写一段vba代码，要求如下，第一，打印同一文件夹下的多个excel公布簿的第一个工作表，第二，只打印包含新建 XLS 工作表中A列关键词的工作表簿；第三，A4纸，横向打印，水平居中；第四，首次打印前显示不重复的工作簿名称供用户确认，用户确认后才继续打印。第五，新建 XLS 工作表和需要打印的excel表格位于同一个文件夹中。

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很多网站都有公开API,通过JSON或其他格式提供数据服务。有多种方式可以利用Python来访问API;本文推荐的简单易用方式是使用requests包。要获取GitHub上最新的30条关于pandas的问题，我们可以使用附加库requests发送一个HTTP GET请求：Response(响应）对象的json方法将返回一个包含解析为本地Python对象的JSON的字典：data中的每个元素都是一个

pandas对象装配了一个常用数学、统计学方法的集合。其中大部分属于归约或汇总统计的类别，这些方法从DataFrame的行或列中抽取一个Series或一系列值的单个值（如总或平均值）。与NumPy数组中的类似方法相比，它们内建了处理缺失值的功能。考虑一个小型DataFrame：调用DataFrame的sum方法返回一个包含列上加和的Series：传入axis='columns’或axis=1,则会

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Pandas统计分析

在业务场景中，大部分数据并不是存储在文本或Excel文件中的。基于SQL的关系型数据库（例如SQLServer、PostgreSQL和MySQL）使用广泛，很多小众数据库也变得越发流行。数据库的选择通常取决于性能、数据完整性以及应用的可伸缩性需求。从SQL中将数据读取为DataFrame是相当简单直接的，pandas有多个函数可以简化这个过程。作为例子，我将使用Python内建的sqlite3驱动