OK, Python

78 stran · PDF + Python · Mírně pokročilí

Bestseller
OK, Python
Ukázka OK, Python
Ukázka OK, Python
Ukázka OK, Python
Ukázka OK, Python
Ukázka OK, Python
Ukázka OK, Python
Ukázka OK, Python

OK, Python

78 stran · PDF + Python · Mírně pokročilí

Bestseller

Automatizujte rutinní práci v Excelu, nechte za sebe pracovat Python a zjednodušte si život.

499 Kč

Výhodné balíčky již od 2 kurzů.
Rozvíjejte svůj tým: Školení na míru nebo výhodný BusinessPass.

 Python  Pandas  NumPy  Excel

Lubomír Husar

Autor knihy: Lubomír Husar

V hlavních rolích: Python, Pandas a NumPy. Příklady, které stačí jen zkopírovat a použít.

Kniha je aktuálně nabízena v programu Early Access za zvýhodněnou cenu. Jejím zakoupením získáte doživotní licenci a přístup k budoucím aktualizacím a rozšířením.

Obsah knihy

Kniha

1

OK, Python (PDF)

1. Jak nahradit text a čísla

4

Testovací data (PY)

Řešení 1 (PY)

Řešení 2 (PY)

Řešení 3 (PY)

2. Rozděl emailové adresy (podle zavináče)

2

Testovací data (PY)

Řešení (PY)

3. Vyber z textu jen čísla

2

Testovací data (PY)

Řešení (PY)

4. Jak zjistit minimum a maximum

2

Testovací data (PY)

Řešení (PY)

5. Jak používat KDYŽ (IF)

3

Testovací data (PY)

Řešení 1 (PY)

Řešení 2 (PY)

6. Jak na VLOOKUP

2

Testovací data (PY)

Řešení (PY)

7. Označ duplicity

2

Testovací data (PY)

Řešení (PY)

8. Rozdělení jednoho listu do více listů

2

Testovací data (PY)

Řešení (PY)

9. Sloučení více listů do jednoho listu

2

Testovací data (PY)

Řešení (PY)

10. Vygeneruj kalendář

1

Řešení (PY)

11. Porovnej listy a najdi rozdíly

2

Testovací data (PY)

Řešení (PY)

12. Změna pořadí sloupců

2

Testovací data (PY)

Řešení (PY)

13. Odstraň nadbytečné mezery

2

Testovací data (PY)

Řešení (PY)

14. Jednoduchá kontingenční tabulka

2

Testovací data (PY)

Řešení (PY)

15. Složitější kontingenční tabulka

2

Testovací data (PY)

Řešení (PY)

16. Seznam souborů ve složce

1

Řešení (PY)

17. Vymazání prázdných řádků

2

Testovací data (PY)

Řešení (PY)

18. Vymaž řádky podle podmínky

2

Testovací data (PY)

Řešení (PY)

19. Vytvoř HTML tabulku

2

Testovací data (PY)

Řešení (PY)

20. Spočítej listy, řádky a sloupce

2

Testovací data (PY)

Řešení (PY)

21. Poznámkové listy (4xPDF, ZIP)

1

Poznámkové listy (4x)

Novinka: 4xPDF poznámkové listy - linkovaný, nelinkovaný, čtverečkovaný, tečkovaný.

Vím, že mi Python zjednoduší život, ale netuším jak začít

Tato kniha je manuálem pro všechny, kteří pracují s Excelem a chtějí se naučit používat Python.

Tedy pro všechny, které už nebaví spousta klikání myší, operací zkopíruj a vlož a všechna ta manuální práce, kterou musí provádět každý den.

Návodů na Python, Pandas a NumPy najdete na internetu spoustu. Co mě osobně ale chybí, je ucelená sbírka příkladů, které můžete použít v praxi. Příklady, které si můžete snadno upravit a přizpůsobit. Příklady, které snadno pochopíte, i když nejste programátor.

Proto návody v knížce ukazují, jak řešit každodenní úkoly rychle a elegantně. Pomocí pár řádků kódu. A to všechno díky programovacímu jazyku Python a knihovnám Pandas a NumPy.

Stáhněte si ukázku zdarma

Nevymýšlejte znovu kolo

Internet je plný kódu, který je dlouhý, nepřehledný a neefektivní. Pokud chcete takové příklady přečíst a pochopit, udělejte si kafe a připravte se na to, že budete potřebovat hodně času.

Já osobně si myslím, že je to špatně. Myslím, že lepší a chytřejší je, když něco umíte udělat snadno a rychle. Myslím, že produktivita není soutěží o to, kdo napíše komplikovanější program.

Podívejte se na následující příklady. Oba dělají totéž, ale jeden je kratší, přehlednější a rychlejší. Který způsob si vyberete?


import openpyxl
import re

workbook = openpyxl.load_workbook('data/test.xlsx')
worksheet = workbook['Sheet1']

for row in range(1, worksheet.max_row+1):
    for cell in range(1, worksheet.max_column+1):
        value = worksheet.cell(row, cell).value
        if isinstance(value, str):
            worksheet.cell(row, cell).value = re.sub(r'A|B|C', '*', value)

workbook.save('data/zmena-vse.xlsx')


import pandas as pd

df = pd.read_excel('data/test.xlsx')
df.replace('A|B|C', '*', regex=True, inplace=True)
df.to_excel('data/zmena-vse.xlsx', index=False)

Většina knih o Pythonu je příliš teoretická

Teorie má určitě ve vzdělávání svoje místo. Zvlášť, když chcete být špičkový programátor. Ale pokud se chcete naučit chytré způsoby, jak si usnadnit práci, tak je biflování nezáživné teorie zbytečné. Mnohem užitečnější je praxe.

Přesně to byl jeden z důvodů, proč jsme rozjížděli LovelyData. Věděli jsme totiž, že můžeme vytvořit něco lepšího. Lepší vzdělávání pro dospělé, kteří si cení svého času. Lepší vzdělávání pro všechny, kteří chtějí nové dovednosti využívat v praxi.

Za posledních několik let jsme pomohli mnoha firmám a jejich zaměstnancům změnit způsob, jakým pracují s daty. Většina z nich byla překvapená (příjemně), kolik práce a času jim Python ušetří. A že jim k tomu stačí doslova jen pár řádků kódu.

Pro koho je tato kniha

Nejvíce budou mít z knihy všichni, kteří mají alespoň základní znalosti Pythonu. Výhodou je, pokud se už setkali s knihovnou Pandas. Pokud ne, nevadí. Příklady je navedou správným směrem.

Praktické návody v knížce ale využijí i ti, kteří s Pythonem a Pandas už pracují. Jen možná ne tak efektivně, jak by mohli.

Jako vstupní a výstupní formát budeme používat Excel (formát XLSX). Je to proto, že data v Excelu najdete v každé firmě. Tento formát je flexibilní a umožňuje svým uživatelům obrovskou kreativitu. Někdy je ale potřeba jí trochu zkrotit a právě s tím nám Python pomůže.

Pro koho tato kniha není

Tato kniha není vhodná pro úplné začátečníky, kteří nemají s Pythonem žádné předchozí zkušenosti. Těm mohu doporučit on-line kurzy Python - základyPandas - analýza a zpracování dat, které jim poskytnou potřebné základy.

Organizace jednotlivých kapitol

Každý příklad vychází z úkolů, které se dají řešit pomocí Excelu. Cílem je ukázat, jak pro tyto úkoly použít Python a Pandas. Výsledkem je snadno pochopitelný kód, který má většinou jen pár řádků a který si můžete snadno přizpůsobit pro svoje konkrétní potřeby.

Testovací data

Součástí knihy záměrně nejsou soubory s testovacími daty. Data si totiž sami vygenerujete ve formátu XLSX pomocí knihoven NumPy a Pandas. Vytvořený excelovský soubor je následně použit jako vstupní soubor v sekci Řešení.

Vytvoření testovacích dat často zahrnuje použití knihovny NumPy. Tato knihovna pracuje s pamětí efektivně a je rychlá i při velkém množství řádků.

Začátečníci mohou kód v této části s klidným svědomím zkopírovat a spustit. Ti pokročilejší v něm najdou alternativní řešení pro úkoly, na které možná v Pythonu používají for smyčky.

Testovací data

Řešení

Zadaný úkol je vyřešen na pár řádcích, které jsou snadno pochopitelné i pro začínající uživatele. Každá část je okomentována pro lepší porozumění toho, co se právě děje. Díky knihovně Pandas je zpracování dat rychlé i při velkém objemu dat.

Testovací data

Stáhněte si ukázku knihy (PDF)

Obsah knihy

  • Úvod
  • Jak nahradit text a čísla
  • Rozděl emailové adresy (podle zavináče)
  • Vyber z textu jen čísla
  • Jak zjistit minimum a maximum
  • Jak používat KDYŽ (IF)
  • Jak na VLOOKUP
  • Označ duplicity
  • Rozdělení jednoho listu do více listů
  • Sloučení více listů do jednoho listu
  • Vygeneruj kalendář
  • Porovnej listy a najdi rozdíly
  • Změna pořadí sloupců
  • Odstraň nadbytečné mezery
  • Jednoduchá kontingenční tabulka
  • Složitější kontingenční tabulka
  • Seznam souborů ve složce
  • Vymazání prázdných řádků
  • Vymaž řádky podle podmínky
  • Vytvoř HTML tabulku
  • Spočítej listy, řádky a sloupce
  • Závěr

Výhody

  • Kniha od zakladatele LovelyData.cz
  • 3v1 - Python, Pandas a NumPy
  • Elektronický formát PDF
  • Příklady v Pythonu ke stažení
  • Praktický manuál s příklady
  • Unikátní materiál v češtině
  • Možnost ovlivnit obsah knihy
  • Doživotní aktualizace zdarma

Obálka knihy OK, Python

Výhodné balíčky již od 2 kurzů.
Jste tým? Využijte BusinessPass.

Hodnocení studentů

B

Barbora

S kurzem jsem byla moc spokojená. Líbila se mi posloupnost výkladu.

Ověřený zákazník

P

Pavel

S kurzy jsem byl velmi spokojen. Velké množství strukturovaně podaných informací, určitě bylo dobré, že jsme si "programy" hned psali a vyzkoušeli.

Ověřený zákazník

J

Jakub

Svižné tempo, srozumitelný výklad, excercise - based přístup, charismatický a zkušený lektor.

Ověřený zákazník

Učí se s námi

  • Český hydrometeorologický ústav
  • Partners Financial Services
  • Česká pošta
  • ČEZ Distribuce
  • Bosch
  • Alza.cz
  • MND
  • Vysoká škola ekonomická v Praze
  • Univerzita Karlova Fakulta sociálních věd
  • a mnoho dalších

Mohlo by vás zajímat

Data Analytics Pass

Staňte se datovým analytikem. Výhodný balík 7 kurzů od profíků z oboru. SQL, Python, Pandas, R, Tableau, Power BI a Strojové učení.

Zobrazit kurz

Python pro každý den

Jak si užít Python a nezabloudit v kódu

Zobrazit knihu

Pandas - analýza a zpracování dat

Naučte se základy Pandas - pythonovské knihovny, která je standardem pro analýzu a zpracování dat.

Zobrazit kurz

Copyright © 2018-2024, Colorbee, s.r.o.

Designed by grafikli.cz in Prague.