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Jupyter Notebook 是一种强大的工具，能够通过数据、公式和可视化内容来讲述故事，并以支持性叙述的方式逐步展示内容。在PyCharm Professional 中，Jupyter Notebook 的功能比基于浏览器的版本更强大，例如代码补全、动态图表和快速统计功能，帮助您更快速、高效地探索和处理数据。

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JetBrains PyCharm 是一种Python IDE，其带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具。此外，该IDE提供了一些高级功能，以用于Django框架下的专业Web开发。

以下是 7 种在 PyCharm 中使用 Jupyter Notebook 的方法，帮助您实现目标：

1. 创建或连接到现有的 Notebook

您可以在本地创建并处理 Jupyter Notebook，也可以通过 PyCharm 连接到远程 Notebook。创建新 Notebook 时，只需在 PyCharm 的项目工具窗口中导航到目标位置，然后通过快捷键或右键菜单创建新文件。连接远程 Notebook 时，可以选择启动本地 Jupyter 服务器、连接到现有的本地服务器，或通过 URL 连接到远程服务器。

2. 导入数据

数据通常以 CSV 文件或数据库的形式提供。使用 `pandas` 或 `Polars` 库可以轻松导入 CSV 文件中的数据。如果数据存储在数据库中，您可以通过几行代码设置数据库连接并导入数据。

3. 熟悉数据

导入数据后，您可以通过打印 DataFrame 来查看数据。PyCharm 会将 DataFrame 显示为表格，方便您浏览。

您还可以通过动态图表功能快速生成图表，

并通过悬停鼠标查看数据详情。

4. 使用 JetBrains AI 助手

JetBrains AI 助手可以帮助您解释 DataFrame、编写代码，甚至解释错误。例如，您可以要求 AI 助手生成特定图表的代码，或解释 DataFrame 的结构。

5. 探索代码

PyCharm 提供了多种功能来帮助您优化代码，例如代码补全、重构和调试。您还可以通过结构视图快速浏览 Notebook 的标题，或使用调试器深入分析代码行为。

6. 从代码中获取洞察

分析数据时，区分分类变量和连续变量非常重要。通过 PyCharm，您可以轻松计算数据的平均值、中位数和标准差，并通过图表直观展示数据分布。

7. 分享洞察和图表

完成分析后，您可以将 DataFrame 导出为 SQL、CSV 或 JSON 格式，或将图表导出为 PNG 文件。您还可以将整个 Notebook 导出为 Python 文件，方便与他人分享。

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