PyCharm 2025.3 Help

科学功能

PyCharm 允许您使用 Python 执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

  • 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,在 数据视图 工具窗口中显示数据。

    查看数据帧
  • 默认使用新的表格表示形式。

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

要以表格形式查看数据帧或序列,请点击输出单元格左上角的 表格视图

以表格形式查看数据帧

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:

    复制表头
  • 要将列名复制到剪贴板,请选择 复制列名称

  • 要选择整列,请选择 选择列

  • 要隐藏列,请选择 隐藏列隐藏其他列 将隐藏除所选列之外的所有列。

  • 要显示隐藏的列,请点击 显示列列表 Ctrl+F12。 隐藏的列以删除线显示。 选择一列并按 Space 切换其可见性。 要在列列表中进行搜索,请在 显示列列表 窗口中开始键入列名。

  • 要为列分配语言,请使用 设置高亮显示语言。 有关更多信息,请参阅 为列注入语言

  • 要切换并配置单元格着色,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

  • 要将另一列添加到排序中,您可以按住 Alt 的同时点击列名,或在上下文菜单的 添加到 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

    数据按降序排序。

    排序级别

    标记右侧的数字(图中为 1)表示排序级别。 您可以按多列进行排序。 在此情况下,不同的列将具有不同的排序级别。

筛选数据

  1. 点击表格右上角的 打开筛选器视图

  2. 在打开的对话框中,选择要应用筛选的列并指定筛选条件。

    筛选视图对话框
  3. 对于数据类型为 object 的列,筛选值应使用引号输入。

    您可以使用 用引号括起 操作自动添加它们。

    用引号包裹
  4. 如果要使用其他筛选器,请点击 添加筛选器 并指定新的筛选条件。

  5. 点击 应用 以筛选数据。

要移除或复制筛选器,请点击 其他筛选操作其他筛选器操作 ,并在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 将其设为所有表格的默认值

PyCharm 支持 Python 2 formatting syntax

使用表达式输入

您可以使用 表达式输入 将多维数据以二维表格格式显示。

  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您的表达式,然后按 Enter

表格表达式输入

查看列统计信息

默认情况下,列统计信息关闭。

要将默认模式更改为 紧凑详细 ,请转到 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信息

对于数值数据,将绘制直方图并与统计信息一起显示。 将鼠标悬停在直方图上以查看每个柱形的详细信息。

要查看详细的列统计信息,请执行以下任一操作:

  1. 将鼠标悬停在列名上。 会出现包含列统计信息的弹出窗口。

  2. 点击 显示列统计信息 ,然后选择 详细

    详细统计信息显示在列的上方。

非数值数据的列统计信息
数据类型

显示该列所属的数据类型

None 计数

显示该列中 None 值的数量

计数

显示列中的项目总数

不同值数量

显示不同值的数量

顶部

显示最常见的值

频次

显示元素出现的次数

数值数据的列统计信息
数据类型

显示该列所属的数据类型

None 计数

显示该列中 None 值的数量

计数

显示列中的项目总数

均值

显示该列中所有值的平均值

标准 偏差

显示标准偏差的值

最小值

显示该列中的最小值

百分位

显示第 5、25、50(中位数)和 95 百分位的值

最大值

显示该列中的最大值

使用图表

要以图表形式查看 DataFrame 或 Series,请点击输出单元格左上角的 图表视图

以图表形式查看数据

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。

数据显示为图表

配置图表

  1. 点击 显示序列设置显示系列设置 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:

    • 柱状图

    • 饼图

    • 面积图

    • 折线图

    • 散点图

    • 气泡图

    • 股票图

    • AreaRange

    • 直方图

    更改图表的初始设置
  3. 点击 添加新系列 链接,将更多系列添加到图表中。

将图表保存为图像

  1. 点击 导出为 PNG导出为 PNG 将生成的图表保存为 .png 格式。

  2. 输入文件名并点击 保存

由 AI 生成的图表

您可以使用 AI 为 DataFrame 生成多个预览图表。 随后可以将这些预览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建议的图表。 点击任意一个,将相应的可视化代码插入为笔记本单元格。

AI 建议的图表

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,然后在上下文菜单中选择 保存为图像保存所有绘图

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 控制台... )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 构建图形

Python 控制台可供进一步输入。

最后修改日期: 2025年 12月 2日