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（注：Pycharm為jetbrains旗下Python開(kāi)發(fā)工具）

PyCharm是一種Python IDE，其帶有一整套可以幫助用戶在使用Python語(yǔ)言開(kāi)發(fā)時(shí)提高其效率的工具。此外，該IDE提供了一些高級(jí)功能，以用于Django框架下的專(zhuān)業(yè)Web開(kāi)發(fā)。

 嗨，您好！您是否嘗試過(guò)在PyCharm 2019.2中集成Jupyter Notebooks？趕快來(lái)嘗試一下吧！在這篇博文中，我們將使用PyCharm及其Jupyter Notebook集成來(lái)探索一些數(shù)據(jù)。首先，我們需要所述數(shù)據(jù)。每當(dāng)我需要一個(gè)新的數(shù)據(jù)集來(lái)玩時(shí)，我通常會(huì)前往Kaggle，我肯定會(huì)找到一些有趣的主題。這一次，一個(gè)名為“ 披薩餐館和他們賣(mài)的比薩餅 ”的數(shù)據(jù)集引起了我的注意。誰(shuí)不喜歡披薩？讓我們分析一下這些披薩店，并嘗試從中學(xué)到一兩件事。

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由于這些數(shù)據(jù)不是我現(xiàn)有任何PyCharm項(xiàng)目的一部分，我將創(chuàng)建一個(gè)新項(xiàng)目。
確保使用PyCharm專(zhuān)業(yè)版，Community Edition不包括Jupyter筆記本集成。

提示：在瀏覽器中使用Jupyter Notebooks時(shí)，我傾向于為實(shí)驗(yàn)創(chuàng)建多個(gè)臨時(shí)筆記本。為每個(gè)項(xiàng)目創(chuàng)建一個(gè)PyCharm項(xiàng)目是相當(dāng)繁瑣的，所以相反，你可以有一個(gè)項(xiàng)目用于這樣的實(shí)驗(yàn)。

 我喜歡我的東西井然有序，所以一旦項(xiàng)目被創(chuàng)建，我將添加一些結(jié)構(gòu) - 我將移動(dòng)下載的數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)目錄，以及筆記本的另一個(gè)目錄。

一旦我創(chuàng)建了我的第一個(gè)pizza.ipynb筆記本，PyCharm建議安裝Jupyter包并在右上角提供一個(gè)鏈接來(lái)做到這一點(diǎn)。

一旦安裝了Jupyter軟件包，我們就準(zhǔn)備好了！

90％的數(shù)據(jù)科學(xué)家在他們的Jupyter筆記本中做的第一件事是打字import pandas as pd。此時(shí)，PyCharm會(huì)建議在這個(gè)venv中安裝pandas，只需單擊即可完成：

一旦我們安裝了pandas，我們就可以將csv中的數(shù)據(jù)讀入pandas DataFrame：

df = pd.read_csv("../data/Datafiniti_Pizza_Restaurants_and_the_Pizza_They_Sell_May19.csv")

要執(zhí)行此單元格，請(qǐng)按Shift + Enter，或單擊單元格旁邊的裝訂線中的綠色箭頭圖標(biāo)。
 當(dāng)您第一次運(yùn)行單元格時(shí)，PyCharm將啟動(dòng)一個(gè)本地Jupyter服務(wù)器來(lái)執(zhí)行其中的代碼 - 您無(wú)需從終端手動(dòng)執(zhí)行此操作。

首先，我們將了解該數(shù)據(jù)集的基本內(nèi)容 - 它有多少行？列是什么？數(shù)據(jù)是什么樣的？

我懷疑這些數(shù)據(jù)僅包含美國(guó)餐館的信息。要確認(rèn)這一點(diǎn)，讓我們計(jì)算國(guó)家/地區(qū)列中的值：

是的，這個(gè)數(shù)據(jù)集中唯一出現(xiàn)的國(guó)家是美國(guó)，因此country完全刪除該列是安全的。同樣的，menus.currency和priceRangeCurrency那些價(jià)值也是一樣的 - 美元。我也會(huì)放棄，menuPageURL因?yàn)樗粫?huì)給分析增加太多價(jià)值，key因?yàn)樗鼤?huì)復(fù)制其他列（國(guó)家，州，城市等）的信息。

我將在這里做的另一個(gè)清理是重命名province列，states因?yàn)樗谶@個(gè)上下文中更有意義，為了更好的可讀性，我將用狀態(tài)的全名替換狀態(tài)首字母縮略詞。

一旦我們完成清理數(shù)據(jù)，我們?nèi)绾卫L制它？作為人類(lèi)，我們更善于在視覺(jué)上呈現(xiàn)信息。

 首先，讓我們看看我們?cè)谶@個(gè)數(shù)據(jù)集中最常見(jiàn)的披薩類(lèi)型。鑒于主題，將它視為帶有matplotlib的餡餅是合適的

現(xiàn)在還不是我們的餡餅圖。為了讓它顯示，我需要%matplotlib inline為IPython 添加魔術(shù)命令，當(dāng)我在它時(shí)，我將添加另一個(gè)魔術(shù)命令讓IPython知道為視網(wǎng)膜屏幕適當(dāng)?shù)劁秩緢D。

 我可以將這些行添加到同一個(gè)單元格并再次運(yùn)行它，但我更喜歡在筆記本的最開(kāi)始定義這種類(lèi)型的魔術(shù)命令。

要導(dǎo)航到筆記本的最開(kāi)頭，您可以使用 Cmd+[ (Ctrl+Alt+Left on Windows)。插入新單元格就像鍵入一樣簡(jiǎn)單#%%（如果您更喜歡在當(dāng)前單元格上方插入單元格的快捷方式，Option+Shift+Aon mac, or Alt+Shift+A on Windows）。現(xiàn)在我需要做的就是添加魔術(shù)命令并運(yùn)行下面的所有單元格：

由餡餅圖可知，現(xiàn)在我們知道最常見(jiàn)的披薩類(lèi)型是芝士披薩，緊隨其后的是白披薩。

餐館怎么樣？我們?cè)跀?shù)據(jù)集中有他們的地理位置，因此我們可以很容易地看到他們所在的位置。

 每個(gè)餐廳都有一個(gè)唯一的ID，并且數(shù)據(jù)集中可以有多個(gè)條目，每個(gè)條目代表該餐廳菜單中的披薩。因此，為了繪制餐廳而不是比薩餅，我們需要按餐館ID對(duì)條目進(jìn)行分組。

 現(xiàn)在我們可以在地圖上繪制它們。對(duì)于地理繪圖，我喜歡用情節(jié)。確保獲取它的最新版本（4.0.0），以便在PyCharm中很好地渲染圖形輸出。

人們可以想到我們可以嘗試用這個(gè)數(shù)據(jù)集來(lái)回答的一些問(wèn)題，例如，哪個(gè)城市擁有最多/最便宜的Veggie Pizza？或者最常見(jiàn)的比薩餐廳連鎖店是什么？如果您想玩這個(gè)數(shù)據(jù)集并回答這些或其他問(wèn)題，您可以搜集數(shù)據(jù)并運(yùn)行您自己的分析。請(qǐng)記住，如果你想用PyCharm試試，請(qǐng)確保你使用的是PyCharm 2019.2專(zhuān)業(yè)版。

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