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杨桃美食编辑部 著

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店铺： 凯福图书专营店

出版社： 江苏科学技术出版社

ISBN：9787553743684

商品编码：21851359737

出版时间：2016-01-01

该详情为食在好吃系列菜谱图书部分书籍内页细节，旨在让各位了菜谱系列书籍大概品质与内容，不与所售商品一一对应。请知悉！

出版社：江苏凤凰科学技术出版社

出版日期：2015-10-1

装帧：软精装

字数：250000

页码：160页

开本：16开

书籍简介：从零开始的Python数据分析实战指南 聚焦前沿技术，赋能数据驱动决策 目标读者： 零基础编程爱好者、希望转型数据分析师的职场人士、市场营销、金融、生物统计等需要处理和解读数据的专业人士。 --- 内容概述：为什么选择这本Python数据分析实战手册？ 在这个数据爆炸的时代，掌握数据分析能力已不再是加分项，而是职场生存的基本技能。然而，市面上的教程往往过于理论化，或者直接跳入复杂代码，让初学者望而却步。本书《从零开始的Python数据分析实战指南》正是为了弥补这一空白而生。 我们摒弃了枯燥的理论堆砌，完全以“项目驱动”和“实战解决问题”为核心。全书紧密围绕Python生态中最核心的三个库——NumPy、Pandas和Matplotlib/Seaborn展开，并辅以Scikit-learn的初步应用，确保读者在学习基础概念的同时，能够立即上手处理真实世界的数据集。 本书的结构设计遵循“基础夯实—工具精通—综合应用”的三步走战略，确保您从一个对Python一无所知的新手，蜕变为能够独立完成数据清洗、探索性分析（EDA）并制作专业报告的数据分析师。 --- 第一部分：Python与科学计算环境的搭建（夯实地基） 在正式接触数据之前，我们需要一个稳固的环境。本部分将指导读者完成所有必要的准备工作，确保后续学习的顺畅进行。 1. 环境配置：Anaconda与Jupyter Notebook的完美结合 详细介绍如何安装Anaconda发行版，这是数据科学家的首选环境。重点讲解Jupyter Notebook/Lab的使用技巧，包括单元格操作、Markdown笔记编写以及魔术命令（Magic Commands）的应用，让您的工作流程高效有序。 2. NumPy：数值计算的基石 深入讲解NumPy的核心——`ndarray`对象。内容涵盖： 数组的创建、维度操作（reshape, transpose）。 矢量化操作（Vectorization）的原理与优势，这是Python加速计算的关键。 广播机制（Broadcasting）：理解为什么我们能对不同形状的数组进行运算，避免初学者常见的维度错误。 基础的线性代数运算，为后续的机器学习打下数学基础。 3. Pandas：数据处理的瑞士军刀 Pandas是本书的重中之重。我们不只是介绍API，而是教授如何“像数据科学家一样思考数据结构”。 Series与DataFrame的深度剖析： 解释它们与字典、列表的内在联系，帮助理解索引（Index）的重要性。 数据导入与导出： 涵盖CSV、Excel、JSON乃至SQL数据库的读取与写入，重点讲解文件编码和缺失值处理时的参数选择。 --- 第二部分：数据清洗与探索性数据分析（EDA的艺术） 数据分析的80%时间都花在了数据清洗上。本部分将手把手教您如何将“脏数据”转化为“可用数据”，并从数据中提炼出初步的洞察。 4. 数据清洗的实战技巧 缺失值处理（Missing Data）： 不仅停留在删除或均值填充，而是根据数据类型和业务逻辑，选择插值法（如前向填充FFill、后向填充BFill）或使用更复杂的模型进行预测性填充。 数据类型转换与异常值检测： 使用正则表达式（Regex）进行复杂的字符串清洗，以及使用箱线图（Box Plot）和Z-Score方法识别和处理离群点。 数据合并与重塑： 掌握`merge`, `join`, `concat`的区别与应用场景，以及`pivot`和`melt`在数据透视和长宽格式转换中的强大能力。 5. 分组聚合与时间序列处理 GroupBy的威力： 深入讲解`groupby()`的“拆分-应用-合并”流程，教授如何进行多级分组聚合，以及使用`transform`和`filter`进行更精细的计算。 日期与时间处理： 利用Pandas强大的`datetime`功能，处理时区转换、时间差计算，并演示如何从日期中提取年、月、周等特征，这对于金融和销售数据分析至关重要。 --- 第三部分：数据可视化与洞察发现（讲好数据故事） 分析的价值在于传达。本部分将帮助读者超越简单的柱状图和折线图，创建出专业、有说服力的可视化报告。 6. Matplotlib：基础绘图引擎的掌控 讲解Figure、Axes对象的层级关系，这是理解Matplotlib复杂布局的关键。 自定义图表元素：标题、标签、图例、颜色映射（Colormap）的精细调整，确保图表符合出版标准。 7. Seaborn：统计图形的高效实现 Seaborn基于Matplotlib，专为统计可视化设计。我们将重点演示如何用极少的代码创建复杂的统计图表： 分布图： 直方图（Histograms）、核密度估计图（KDE）。 关系图： 散点图矩阵（Pair Plot）、回归图（Reg Plot），快速识别变量间的关系。 分类图： 小提琴图（Violin Plot）、箱线图，对比不同类别的数据分布。 8. 实战案例：探索性数据分析（EDA）流程 本章将整合前述所有技能，以一个完整的公开数据集（如泰坦尼克号生存数据或某电商销售数据）为例，演示一个完整的EDA流程： 提出业务问题。 数据导入与清洗。 单变量、双变量分析。 通过可视化得出初步结论并形成书面总结。 --- 第四部分：进阶应用与模型初探（迈向机器学习） 为了让读者对未来有清晰的认识，本部分会简要介绍如何将清洗和分析好的数据接入到更高级的分析模块中。 9. Scikit-learn 简介：数据预处理与模型选择 特征工程入门： 演示如何使用Scikit-learn的预处理模块（如`StandardScaler`, `OneHotEncoder`）将分析好的数据标准化，使其适应模型训练。 第一个线性回归模型： 简要介绍线性回归的原理，并使用我们清洗过的数据集进行一次简单的预测任务，展示数据分析到预测建模的无缝衔接。 --- 本书的独特优势 代码即案例： 所有代码块均可直接复制到Jupyter中运行，并附带详细的注释和运行结果截图。 “为什么”优于“怎么做”： 我们不仅告诉你如何使用某个函数，更会解释为什么在这个场景下应该选择这个函数，培养读者的分析直觉。 注重效率： 强调Pandas和NumPy的矢量化操作，确保读者写出的代码既简洁又高效，避免了在Python中使用低效的循环结构。 掌握了本书的知识，您将不再是简单的数据使用者，而是能够利用Python这把利器，深入挖掘数据价值的实干家。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，排骨在我心里都是一道“硬菜”，总觉得要花很多时间和精力才能做得好吃，而且口味变化也不多。这本《排骨的158种做法》彻底颠覆了我的认知。我最欣赏它的地方在于，它把“158种”这个数字做得名副其实，而且每一种做法都有其独到之处。它不仅仅是简单的复制粘贴，而是从细节入手，比如如何挑选不同种类的排骨，如何下刀切割才能让肉质更均匀入味，甚至连火候的掌握都给出了非常具体的指导。我特别喜欢里面关于“快速入味”的技巧，之前炖排骨总是要等很久，这本书里介绍的一些腌制和预处理方法，大大缩短了烹饪时间，味道却一点没打折。我尝试做了“黑椒汁香煎排骨”，那种外焦里嫩的口感，黑胡椒的辛香和排骨的肉香完美结合，简直是 Michelin 级别的享受！还有“酸菜鱼排骨”，我以前从未想象过这两种看似不搭的食材能碰撞出如此美妙的火花，酸辣开胃，非常下饭。这本书真的让我体会到了，原来排骨也可以如此千变万化，每一页都充满了挑战和乐趣，让我忍不住想要逐一尝试。

评分☆☆☆☆☆

我一直对烹饪怀揣着一丝憧憬，总想着有一天能做出让家人惊叹的菜肴。这本《排骨的158种做法》则是我实现这个愿望的一块敲门砖。这本书的价值绝不仅仅在于它收录了多少种排骨的做法，更在于它所传递的烹饪理念和方法。它鼓励读者去尝试，去创新，去根据自己的口味和现有食材进行调整。书中有很多关于“风味搭配”的章节，让我了解了不同香料和调味品是如何相互作用，产生奇妙的化学反应的。比如，我之前做红烧排骨总是味道差不多，看了这本书才知道，原来加入少量的八角和桂皮，能让红烧的味道更加醇厚，而且我还可以根据自己的喜好，调整糖和酱油的比例，创造出属于自己独有的味道。这本书还包含了一些关于“排骨的营养价值”和“不同烹饪方式对营养的影响”的介绍，让我不仅仅是追求口感，还能更注重健康。我尝试了书里推荐的“蒸肉排骨”，用蒸的方式最大限度地保留了排骨的原汁原味和营养，口感也异常软糯，非常适合老人和孩子。这本书让我感觉，烹饪是一门艺术，也是一种生活方式，它让我变得更有创造力，也让我的生活充满了更多的色彩。

评分☆☆☆☆☆

作为一个平时对烹饪不太感冒的人，我很少会主动去买烹饪书。但当我无意中翻到这本《排骨的158种做法》时，我被深深吸引住了。这本书的优点在于，它把复杂的烹饪过程变得非常简单易懂。里面的图片非常精美，清晰地展示了每一步的制作过程，而且文字说明也非常简洁明了，不会让人感到枯燥。最让我惊喜的是，它里面的很多食谱都非常适合快节奏的生活。比如，它介绍了几种“懒人版”排骨做法，只需要简单的几步，就能做出美味的排骨，对于忙碌了一天的人来说，简直是福音。我尝试了书里的“迷迭香烤排骨”，步骤少，味道却非常惊艳，迷迭香的味道给排骨增添了一种独特的香气，完全不需要复杂的技巧。还有“照烧排骨”，味道甜咸适中，非常符合我的口味，而且制作过程非常快，不用半小时就能上桌。这本书真的让我感觉烹饪不再是一件难事，它让我重新找回了对厨房的兴趣，也让我能为家人做出更美味、更健康的食物。

评分☆☆☆☆☆

我原本对烹饪的热情就像我家的煤气灶，有时候会突然兴起，但很多时候都懒得打开。直到我入手了这本《排骨的158种做法》，我的厨房生活可以说是发生了翻天覆地的变化。这本书最大的亮点在于它的实用性和创新性。它不是那种只追求“高大上”菜谱的书，而是更贴近家庭厨房的需求，食材都是平时比较容易买到的，操作步骤也非常清晰，即使是厨房小白也能轻松上手。让我惊喜的是，它不仅教你“怎么做”，更教你“为什么这么做”。比如，在讲到“蜜汁烤排骨”时，它会详细解释为什么要在烘烤过程中刷蜂蜜水，这样能让排骨的色泽更加诱人，口感也更上一层楼。书中的一些创意搭配也让我耳目一新，像是“香茅柠檬排骨”和“椰奶咖喱排骨”，这些东南亚风味的融合，给传统的排骨菜肴带来了全新的味觉体验，我尝试做了几次，家人都赞不绝口，觉得我厨艺突飞猛进。最关键的是，它让我在做菜的过程中，不再是机械地照搬，而是能真正理解其中的奥妙，甚至能举一反三，自己去探索新的搭配。这本书就像一个循循善诱的烹饪老师，让我爱上了在厨房里折腾的日子。

评分☆☆☆☆☆

这本《排骨的158种做法》真是太让我惊艳了！我一直觉得排骨的做法来来去去就是那几种，红烧、糖醋、蒜香，偶尔换个清蒸，感觉已经到了瓶颈。翻开这本书，简直是打开了新世界的大门！它不是简单地罗列菜谱，而是真的从食材的选择、部位的区分，到各种调味料的巧妙搭配，都讲得细致入微。比如，它会告诉你不同部位的排骨适合哪种烹饪方式，例如肋排更适合烤制，而猪颈骨则更适合炖煮。书中还特别提到了如何处理排骨才能使其口感更加鲜嫩，去腥的关键步骤，以及如何才能炖出入口即化、肥而不腻的排骨。我印象最深刻的是有一道“花雕酒糟排骨”，我之前从来没想过可以用酒糟来炖排骨，没想到味道如此醇厚，带着淡淡的酒香和米香，入口的瞬间，那种层次丰富的口感直接让我味蕾炸裂。还有“韩式辣酱排骨”，我本来以为会很死板，结果它教你如何用韩式辣酱的甜辣度来调节，还可以根据个人口味加入不同的蔬菜，成品不仅颜值高，味道更是醇厚浓郁，下饭神器！这本书让我彻底打破了对排骨的固有印象，原来排骨可以有如此丰富的变化，每一页都充满了惊喜和灵感。

评分☆☆☆☆☆

好

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非常有用，这下对三餐的丰富有很大帮助

评分☆☆☆☆☆

很好

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这书真好，给两个孩子学者做

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很实用

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还没看完也，两百多块的书呀！虽然不一定能看完了，但总能逼自己看两本吧，多看，总是有好处的！

评分☆☆☆☆☆

物流给力，在美食的道路上不断精进自己

评分☆☆☆☆☆

要想自己做菜，就要买书本来学习

评分☆☆☆☆☆

物美价廉，快捷方便。