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。

本书内容共81个Python实验项目，涵盖运算符、内置函数、选择结构与循环结构、函数定义与使用、面向对象编程、字符串与正则表达式等Python基础知识，以及文件操作、数据库操作、Office文档操作、多线程与多进程、Socket编程、tkinter编程、算法分析与设计、数字图像处理、计算机图形学、声音处理、密码学、自动运维、网络爬虫、数据分析、数据可视化和机器学习等领域的应用。书中全部案例代码适用于Python 3.5/3.6/3.7或更高版本。 本书可以作为Python程序设计课程的实验指导书（根据需要选择不同的实验项目）或教师参考用书，也可以作为Python爱好者的自学参考书。

学编程用不用背知识点，用不用记笔记？哪些知识该记？这些都是困扰编程初学者的问题。我们从编程大咖的角度出发，总结大咖们的经验设计了这套《Python编程超级魔卡》，将学习Python时需要背记的内容系统整理出来，让学习者在学习过程中能随时查找使用。 本套卡片有很强的实用性，内容包括Python常用内置函数、Python模块、报错机制中英文对照等开发中常用内容，既适合作为Python初学者配套学习，又适合程序开发人员随时查询函数、方法、技巧等。

使用Python进行数据分析是十分便利且高效的，因此它被认为是*秀的数据分析工具之一。本书从理论和实战两个角度对Python数据分析工具进行了介绍，并采用理论分析和Python实践相结合的形式，按照数据分析的基本步骤对数据分析的理论知识以及相应的Python库进行了详细的介绍，让读者在了解数据分析的基本理论知识的同时能够快速上手实现数据分析程序。 本书适用于对数据分析有浓厚兴趣但不知从何下手的初学者，在阅读数据分析的基础理论知识的同时可以通过Python实现简单的数据分析程序，从而快速对数据分析的理论和实现两个层次形成一定的认知。

Python是近年来十分流行的编程语言。作为脚本语言，Python尽管在速度上比编译语言如C和C 等略有逊色，但其因开放性、跨平台和易学易用的特点获得了众多专业和非专业人士的青睐与支持。然而目前在介绍Python的书目中却难以觅到一本合适的教材，大部分资料为译著，内容过于宽泛，价格也不菲。一本适于初学者，让读者把握Python的核心内容的教材成为我们本次编写的目的。 本书以凝练的风格介绍Python的核心知识，每一章都有明确的学习目标，并配有大量在交互环境下操练的实例和运行结果，以帮助读者理解具体的知识点。本书介绍了Python自带的开发环境以及IPython等其他集成开发环境，且全部实例的代码均在Python 3环境下调试通过。 全书共分9章，按照循序渐进的原则安排，从内置对象类型到语句语法，再到函数和模块，以及面向对象编程和异常处理等，较全面地

本书是计算机编程方向的教材，读者对象是计算机编程学习者。Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。本书从编程初学者学习习惯角度展开内容，从Python安装环境一步步展开，详细举例介绍程序函数、数据结构、文件目录操作，*后附带实际案例解析；本书还附有习题及参考答案。本书将学习内容融入到真实情境中，突出实际操作，以求让学生在体验中学习，在学习中体验，通过 理论导学 算法分析 代码示范 动手实践 等环节，培育学生的信息技术学科核心素养。

学编程用不用背知识点，用不用记笔记？哪些知识该记？这些都是困扰编程初学者的问题。我们从编程实际开发的角度出发，融汇了多位开发高手的经验和总结设计了这套《Python数据分析编程魔卡》，将学习Python数据分析时需要背记的内容系统整理出来，让学习者在学习过程中能随时查找使用。 本套卡片有很强的实用性，内容包括python数据分析相关模块的函数、方法、属性等开发中常用内容，既适合作Python数据分析初学者配套学习，又适合程序开发人员随时查询函数、方法、技巧等。

学编程用不用背知识点，用不用记笔记？哪些知识该记？这些都是困扰编程初学者的问题。我们从编程实际开发的角度出发，融汇了多位开发高手的经验和总结设计了这套《Python数据分析编程魔卡》，将学习Python数据分析时需要背记的内容系统整理出来，让学习者在学习过程中能随时查找使用。 本套卡片有很强的实用性，内容包括python数据分析相关模块的函数、方法、属性等开发中常用内容，既适合作Python数据分析初学者配套学习，又适合程序开发人员随时查询函数、方法、技巧等。

本书是与《Python程序设计》（第2版）配合使用的实验教材。内容包括《Python程序设计》（第2版）各章的实验及解析，教材习题参考答案与解析，以及部分Python基础章节的补充习题与解析，样卷及参考答案。书中习题内容和层次丰富，取材新颖且实用性强，解题思路Python化思想强。 本书可作为高等学校 Python程序设计 课程的实验指导教材，亦可作为其他Python程序设计课程的实践教学参考书。

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。

全书共10 章。第1 章介绍Python 开发环境的搭建、简单使用和Python 代码规范；第2 章讲解Python 内置对象与运算符的使用；第3 章讲解列表、元组、列表推导式与生成器表达式以及切片和序列解包的用法；第4 章讲解字典应用；第5 章讲解集合应用；第6 章讲解字符串与正则表达式的应用；第7 章讲解选择结构与循环结构语法和应用；第8 章讲解函数设计与应用；第9 章讲解文本文件操作、二进制文件操作、Office 文档操作以及文件夹操作；第10 章讲解如何使用Python 扩展库numpy 和pandas 处理数据。 本书全部代码适用于Python 3.5/3.6/3.7 以及更新的版本。本书可以作为数据科学与大数据技术专业和计算机、电子信息等其他相关专业的Python 程序设计课程教材，也可以作为相关的工程技术人员学习Python 程序设计时的快速入门参考书。

本书全面介绍了Python程序设计基础知识，包括Python入门、基本数据类型与表达式、语句与结构化程序设计、组合数据类型、函数、文件处理、异常处理、面向对象程序设计和高级编程等内容。通过本书，读者可以学习程序设计知识，掌握程序设计方法，提高程序设计能力，培养程序设计思维，并为进一步学习后续计算机相关课程，提高信息素养和创新能力奠定良好的基础。本书适合作为高等学校程序设计课程的教材，也可作为自学程序设计的参考书。

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

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。

设计模式是构建大型软件系统zui强大的方法之一，优化软件架构和设计已经逐渐成为软件开发和维护过程中的一个重要课题。 本书通过11章内容，全面揭示有关设计模式的内容，并结合Python语言进行示例化的解析。全书囊括单例设计模式、工厂模式、门面模式、代理模式、观察者模式、命令模式、模板方法模式、复合模式、状态设计模式以及反模式等多种设计模式。 本书适合那些关注软件设计原则，并想将you秀的设计模式应用到Python编程当中的读者阅读，也适合普通的软件工程师、架构师参考。

Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python可以用于很多的领域，从科学计算到游戏开发。 《Python入门经典》是面向Python初学者的学习指南，详细介绍了Python编程基础，以及一些高级概念，如面向对象编程。全书分为24章。第1章介绍了Python的背景和安装方法。第2章到第7章介绍了一些基本的编程概念，如变量、数学运算、字符串和获取输入。第8章到第12章介绍了更高级的主题，讨论了函数、字典和面向对象编程等。第13章到第15章介绍了如何使用库和模块，以及如何创建自己的模块。第16章到第19章介绍了使用数据，如保存到文件，使用标准格式以及使用数据库。第20章和第21章尝试了标准库以外的一些项目，在这两章中，介绍了创建动态Web站点和开发游戏。这两章并不是要成为完整的课程，而是充当学习更多知识的一个起点。第2

本书从实用的角度出发，采用理论与实践相结合的方式，介绍Python程序设计的基础知识，力求培养读者使用Python语言解决问题的能力。全书内容包括计算机与程序、Python开发环境、Python程序设计初步、循环程序设计、函数和递归、Python数据结构、Python面向对象程序设计、Python多线程程序设计。

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本书以程序设计为主线，以程序设计初学者作为教学对象，由浅入深、循序渐进地讲述了Python语言的基本概念、基本语法和数据结构等基础知识。全书共分14章，内容包括程序设计基础与Python概述，数据类型，Python程序设计基础，基本程序设计结构(顺序、选择和循环三种)，组合数据类型，函数与模块，文件，异常处理，面向对象程序设计，图形用户界面设计，Python的标准库和第三方库，基于Pygame的游戏开发。 本书实例丰富，可作为高等院校相关专业Python程序设计课程的教材或教学参考书，也可作为大学各专业程序设计公共教材和全国计算机等级考试参考用书，还可供计算机应用开发技术人员和计算机爱好者自学使用。

本书以Python程序设计语言为主要内容，重点强调程序设计概念的理解和计算思维的实践。内容包括：Python语言的介绍和快速入门、数学与数值计算编程、字符串和文件操作、函数理解、分支与循环结构、类与对象、列表结构和数据采集、图形编程以及面向过程、面向对象编程方法和算法设计与实践等。

本书基于数据驱动的思维，以R和Python作为编程工具对大量实际案例做了分析。介绍了回归、分类及各种多元分析方法（包括主成分分析、因子分析、聚类分析、典型相关分析、二元及多元对应分析、多维尺度变换分析）的概念、应用及可能的误区。 本书并不要求读者有数理统计的预备知识，而且本书在一开始为读者提供了为理解概念而必要的代数知识，并附有学习编程语言的练习。读者可以通过本书学到机器学习的*重要内容并同时学习编程语言，打下数据科学的基础。

本书是以*基础的数学问题的程序实例为主线，由浅到深地阐述Python编程的知识要点和思维。全书本书共15个类型的数学问题及其Python编程解决实例。每个实例都会有编程能力要求的雷达图、问题描述、解决这个问题会用到的数学知识点、编程知识点，然后给出这个问题的分析、程序设计和运行结果。从第2个实例开始，每个实例介绍完后，将会以"挑战自我 的形式提出一个的问题，让读者思考解决，也给出参考程序。书中给出的参考程序不是*的方式，读者还可以探索其他可能的实现方式。

本书以任务为导向，较为全面地介绍了不同场景下Python爬取网络数据的方法，包括静态网页、动态网页、登录后才能访问的网页、PC客户端、App等场景。全书共7章，第1章介绍了爬虫与反爬虫的基本概念，以及Python爬虫环境的配置，第2章介绍了爬取过程中涉及的网页前端基础，第3章介绍了在静态网页中爬取数据的过程，第4章介绍了在动态网页中爬取数据的过程，第5章介绍了对登录后才能访问的网页进行模拟登录的方法，第6章介绍了爬取PC客户端、App的数据的方法，第7章介绍了使用Scrapy爬虫框架爬取数据的过程。本书所有章节都包含了实训与课后习题，通过练习和操作实战，可帮助读者巩固所学的内容。

本书将复杂的编程概念分解成简单的步骤，简单易懂。作者通过多年的教学经验精心挑选出了有特点的例子，手把手地实例教学。这本书把看似冗长的编程学习精简，让书 读得很薄 ，学习更加轻松。以一学就会的理念讲授Python是什么，需要哪些软件，相对应的模块怎么使用，让那些没有编程经验的初学者也能够轻松学习Python编程。