python - 深入挖掘 Pandas 的实现

Question

我不能轻易理解 Pandas 所做的后端。

例如，我创建了一个均值的 df。如我所愿，df.mean只取数字列的平均值，忽略我的对象列，例如“学校名称”。我注意到，在尝试创建总和数据框时，df.sum尝试获取诸如“学校名称”之类的对象的总和，我在文档中看到您可以添加参数numeric_only=True。但是，如果您没有设置该参数，则文档声明两者df.mean和“将首先尝试使用所有内容”。df.sum所以我的问题变成了，“为什么在df.mean没有设置参数的情况下工作numeric_only？”

在尝试调查df.mean时，quickdocs 将我带到了cls.mean = _make_stat_function(...nanops.nanmean). 好的，在尝试调查nanmean时没有可用于numeric_only. 在快速文档中定义的唯一参数nanmean如下 def nanmean(values, axis=None, skipna=True, mask=None)：

那么我在哪里可以找到 Pandas 的实现之类的东西df.mean呢？如果不是快速文档，我需要使用什么流程？

我的问题不是df.mean特别关于，而是，我需要单击什么才能轻松找到源代码，因为它看起来 quickdocs 略过了一些？我也在 PyCharm 工作。

标签： pythonpandas