Jupyter Notebook 是一種強(qiáng)大的工具，能夠通過數(shù)據(jù)、公式和可視化內(nèi)容來講述故事，并以支持性敘述的方式逐步展示內(nèi)容。在PyCharm Professional 中，Jupyter Notebook 的功能比基于瀏覽器的版本更強(qiáng)大，例如代碼補(bǔ)全、動態(tài)圖表和快速統(tǒng)計(jì)功能，幫助您更快速、高效地探索和處理數(shù)據(jù)。

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

 以下是 7 種在 PyCharm 中使用 Jupyter Notebook 的方法，幫助您實(shí)現(xiàn)目標(biāo)：

1. 創(chuàng)建或連接到現(xiàn)有的 Notebook

您可以在本地創(chuàng)建并處理 Jupyter Notebook，也可以通過 PyCharm 連接到遠(yuǎn)程 Notebook。創(chuàng)建新 Notebook 時(shí)，只需在 PyCharm 的項(xiàng)目工具窗口中導(dǎo)航到目標(biāo)位置，然后通過快捷鍵或右鍵菜單創(chuàng)建新文件。連接遠(yuǎn)程 Notebook 時(shí)，可以選擇啟動本地 Jupyter 服務(wù)器、連接到現(xiàn)有的本地服務(wù)器，或通過 URL 連接到遠(yuǎn)程服務(wù)器。

2. 導(dǎo)入數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)通常以 CSV 文件或數(shù)據(jù)庫的形式提供。使用 `pandas` 或 `Polars` 庫可以輕松導(dǎo)入 CSV 文件中的數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中，您可以通過幾行代碼設(shè)置數(shù)據(jù)庫連接并導(dǎo)入數(shù)據(jù)。

3. 熟悉數(shù)據(jù)

導(dǎo)入數(shù)據(jù)后，您可以通過打印 DataFrame 來查看數(shù)據(jù)。PyCharm 會將 DataFrame 顯示為表格，方便您瀏覽。

您還可以通過動態(tài)圖表功能快速生成圖表，

并通過懸停鼠標(biāo)查看數(shù)據(jù)詳情。

4. 使用 JetBrains AI 助手

JetBrains AI 助手可以幫助您解釋 DataFrame、編寫代碼，甚至解釋錯(cuò)誤。例如，您可以要求 AI 助手生成特定圖表的代碼，或解釋 DataFrame 的結(jié)構(gòu)。

5. 探索代碼

PyCharm 提供了多種功能來幫助您優(yōu)化代碼，例如代碼補(bǔ)全、重構(gòu)和調(diào)試。您還可以通過結(jié)構(gòu)視圖快速瀏覽 Notebook 的標(biāo)題，或使用調(diào)試器深入分析代碼行為。

6. 從代碼中獲取洞察

分析數(shù)據(jù)時(shí)，區(qū)分分類變量和連續(xù)變量非常重要。通過 PyCharm，您可以輕松計(jì)算數(shù)據(jù)的平均值、中位數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差，并通過圖表直觀展示數(shù)據(jù)分布。

7. 分享洞察和圖表

完成分析后，您可以將 DataFrame 導(dǎo)出為 SQL、CSV 或 JSON 格式，或?qū)D表導(dǎo)出為 PNG 文件。您還可以將整個(gè) Notebook 導(dǎo)出為 Python 文件，方便與他人分享。

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