PyCharm 2025.2 Help

科学功能

PyCharm 允许您使用 Python 进行科学计算和数据可视化。

请注意,要使用 MatplotlibNumPyPlotlypandas ,您需要在 Python 解释器上 安装 这些包。

分析数据

查看数据结构

  • 当在 Python 控制台 中查看变量时,您可以点击 作为数组查看作为DataFrame 查看作为系列查看 链接,以便在 数据视图 工具窗口中显示数据。

    查看数据框
  • 默认情况下,使用新的表格表示法。

    点击 更多操作 并选择 在表格表示之间切换在表格表示之间切换 以更改表格界面。

数据框和系列可以以表格或图形形式显示。 默认情况下,表格会显示。 要切换视图模式,请使用左上角的相应图标。

将 dataframe 视为表格

使用表格

处理列

  • 要打开表格搜索栏,请点击表格并按 Ctrl+F

  • 要打开上下文菜单,请右键点击列名称:

    复制表头
  • 要将列名复制到剪贴板,选择 复制列名称

  • 若要选择整个列,请选择 选择列

  • 要隐藏列,请选择 隐藏列隐藏其他列 将隐藏除所选列以外的所有列。

  • 要显示隐藏的列,请点击 显示列列表 Ctrl+F12。 隐藏的列显示为删除线。 选择一个列并按 Space 切换其可见性。 要在列列表中进行搜索,请在 显示列列表 窗口中开始输入列名。

  • 要给列分配语言,请使用 设置高亮显示语言。 有关更多信息,请参阅 为列注入一种语言

  • 要切换和配置单元格着色,请点击 表格着色选项

    配置表格颜色映射

排序数据

  • 要根据列值对表格数据进行排序,请右键点击列名,然后在上下文菜单的 ORDER BY 部分选择 升序降序

  • 要添加另一个列进行排序,您可以按住 Alt 并点击列名称,或从上下文菜单中的 添加至 ORDER BY 部分选择 升序降序

    数据将按所选列进行排序。

    状态

    描述

    不排序

    表示此列中的数据未排序。 排序标记的初始状态。

    升序

    数据按升序排序。

    降序

    数据按照降序排列。

    排序级别

    标记右侧的数字(图片中的 1)是排序级别。 您可以按多个列排序。 在这种情况下,不同列将具有不同的排序级别。

筛选数据

  1. 在表格右上角单击 打开筛选视图

  2. 在打开的对话框中,选择要应用筛选器的列并指定筛选条件。

    筛选视图对话框
  3. 如果您想使用其他筛选器,请点击 添加筛选器 并指定新的筛选条件。

  4. 点击 应用 筛选数据。

要删除或复制筛选器,请点击 其他筛选操作其他筛选操作 并从列表中选择所需选项。

调整表格格式

  1. 点击 更多操作 并选择 格式化表格...

  2. 在打开的对话框中,指定格式并点击 确定

    带有格式输入字段的对话框

    要将此格式应用于所有表格,请选中复选框 为所有表格默认设置

PyCharm 支持 Python 2 格式化语法

使用表达式输入

您可以使用 表达式输入 以二维表格格式显示多维数据。

  1. 点击 更多操作 并选择 显示表达式输入

  2. 在表格顶部出现的输入字段中编写表达式并按 Enter

表格表达式输入

查看列统计信息

默认情况下,列统计已关闭。

要将默认模式更改为 紧凑详细 ,请导航至 设置 | Python | 表格

紧凑 模式仅包含 None Count 统计信息:

紧凑模式下的列统计

对于数值数据,将绘制直方图,并与统计数据一起显示。 悬停在直方图上以查看每个条的详细信息。

要查看详细的列统计信息,请执行以下操作之一:

  1. 将鼠标悬停在列名上。 会出现一 个带有列统计信息的弹窗。

  2. 点击 显示列统计信息 并选择 详细

    详细统计信息显示在列的上方。

非数值数据的列统计
数据类型

显示此列所属的数据类型

无值计数

显示列中 None 值的数量

计数

显示列中的项目总数

唯一值

显示唯一值的数量

顶部

显示最受欢迎的值

频率

显示元素出现的次数

数值数据的列统计
数据类型

显示该列所属的数据类型

无值计数

显示列中 None 值的数量

计数

显示列中的项目总数

平均值

显示列中所有值的平均数

标注。 偏差

显示标准差值

最小值

显示列中的最小值

Pctl

显示第 5、第 25、第 50(中位数)和第 95 百分位的值

最大值

显示列中的最大值

使用图表

要以图形形式查看数据帧或系列,请点击 显示图表

数据将以图表形式显示。 您可以更改图表类型并配置其他设置。

显示为图表的数据

配置图表

  1. 请点击 显示系列设置显示系列设置 以更改图表的初始设置。

  2. 选择图表类型并配置设置。 您可以选择以下图表类型之一:

    • 区域

    • 散点图

    • Bubble

    • 库存

    • 区域范围

    • 直方图

    更改图表的初始设置
  3. 请点击 添加新系列 链接以向图表添加更多系列。

将图表保存为图像

  1. 点击 导出为 PNG导出为 PNG.png 格式保存生成的图表。

  2. 请输入文件名并点击 保存

AI 生成的图表

您可以使用 AI 为 DataFrame 生成多个预览图表。 这些预览图表随后可以转换为笔记本单元格。

  1. 点击表格右上角的 AI 快速图表

  2. 您将在表格下方看到推荐的图表。 点击任意图表以将相应的可视化代码插入为笔记本单元格。

AI 推荐的图表

查看数据可视化

数据可视化显示在 Plots 工具窗口中,您可以调整其大小并进行放大或缩小。

要保存图表,请右键点击预览缩略图,然后从上下文菜单中选择 保存为图片保存所有图表

Matplotlib 调试

断点 停止时,正在调试的图表会显示在 Plots 工具窗口中。 请参阅数据科学项目教程的 调试 部分。

MatplotlibPlotly 也可以在控制台中使用。 请参阅数据科学项目教程的 命令行下运行部分。 启动 Python 控制台工具 | Python Console... )时,可以根据需要导入所需的包并构建图形:

在 Python 控制台中使用 matplotlib 构建图表

Python 控制台可供进一步输入。

最后修改日期: 2025年 9月 26日