OK, Python

54 stran · PDF + Python · Mírně pokročilí

OK, Python

54 stran · PDF + Python · Mírně pokročilí

Praktický manuál, jak přejít z Excelu na Python.

300 Kč +DPH

Koupit knihu

 Python  Pandas  NumPy  Excel

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 (PYTHON)

4

Testovací data (PY)

Řešení 1 (PY)

Řešení 2 (PY)

Řešení 3 (PY)

2. Rozděl emailové adresy (podle zavináče) (PYTHON)

2

Testovací data (PY)

Řešení (PY)

3. Vyber z textu jen čísla (PYTHON)

2

Testovací data (PY)

Řešení (PY)

4. Jak zjistit minimum a maximum (PYTHON)

2

Testovací data (PY)

Řešení (PY)

5. Jak používat KDYŽ (IF) (PYTHON)

3

Testovací data (PY)

Řešení 1 (PY)

Řešení 2 (PY)

6. Jak na VLOOKUP (PYTHON)

2

Testovací data (PY)

Řešení (PY)

7. Označ duplicity (PYTHON)

2

Testovací data (PY)

Řešení (PY)

8. Rozdělení jednoho listu do více listů (PYTHON)

2

Testovací data (PY)

Řešení (PY)

9. Sloučení více listů do jednoho listu (PYTHON)

2

Testovací data (PY)

Řešení (PY)

10. Vygeneruj kalendář (PYTHON)

1

Řešení (PY)

11. Porovnej listy a najdi rozdíly (PYTHON)

2

Testovací data (PY)

Řešení (PY)

12. Změna pořadí sloupců (PYTHON)

2

Testovací data (PY)

Řešení (PY)

13. Odstraň nadbytečné mezery (PYTHON)

2

Testovací data (PY)

Řešení (PY)

Vím, že mi Python zjednoduší práci, 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 knihy (PDF)

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 kurz Python pro analytiky.

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
  • 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

Koupit knihu

Hodnocení studentů

Ferenc

„Výklad krok po kroku, zvládne i začátečník programování, podpora a skvělé materiály. Spokojenost na 100%.“

Jakub

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

Vladimír

„Profesionální a srozumitelné => spokojen. Jistota po absolvování, výborné spojení znalostí lektora s odzkoušením.“

Učí se s námi

RAIFFEISENBANK

Vysoká škola ekonomická v Praze

Československá obchodní banka

Bosch

Dr. Max

Pražská energetika

a mnoho dalších

Copyright © 2018-2021, Colorbee, s.r.o.

Design by grafikli.cz

Používáme cookies pro lepší uživatelský zážitek. Používáním webu s tím vyjadřujete souhlas a zároveň potvrzujete, že jste se seznámil/a s Prohlášením o ochraně osobních údajů.

Fotografie: lektoři, grafikli.cz, icons8.com