先看成品！10分钟搭建办公环境，全自动读写Excel表格
该期定位是, 纯粹的Excel或者WPS表格自动化, 不去学爬虫, 也不学AI, 并非玩那些没什么用的语法, 是专门为财务相关人员, 以及人事相关人员, 还有行政相关人员, 以及数据统计相关人员所定制的。
学习时长：10分钟
本期核心突出之处在于, 并非先去学习理论, 而是先查看效果！一开始便直接呈上能够落地的成品, 它可以一键读取表格, 能够自动进行计算, 还可直接写入并保存Excel文件, 切实达成办公自动化。
好些人学VBA, 越学越觉崩溃, 大表格会卡顿, 代码冗长, 容易报错, 兼容性还差, 而+是当下职场表格处理的天花板, 几行代码就能搞定人工需半天完成的工作量, 十万行数据能被秒处理。
这一系列共二十期, 全都只讲述「办公表格能够用得上的功能」, 从零基础开始入手, 到进行批量汇总, 再到清洗表格, 接着拆分表格, 最后合并表格, 整个过程都是实战训练, 学完之后能够直接上岗并将所学应用到实际工作中。
一、开篇硬核成品（可直接运行）：一键读写Excel
重点在于, 并非是打印文字, 并非是模拟效果，而是要对您本地的Excel表格进行真实的修改！
那便是整个系列课程最终所要掌握的, 那种自动化的能力, 具体表现经由这般流程达成: 首先复制代码, 接着运行它, 使之自动完成读取表格里的数据, 随后将这些数据进行平均分的计算, 最后自动把计算得出的结果写入到新的列里, 再保存文件。
# Python办公真实落地成品：读取Excel+计算+写入保存
import pandas as pd
# 1.读取本地Excel表格
df = pd.read_excel("测试表格.xlsx")
# 2.自动计算平均分
df["平均分"] = df["分数"] * 1.05
# 3.自动写入表格并保存（真正改动文件！）
df.to_excel("处理完成_新表格.xlsx",index=False)
print(" 表格自动化完成！已生成新文件！")
代码运行后，在文件夹内自动生成文件
能清晰看到这样的情况: 代码运算结束之后, 文件夹便当场多出一个名为处理完成_新表格.xlsx的文件, 此表格之内会自动增添分数列, 并且能够自动进行批量计算, 整个过程都不需要手动去点开表格, 也不需要键入公式, 更不需要通过拖拽来进行填充。
要是想对这种黑科技予以掌握, 那么第一步必然得去搭建专属的办公环境, 在本期当中会手把手地带着零基础的你从零开始进行配置。
二、新手最大学习误区
新手当中, 九成在学习时半途而废, 是由于教程一开始就罗列枯燥的语法、变量以及原理, 整个过程都看不到实际能产生的效果。我们采取反向教学方式, 先展示实战完成后的成品, 先达成可以正常运行的落地效果, 然后再按照一定的顺序逐步来学习基础内容, 每学习一个小节都能够解决一个办公方面的问题。
三、安装办公环境（傻瓜式）
获取最新版安装包文件, 在安装页面的时候, 一定要做到勾选: Add to PATH（环境变量）。
这属于最为关键的一步，不进行勾选的话, 就没办法去调用任何的表格工具, 九成新手所出现的报错全都源自于此。其余的选项依照默认状态继续下一步安装便可。
安装界面务必勾选：Add to PATH（环境变量）
四、安装办公专属编辑器VS Code
摒弃复杂且专业的软件, 办公领域的新手们一律选用VS Code, 它具备免费的特性, 质地轻便, 启动速度快, 还适配表格代码编写。待安装完成了之后, 于插件商店里安装官方插件, 以此开启代码高亮以及一键运行的功能。
VS code
安装插件
五、验证环境是否安装成功
先是按下Win与R这两个按键, 接着输入cmd从而把命令窗口打开, 然后输入两个短横线, 当显示出版本号的时候就意味着环境搭建成功, 也就具备了运行表格自动化代码的那种能力。
命令窗口，显示版本号，证明可以使用了。
六、测试第一行办公代码
新建后缀为.py的代码文件，写入基础测试代码并运行：
print("Python表格自动化环境搭建成功！")
在vs code 里运行
运行结果，显示已经运行成功！
开始去正式开启表格自动化学习的道路, 关于运行成功这一情况而言, 它所代表的意义是所有各式各样的配置全部都实现了生效的状态了！
七、本期新手必避坑
1、安装必须勾选PATH环境变量，否则所有代码无法调用
2、代码文件、表格文件名称禁止中文、空格、特殊符号
3、所有代码符号统一使用英文半角符号
4、表格文件和代码文件必须放在同一个文件夹，否则读取失败
八、本期小结
预览真实Excel读写自动化成品，明确学习目标
零基础搭建完整办公环境
配置专属代码编辑器，成功运行测试代码
下次开始着手学习表格的核心数据类型, 将文本的格式予以搞定, 再把数字格式处理好, 把表格读写时出现报错的问题彻彻底底解决掉！
