
- Konverter, Optionen und Auflistungen
- Mit DataFrames arbeiten
- Konverter und Optionen
- Diagramme, Bilder und definierte Namen
- Fallstudie: Excel-Berichte (zum Dritten)
- Fortgeschrittenere xlwings-Themen
- xlwings-Grundlagen
- Die Performance verbessern
- Fehlende Funktionalität umgehen
- Zum Schluss
- 10 Python-basierte Excel-Tools
- Excel als Frontend mit xlwings verwenden
- Excel-Add-in
- Der quickstart-Befehl
- Run main
- Die Funktion RunPython
- Bereitstellung
- Python-Abhängigkeit
- Eigenständige Arbeitsmappen: das xlwings-Add-in loswerden
- Konfigurationshierarchie
- Einstellungen
- Zum Schluss
- 11 Der Python-Package-Tracker
- Was wir bauen
- Kernfunktionalität
- Web-APIs
- Datenbanken
- Ausnahmen
- Anwendungsstruktur
- Frontend
- Backend
- Debugging
- Zum Schluss
- 12 Benutzerdefinierte Funktionen (UDFs)
- Erste Schritte mit UDFs
- Eine UDF per quickstart ausführen
- Fallstudie: Google Trends
- Einführung in Google Trends
- Mit DataFrames und dynamischen Arrays arbeiten
- Daten von Google Trends abrufen
- Mit UDFs plotten
- UDFs debuggen
- Fortgeschrittene UDF-Themen
- Grundlegende Performanceoptimierung
- Zwischenspeichern
- Der Dekorator xw.sub
- Zum Schluss
- Anhang A Conda-Umgebungen
- Anhang B Erweiterte Funktionalität von VS Code
- Anhang C Erweiterte Python-Konzepte
- Fußnoten
- Index
- Über den Autor
- Kolophon
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