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。
本书为*一流本科课程配套教材，定位于非计算机专业学生的程序设计通识课程，基于 普及程序设计能力、培养解决复杂专业问题能力、训练计算思维能力 的教学目标。 在系统讲解Python语言语法和程序设计基本思想的同时，改变传统教学中严格按知识点顺序组织内容的模式，以案例为纽带建立知识点间的有机联系，强化知识点间的交叉融合，使常用的知识反复再现，循序渐进地培养学生掌握利用Python语言解决复杂问题的能力。 本书分为程序设计基础和应用两部分：基础部分主要讲授Python语法、各种数据类型的应用、常用内置函数与常用模块的基本使用方法。应用部分主要聚焦于讲授文件与数据可视化方法。 本书为新形态教材，配套教学课件、微视频、源代码、案例素材和教案等丰富的资源，适合作为各类高校Python程序设计通识课程教材，也适合初学Python程序设计
本书中，第1~8章为Python语言基础，主要介绍 Python 的基本用法，第 9 章为一个实战，帮助读者理解前 8 章的知识，第10~17 章为 Python 的进阶使用，包含面向对象编程、函数式编程入门、文件读写、异常处理、模块和包几个部分，第 18 章为第二个实战，帮助读者融会贯通前17章的知识，同时抛砖引玉引起读者探索的兴趣。
《Python程序设计案例教程》对接高职院校物流工程技术专业建设，是为深化职业教育“三教”改革而探索、开发的与高职物流类工程技术人才培养相适应的项目化、模块化的Python程序设计基础案例教程。《P
