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第1章认识ChatGPT

1．1ChatGPT简介

1．1．1注册ChatGPT

1．1．2使用ChatGPT

1．2如何与ChatGPT交谈

1．2．1提问的技巧与注意事项

1．2．2示例： 向ChatGPT提问的技巧与注意事项

1．3Python解释器

1．4PyCharm开发工具

1．4．1下载和安装

1．4．2设置PyCharm工具

1．5第一个Python程序

1．5．1创建项目

1．5．2创建Python代码文件

1．5．3编写代码

1．5．4运行程序

1．6本章总结

第2章如何使用ChatGPT辅助编写高质量的代码

2．1编写代码

2．1．1描述代码需求

2．1．2补全代码细节

2．1．3代码语法检查

2．2调试代码

2．3评审ChatGPT生成的代码

2．4使用Python代码检查工具PyLint

2．5人工评审ChatGPT生成的代码

2．6本章总结

第3章ChatGPT与Python数据采集

3．1ChatGPT在数据采集过程中的作用

3．2数据采集概述

3．2．1数据采集的重要性和挑战

3．2．2数据采集的基本步骤

3．2．3数据采集技术和工具

3．3网页数据爬取

3．3．1网页中的静态和动态数据

3．3．2使用urllib爬取静态数据

3．3．3示例1： 爬取纳斯达克苹果股票数据

3．4解析数据

3．4．1使用BeautifulSoup库

3．4．2示例2： 解析纳斯达克苹果股票数据

3．4．3使用Selenium爬取动态网页数据

3．4．4示例3： 爬取搜狐证券贵州茅台股票数据

3．4．5示例4： 使用Selenium解析HTML数据

3．4．6示例5： 利用ChatGPT辅助解析数据

3．5本章总结

第4章ChatGPT与Python数据清洗

4．1ChatGPT在数据清洗过程中的作用

4．2数据清洗和预处理

4．2．1数据质量评估 

4．2．2ChatGPT辅助数据质量评估

4．2．3示例1： 利用ChatGPT辅助评估学生信息表数据质量

4．2．4ChatGPT辅助数据清洗

4．3数据清洗工具

4．4NumPy库

4．4．1NumPy中的维数组对象

4．4．2数组的轴

4．4．3访问一维数组中的元素

4．4．4访问二维数组中的元素

4．5数据分析必备库——Pandas

4．5．1Series数据结构

4．5．2DataFrame数据结构

4．5．3使用Pandas读取Excel文件

4．5．4示例2： 从Excel文件读取全国总人口数据

4．5．5使用Pandas读取CSV文件

4．6使用Pandas清洗数据

4．6．1示例3： 清洗学生信息表数据

4．6．2示例4： 填充缺失值

4．6．3示例5： 删除重复行

4．7本章总结

第5章办公自动化中的数据存储

5．1使用MySQL数据库

5．1．1MySQL数据库管理系统

5．1．2安装MySQL8数据库

5．1．3客户端登录服务器

5．1．4图形界面客户端工具

5．1．5安装PyMySQL库

5．1．6访问数据库一般流程

5．1．7案例1： 访问苹果股票数据

5．2使用Pandas读写MySQL数据库

5．3JSON数据交换格式

5．3．1JSON文档结构

5．3．2JSON数据编码

5．3．3JSON数据解码

5．3．4案例2： 解码搜狐证券贵州茅台股票数据

5．4本章总结

第6章办公自动化中的数据分析

6．1数据的统计分析方法

6．2描述统计分析

6．2．1在Pandas中常用的描述统计方法

6．2．2案例1： 使用描述统计方法分析贵州茅台股票数据

6．2．3案例2： ChatGPT辅助分析跨境电商销售数据

6．3本章总结

第7章办公自动化中的数据可视化

7．1Python数据可视化库

7．2使用Matplotlib绘制图表

7．2．1安装Matplotlib

7．2．2图表基本构成要素

7．2．3绘制折线图

7．2．4绘制柱状图

7．2．5绘制饼状图

7．2．6绘制散点图

7．2．7绘制子图表

7．3利用ChatGPT办公自动化数据可视化

7．3．1示例1： 使用ChatGPT分析数据结构

7．3．2示例2： 根据地区和时间展示销量的柱状图

7．3．3示例3： 根据产品类型展示销售占比的饼图

7．3．4示例4： 销售渠道销售占比饼图

7．3．5示例5： 根据时间展示销售趋势的折线图

7．4本章总结

第8章ChatGPT辅助Excel自动化

8．1xlwings库实现Excel自动化

8．1．1xlwings库中对象层次关系

8．1．2示例1： 打开Excel文件读取单元格数据

8．1．3示例2： 如何获得表格区域

8．1．4示例3： 获得表格行数和列数

8．1．5示例4： 转置表格

8．1．6示例5： 单元格默认数据类型

8．1．7示例6： 写入单元格数据

8．1．8示例7： 设置单元格样式

8．1．9示例8： 调用VBA宏批量删除重复数据

8．1．10示例9： 插入单元格和单元格区域

8．1．11示例10： 删除单元格和单元格区域

8．1．12示例11： 插入工作表

8．1．13示例12： 删除工作表

8．2pywin32库批量处理Excel文件

8．2．1示例13： 转换．xls文件为．xlsx文件

8．2．2示例14： 转换Excel文件为．csv文件

8．2．3示例15： 拆分Excel文件程序

8．2．4示例16： 合并Excel文件

8．3ChatGPT如何辅助Excel自动化最佳实践

8．3．1示例17： ChatGPT辅助生成代码片段

8．3．2示例18： ChatGPT辅助提供编程思路

8．3．3示例19： ChatGPT辅助解释代码错误

8．3．4示例20： ChatGPT辅助优化代码

8．4本章总结

第9章ChatGPT辅助Word自动化

9．1使用pythondocx库

9．1．1pythondocx库中的那些对象

9．1．2示例1： 打开和读取Word文档

9．1．3示例2： 写入数据到Word文档

9．1．4示例3： 在Word文档中添加表格

9．1．5示例4： 设置文档样式

9．1．6示例5： 修改文档样式

9．2使用pywin32库处理Word文档

9．2．1示例6： 批量转换．doc文件为．docx文件

9．2．2示例7： 采用模板批量生成证书文件

9．2．3示例8： 批量统计文档页数和字数

9．2．4示例9： 批量转换Word文件为PDF文件

9．3ChatGPT如何辅助Word自动化最佳实践

9．3．1示例10： ChatGPT辅助生成代码片段

9．3．2示例11： ChatGPT辅助提供编程思路

9．3．3示例12： ChatGPT辅助解释代码错误

9．3．4示例13： ChatGPT辅助优化代码

9．4本章总结

第10章ChatGPT辅助PPT自动化

10．1访问PowerPoint文件库——pythonpptx

10．1．1PowerPoint中的基础概念

10．1．2pythonpptx库中的那些对象

10．1．3示例1： 创建PPT文档

10．1．4示例2： 添加更多的幻灯片

10．1．5示例3： 在PPT文档中添加表格

10．1．6示例4： 在PPT文档中添加图表

10．2使用pywin32库处理PPT文档

10．2．1示例5： 批量转换．ppt文件为．pptx文件

10．2．2示例6： 批量转换PPT文件为PDF文件

10．3ChatGPT如何辅助PPT自动化最佳实践

10．3．1示例7： ChatGPT辅助生成代码片段

10．3．2示例8： ChatGPT辅助提供编程思路

10．3．3示例9： ChatGPT辅助解释代码错误

10．3．4示例10： ChatGPT辅助优化代码

10．4本章总结

第11章ChatGPT辅助PDF自动化

11．1操作PDF文件

11．2使用PyPDF2库

11．2．1PyPDF2库中的那些对象

11．2．2示例1： 读取PDF文件信息

11．2．3示例2： 拆分PDF文件

11．2．4示例3： 更多方法拆分PDF文件

11．2．5示例4： 合并PDF文件

11．2．6示例5： PDF文件批量添加水印

11．2．7示例6： 批量加密PDF文件

11．2．8示例7： 批量解密PDF文件

11．3ChatGPT如何辅助PDF自动化最佳实践

11．3．1示例8： ChatGPT辅助生成代码片段

11．3．2示例9： ChatGPT辅助提供编程思路

11．3．3示例10： ChatGPT辅助解释代码错误

11．3．4示例11： ChatGPT辅助优化代码

11．4本章总结

第12章ChatGPT辅助图片自动化

12．1图像处理库——Pillow

12．1．1示例1： 读取图片文件信息

12．1．2示例2： 批量转换图片格式

12．1．3示例3： 批量设置文件图片大小

12．1．4示例4： 旋转图片

12．1．5示例5： 添加水印

12．2ChatGPT如何辅助图片自动化最佳实践

12．2．1示例6： ChatGPT辅助生成代码片段

12．2．2示例7： ChatGPT辅助提供编程思路

12．2．3示例8： ChatGPT辅助解释代码错误

12．2．4示例9： ChatGPT辅助优化代码

12．3本章总结