PyCharm Professionalエディションは、Pythonでデータを解析するのに役立ちます。 科学計算プロジェクトを作成し、データを追加して解析を開始するだけです。
Pythonコンソールで臨機応変にPythonのコマンドを実行して、解析を開始します。 PyCharmは作成済みの変数をすべて表示し、支援いたします。 また、PyCharmのSciViewを使用して、DataFrameやNumPy、Seriesを詳しく調べることもできます。
データの可視化はデータ解析に必要不可欠なステップであり、PyCharmはIDE内でグラフを表示して支援を行います。 また、PyCharmでは最後に作成したグラフを記録し、2つのグラフの変化を簡単に見つけられます。
コマンドを最適化した後、それを .py ファイルにコピーして貼り付けると、PyCharmがフォーマット処理を実行してくれます。 コードセルを定義すると、Pythonファイルを複数のロジック部分に簡単に分割できます。 #%%で始まるコメントを作成するだけで、そこがセルの開始位置になります。
PyCharmではインスペクションによるその場でのシンタックスチェック、括弧や引用のマッチング、およびコード補完などの標準コンソールを上回る多くのメリットをもたらすREPL Pythonコンソールを実行できます。
PyCharmは最初から科学計算用ライブラリをサポートしています。 Pandas、Numpy、Matplotlibおよびその他の科学計算用ライブラリに対応しており、最高水準のコードインテリジェンス、グラフ、配列ビューアーなどを提供しています。
PyCharmでは、プロジェクトごとに別々のConda環境を用意して依存関係を分離できるため、簡単に適切な環境を作成して選べます。
PyCharmはJupyter Notebookと統合されており、Jupyter Notebookの利点と自動補完、ナビゲーション、エラーチェックを始めとする最もインテリジェントなPython IDEが提供できるその他のメリットを組み合わせたソリューションをお届けします。
PyCharmの科学計算プロジェクトを使って、すぐに新しいプロジェクトに着手できます。 これは、次の解析に備えてConda環境とフォルダ構造の両方を、1回のステップでセットアップするのに役立ちます。
Pandas DataFrame、Pandas Series、またはNumPy配列を表示するため、デバッグモードでプロジェクトを実行して、PyCharmのグラフィカルなデバッガに表示された変数リストの中からデータを見つけることができます。 SciViewは組み込みのPythonコンソールでもご利用いただけます。