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

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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，幫助您實現(xiàn)目標：

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 連接到遠程 Notebook。創(chuàng)建新 Notebook 時，只需在 PyCharm 的項目工具窗口中導航到目標位置，然后通過快捷鍵或右鍵菜單創(chuàng)建新文件。連接遠程 Notebook 時，可以選擇啟動本地 Jupyter 服務器、連接到現(xiàn)有的本地服務器，或通過 URL 連接到遠程服務器。

2. 導入數(shù)據

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

3. 熟悉數(shù)據

導入數(shù)據后，您可以通過打印 DataFrame 來查看數(shù)據。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，

并通過懸停鼠標查看數(shù)據詳情。

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 的結構。

5. 探索代碼

PyCharm 提供了多種功能來幫助您優(yōu)化代碼，例如代碼補全、重構和調試。您還可以通過結構視圖快速瀏覽 Notebook 的標題，或使用調試器深入分析代碼行為。

6. 從代碼中獲取洞察

分析數(shù)據時，區(qū)分分類變量和連續(xù)變量非常重要。通過 PyCharm，您可以輕松計算數(shù)據的平均值、中位數(shù)和標準差，并通過圖表直觀展示數(shù)據分布。

7. 分享洞察和圖表

完成分析后，您可以將 DataFrame 導出為 SQL、CSV 或 JSON 格式，或將圖表導出為 PNG 文件。您還可以將整個 Notebook 導出為 Python 文件，方便與他人分享。

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