数据预处理的目的是在进行数据分析前，通过技术手段解决集中存在的数据质量问题，并进一步提升数据信息含量的。本书主要围绕着 什么是数据预处理、数据预处理的作用是什么、如何进行数据预处理 展开，主要内容包括缺失值处理、数据纠错、数据格式转化、低频分类数据处理、高偏度数据处理、异常值处理、数据配平、数据特征缩放、数据归约等。通过本书的学习，读者可以充分理解常用数据预处理方法的精髓，并掌握具体技术细节，为数据分析实践打下扎实基础。本书可作为统计学、数据科学与大数据技术、计算机相关专业等本科专业和统计学、应用统计学等专业研究生的教材或教学参考用书。

俗话云“一将无能累死三军”，不管是政府部门还是企事业单位，管理者的领导能力将直接影响所在部门的团队建设、员工积极性的发挥。如何用人、如何组建团队的领导艺术始终是困扰各级管理者的难题。本书围绕以上难题，将作者多年担任管理者学到的经验毫无保留地介绍给读者，希望对身为管理者的读者有所裨益。 《高效布置任务的27个方法》内容图文并茂，语言浅显易懂，既适合已身为管理者的职场人士阅读，也适合希望了解并提高自身领导力的其他职场人士阅读。

本教材为Python数据分析立体教材，以任务为导向，结合大量数据分析案例及教学经验，深入浅出地介绍Python语言在处理Excel格式数据时的重要方法及内容，详尽地介绍了Python第三方库xlrd库、xlwt库、xlwings库、pandas库、matplotlib库、numpy库和pyplot库的基本操作方法。 为读者明确如何利用所学知识解决问题，设置了多个案例，每个案例都配有程序运行源代码，读者可通过二维码链接到网站上下载实际代码，查看运行结果，同时配以作者精心制作的视频讲解，轻松愉快地学会用Python玩转各领域数据，能够真正地学以致用。 本教材适用于高校计算机公共基础程序设计课程和数据分析课程，也可供需要处理大量Excel数据、工作重复度较高的工作人员使用。

数据预处理是数据分析、数据挖掘或人工智能中 的环节，它通过一定的方法将存在诸多问题的低质量数据处理变成高质量数据，在一定程度上提高数据分析或数据挖掘等工作的效率。 本书以Jupyter Notebook为主要开发工具，采用理论与实例相结合的形式，全面地介绍数据预处理的相关知识。全书共8章，其中第1章介绍数据预处理的入门知识；第2～6章介绍科学计算库NumPy和数据分析库pandas，以及通过pandas库实现数据获取、数据清理、数据集成、数据变换和数据规约的功能；第7章介绍数据清理工具OpenRefine的安装及使用；第8章结合前期的核心知识进行实战演练。除第1章外，其他章均配置了丰富的示例或案例，读者可以一边学习一边练习，巩固所学的知识，并在实践中提升实际开发能力。 本书附有配套视频、源代码、习题、教学课件等资源。为帮助初学者 好地学习