利用pycharm解决以下问题：假设有数据属性取值（以递增序）为5，9，13，15,16,17,19,21,22,22,25,26,26,29,30,32,39,52。分别计算该数据的均值、中位数、众数，并粗略估计第一四分位数和第三四分位数，绘制该数据的箱线图。

在PyCharm中处理这个问题，可以按照以下步骤操作：

1. **导入所需的库**：
首先需要导入`numpy`库用于数值计算，以及`matplotlib`库绘制箱线图。如果还没有安装，可以在PyCharm的终端或命令行里运行`pip install numpy matplotlib`。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. **数据预处理**：
将给定的数据存储在一个列表中，这里直接创建一个变量`data`。

data = [5, 9, 13, 15, 16, 17, 19, 21, 22, 22, 25, 26, 26, 29, 30, 32, 39, 52]

3. **计算统计量**：
- **均值**：用`np.mean()`函数求平均值。
- **中位数**：用`np.median()`函数求中位数。
- **众数**：用`scipy.stats.mode()`或`collections.Counter`找出最常见的数字。
- **四分位数**：用`np.percentile()`函数，设置参数为25（第一四分位数Q1）和75（第三四分位数Q3）。

from scipy import stats

mean = np.mean(data)
median = np.median(data)
mode = stats.mode(data)[0][0] if len(stats.mode(data)) else None
q1 = np.percentile(data, 25)
q3 = np.percentile(data, 75)

4. **绘制箱线图**：
使用`plt.boxplot()`函数，输入数据并添加标题等元素。

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.boxplot(data, vert=True, patch_artist=True)
plt.title('Boxplot of the Data')
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Values')
plt.xticks(range(1, len(data)+1), data)
plt.show()

5. **运行代码**：
确保所有代码都在PyCharm的环境中运行，这将生成箱线图并显示结果。

现在，你应该能看到数据的均值、中位数、众数以及箱线图的可视化表示。如果你需要，还可以打印出上述统计值。