转 在PyCharm中使用Jupyter Notebook
###sample 1
因为Jupyter Notebook 支持html 带颜色展示，所以只能通过pycharm 调用jupyter notebook命令，浏览器会自动打开Jupyter Notebook页面。在这个页面进行操作
q:安装Jupyter Notebook
方法一：
1、安装Jupyter Notebook
pip install jupyter
目前看起来看装了pip install jupyter 后，并且安装了plugin (python smart execute 插件后)。
可以在pycharm cosole 服务器端 执行 Jupyter notebook 程序，
q:
一起了解Jupyter Notebook功能和操作界面
https://blog.csdn.net/zy1992As/article/details/134829570
使用pip安装Jupyter Notebook
安装Python：访问Python官网下载并安装Python。
升级pip：打开终端，输入pip install --upgrade pip命令，确保pip为最新版本。
安装Jupyter Notebook：在终端中输入pip install jupyter命令，等待安装完成。
（重要）
启动Jupyter Notebook：在终端中输入jupyter notebook命令，浏览器会自动打开Jupyter Notebook页面。
a: 创建一个python3 文件，运行以下代码可以输出红色
import pandas as pd
from IPython.display import display
import numpy as np
# df = pd.DataFrame({'text': ['foo foo', 'bar bar'],
# 'number': [1, 2]})
#
# df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,4),columns=['A','B','C','D'])
# df['B'][2] = np.nan
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, np.nan, 4],
'B': [np.nan, 2, 3, 4],
'C': [1, np.nan, np.nan, 4]
})
df.style.highlight_null(color='red')
styled_df = df.style.highlight_null(color='red')
styled_df
(运行方法)
打开或新建一个.ipynb文件。
全选该文件里的所有内容，点 run ,run selected cell.
（重要，再次使用文件，跑新的长代码，步骤如下：）
##打开或新建一个.ipynb文件。
ctrl+A : 全选该文件里的所有内容，点 run , run selected cell.
注意
如果代码比较长，可能运行比较慢，保持耐心。
右边的蓝色提示符在哪里，说明正在运行哪一步
或者脚本在本地df.to_html 生成一个文件，如果文件生成了，说明正在运行；
Q:
问题2 Windows PowerShell 快捷命令设置实现start 命令=jupyter notebook
打开 PowerShell：点击开始菜单，然后选择“Windows PowerShell”。
创建一个函数：在 PowerShell 中创建一个名为 Start-JupyterNotebook 的函数。你可以使用 function 关键字来定义这个函数。例如：
powershell
function Start-JupyterNotebook {
jupyter notebook
}
设置别名：为了简化命令，你可以为这个函数设置一个别名 start。这样，你只需要输入 start 就可以启动 Jupyter Notebook。设置别名的命令如下：
powershell
Set-Alias -Name start -Value Start-JupyterNotebook
使别名永久有效：为了让这个别名在每次打开 PowerShell 时都有效，你需要将这个别名添加到你的 PowerShell 配置文件中。配置文件通常位于 $PROFILE 路径下。
首先，检查配置文件是否存在，如果不存在，则创建它：
powershell
if (-not (Test-Path -Path $PROFILE)) {
New-Item -ItemType File -Path $PROFILE -Force
}
然后，使用文本编辑器打开配置文件：
powershell
notepad $PROFILE
在配置文件中添加以下行：
powershell
Set-Alias -Name start -Value Start-JupyterNotebook
保存并关闭文本编辑器。
使用快捷命令：现在，每次你打开 PowerShell 并输入 start，就会启动 Jupyter Notebook。
请注意，这个 start 别名会覆盖内置的 start 命令，所以如果你需要使用原来的 start 命令（例如，打开一个程序或文件），你可能需要使用 cmd /c start 或者其他方式来调用。
此外，如果你的系统中有多个 PowerShell 窗口同时打开，你可能需要在每个窗口中都运行 Set-Alias 命令，或者只将别名添加到配置文件中，以便每次启动 PowerShell 时自动加载。
q:
如何测试将dataframe 支持多种颜色，仍然没有办法， 测试方法：
https://stackoverflow.com/questions/61363712/how-to-print-a-pandas-io-formats-style-styler-object
https://www.cnblogs.com/a00ium/p/13300286.html
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6]
})
# 为整个表格设置背景色
styled_df = df.style.bar(align='left', color=['#d65f5f', '#5fba7d'])
# 显示带样式的 DataFrame
styled_df
测试输出为<pandas.io.formats.style.Styler object at 0x000001C7654DAD70>
不是里面的内容和颜色
回答如下：
方法1：
显示或输出结果：在Jupyter Notebook或其他支持HTML的环境中，你可以直接显示这个样式化的DataFrame。
styled_df
方法2：
##生成一个临时文件，验证
如果你想将这个样式化的DataFrame保存为HTML文件，可以使用to_excel或to_html方法：
styled_df.to_excel("styled_df.xlsx")
styled_df.to_html("styled_df.html")
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.io.formats.style.Styler.set_properties.html
###########sample
https://www.w3cschool.cn/article/58975419.html
PyCharm是一款流行的Python集成开发环境，而Jupyter Notebook则是数据科学家们最喜欢的交互式编程工具之一。尽管两者功能不同，但它们可以结合使用，从而充分发挥各自的优点。
本文将介绍如何在PyCharm中配置和使用Jupyter Notebook，并通过一个具体的实例来说明。
第一步：安装Jupyter Notebook插件
要在PyCharm中使用Jupyter Notebook，首先需要安装相应的插件。在PyCharm的主界面中，选择“File”->“Settings”->“Plugins”，在搜索框中输入“Jupyter Notebook”，然后点击“Install”按钮进行安装。
第二步：创建Jupyter Notebook文件
在PyCharm中创建一个新的Jupyter Notebook文件非常简单。在项目根目录中右键单击，选择“New”->“Jupyter Notebook”，然后输入文件名即可。
第三步：编写代码和运行
现在，您可以在Jupyter Notebook文件中编写Python代码并运行了。例如，以下代码块将输出1到10的所有奇数：
if i % 2 == 1:
print(i)
要运行代码，只需点击代码块左侧的三角形图标或者使用快捷键Shift+Enter即可。
第四步：与PyCharm其他功能结合使用
由于Jupyter Notebook是一种交互式编程工具，因此它具有许多与PyCharm其他功能相结合的优点。例如，您可以在Jupyter Notebook中使用PyCharm的调试器来调试代码。
要在Jupyter Notebook中启用调试器，只需在代码块中添加以下代码：
%debug这将在代码块运行时自动进入调试模式，使您能够逐行查看和分析代码，以及检查变量和函数值。
总之，使用Jupyter Notebook可以帮助您更快地编写和测试Python代码，并提供更好的可视化和交互性。通过上述步骤，在PyCharm中轻松配置和使用Jupyter Notebook，可以充分发挥两者的优点，提高Python编程效率和质量。
在 Jupyter Notebook 中，你可以使用 DataFrame.style 属性来为 DataFrame 添加样式，包括颜色。这个属性提供了一个丰富的 API，允许你根据数据的值来改变表格的样式，例如背景色、字体颜色、条形图等。
以下是一些基本的示例，展示如何在 Jupyter Notebook 中打印带有颜色的 DataFrame：
1. 为特定列设置背景色
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6]
})
# 为值大于 3 的单元格设置背景色为黄色
styled_df = df.style.applymap(lambda x: '"> if x > 3 else '')
# 显示带样式的 DataFrame
styled_df2. 为整个表格设置样式
# 为整个表格设置背景色
styled_df = df.style.background_gradient()
# 显示带样式的 DataFrame
styled_df3. 使用条件格式
# 为不同的值范围设置不同的背景色
styled_df = df.style.applymap(lambda x: '"> if x < 3 else ('"> if x > 4 else ''))
# 显示带样式的 DataFrame
styled_df4. 添加条形图
# 为 DataFrame 的每一列添加水平条形图
styled_df = df.style.bar(align='left', color=['#d65f5f', '#5fba7d'])
# 显示带样式的 DataFrame
styled_df5. 格式化数字
# 格式化数字，例如货币
styled_df = df.style.format('${x:,.2f}')
# 显示带样式的 DataFrame
styled_df6. 隐藏索引或列名
# 隐藏索引
styled_df = df.style.hide_index()
# 隐藏列名
styled_df = df.style.hide_columns([0]) # 隐藏第一列
# 显示带样式的 DataFrame
styled_df7. 组合样式
# 组合多种样式
styled_df = df.style.applymap(lambda x: '"> if x > 3 else '') \
.bar(align='left', color=['#d65f5f', '#5fba7d']) \
.format('${x:,.2f}')
# 显示带样式的 DataFrame
styled_df在 Jupyter Notebook 中，你可以直接在代码单元中使用这些样式方法，然后运行代码，样式化的 DataFrame 将直接在 Notebook 中显示。这些样式方法提供了一种非常灵活和强大的方式，让你可以根据自己的需求定制 DataFrame 的外观。
