假定现在有一个名叫做豆瓣电影数据的Excel表格，表格里有名字，投票人数，类型，票房（万），产地，上映时间，时长，年代，评分，首映地点。使用PyCharm利用Pandas进行投票类型分析，上映时间分析，上映年代分析，首映地点分析

在PyCharm中使用Pandas对名为“豆瓣电影数据”的Excel表格进行分析，可以按照以下步骤操作：

1. **导入所需的库**:
首先需要导入`pandas`库，因为它提供了强大的数据处理功能。

import pandas as pd

2. **加载数据**:
使用`read_excel`函数读取Excel文件。

df = pd.read_excel('豆瓣电影数据.xlsx')

3. **投票类型分析**:
可以计算每种类型的电影数量占比，或者找出票数最多的前几类。

type_counts = df['类型'].value_counts()
type_percentages = type_counts / df['类型'].count() * 100
print(type_counts.head())  # 前五种类型的投票次数
print(type_percentages)  # 类型分布百分比

4. **上映时间分析**:
分析上映日期的时间分布，比如最常上映的月份或时间段。

df['上映时间'] = pd.to_datetime(df['上映时间'])  # 转换为日期时间格式
time_series = df.groupby(df['上映时间'].dt.year)['类型'].count()  # 按年份计数
print(time_series.plot(kind='bar'))  # 绘制柱状图展示各年的电影数量

5. **上映年代分析**:
分析电影的年代分布，可能涉及对‘年代’列进行统计。

year_distribution = df['年代'].value_counts().sort_index()
print(year_distribution)

6. **首映地点分析**:
查看电影首映地的频率，可以用地图可视化或列出最常见的几个地点。

top_locations = df['首映地点'].value_counts().head()
print(top_locations)
# 如果需要地理位置信息，可能需要额外的数据源来进行地理编码和可视化

完成以上分析后，记得在每个部分检查数据的清洗和异常值处理是否到位，以便得出准确的结果。