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（注：Pycharm為jetbrains旗下Python開發工具）

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Web開發。

 嗨，您好！您是否嘗試過在PyCharm 2019.2中集成Jupyter Notebooks？趕快來嘗試一下吧！在這篇博文中，我們將使用PyCharm及其Jupyter Notebook集成來探索一些數據。首先，我們需要所述數據。每當我需要一個新的數據集來玩時，我通常會前往Kaggle，我肯定會找到一些有趣的主題。這一次，一個名為“ 披薩餐館和他們賣的比薩餅 ”的數據集引起了我的注意。誰不喜歡披薩？讓我們分析一下這些披薩店，并嘗試從中學到一兩件事。

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由于這些數據不是我現有任何PyCharm項目的一部分，我將創建一個新項目。
確保使用PyCharm專業版，Community Edition不包括Jupyter筆記本集成。

提示：在瀏覽器中使用Jupyter Notebooks時，我傾向于為實驗創建多個臨時筆記本。為每個項目創建一個PyCharm項目是相當繁瑣的，所以相反，你可以有一個項目用于這樣的實驗。

 我喜歡我的東西井然有序，所以一旦項目被創建，我將添加一些結構 - 我將移動下載的數據集的數據目錄，以及筆記本的另一個目錄。

一旦我創建了我的第一個pizza.ipynb筆記本，PyCharm建議安裝Jupyter包并在右上角提供一個鏈接來做到這一點。

一旦安裝了Jupyter軟件包，我們就準備好了！

90％的數據科學家在他們的Jupyter筆記本中做的第一件事是打字import pandas as pd。此時，PyCharm會建議在這個venv中安裝pandas，只需單擊即可完成：

一旦我們安裝了pandas，我們就可以將csv中的數據讀入pandas DataFrame：

df = pd.read_csv("../data/Datafiniti_Pizza_Restaurants_and_the_Pizza_They_Sell_May19.csv")

要執行此單元格，請按Shift + Enter，或單擊單元格旁邊的裝訂線中的綠色箭頭圖標。
 當您第一次運行單元格時，PyCharm將啟動一個本地Jupyter服務器來執行其中的代碼 - 您無需從終端手動執行此操作。

首先，我們將了解該數據集的基本內容 - 它有多少行？列是什么？數據是什么樣的？

我懷疑這些數據僅包含美國餐館的信息。要確認這一點，讓我們計算國家/地區列中的值：

是的，這個數據集中唯一出現的國家是美國，因此country完全刪除該列是安全的。同樣的，menus.currency和priceRangeCurrency那些價值也是一樣的 - 美元。我也會放棄，menuPageURL因為它不會給分析增加太多價值，key因為它會復制其他列（國家，州，城市等）的信息。

我將在這里做的另一個清理是重命名province列，states因為它在這個上下文中更有意義，為了更好的可讀性，我將用狀態的全名替換狀態首字母縮略詞。

一旦我們完成清理數據，我們如何繪制它？作為人類，我們更善于在視覺上呈現信息。

 首先，讓我們看看我們在這個數據集中最常見的披薩類型。鑒于主題，將它視為帶有matplotlib的餡餅是合適的

現在還不是我們的餡餅圖。為了讓它顯示，我需要%matplotlib inline為IPython 添加魔術命令，當我在它時，我將添加另一個魔術命令讓IPython知道為視網膜屏幕適當地渲染圖。

 我可以將這些行添加到同一個單元格并再次運行它，但我更喜歡在筆記本的最開始定義這種類型的魔術命令。

要導航到筆記本的最開頭，您可以使用 Cmd+[ (Ctrl+Alt+Left on Windows)。插入新單元格就像鍵入一樣簡單#%%（如果您更喜歡在當前單元格上方插入單元格的快捷方式，Option+Shift+Aon mac, or Alt+Shift+A on Windows）?，F在我需要做的就是添加魔術命令并運行下面的所有單元格：

由餡餅圖可知，現在我們知道最常見的披薩類型是芝士披薩，緊隨其后的是白披薩。

餐館怎么樣？我們在數據集中有他們的地理位置，因此我們可以很容易地看到他們所在的位置。

 每個餐廳都有一個唯一的ID，并且數據集中可以有多個條目，每個條目代表該餐廳菜單中的披薩。因此，為了繪制餐廳而不是比薩餅，我們需要按餐館ID對條目進行分組。

 現在我們可以在地圖上繪制它們。對于地理繪圖，我喜歡用情節。確保獲取它的最新版本（4.0.0），以便在PyCharm中很好地渲染圖形輸出。

人們可以想到我們可以嘗試用這個數據集來回答的一些問題，例如，哪個城市擁有最多/最便宜的Veggie Pizza？或者最常見的比薩餐廳連鎖店是什么？如果您想玩這個數據集并回答這些或其他問題，您可以搜集數據并運行您自己的分析。請記住，如果你想用PyCharm試試，請確保你使用的是PyCharm 2019.2專業版。

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