用于选择数据的熊猫源

首先,注意 == 接线员呼叫 __eq__ 在背景中。在您的上下文中,它与 pd.Series 对象而不是 pd.DataFrame . 所以这些是等价的:

res = pd.Series([1, 2, 3]) == 1
res = pd.Series([1, 2, 3]).__eq__(1)

然后您可以研究此方法:

pd.Series.__eq__
<function pandas.core.ops._comp_method_SERIES.<locals>.wrapper>

此外,你可以调查 _comp_method_SERIES 在里面 ops.py :

def _comp_method_SERIES(op, name, str_rep, masker=False):
    """
    Wrapper function for Series arithmetic operations, to avoid
    code duplication.
    """
    ....

这应该能让你开始。定义了一些实用程序函数,例如处理空值,这些函数指示熊猫为数据操作添加的值。优化的操作最终可能会调用C级算法,这可能会使纯Python中的跟踪性能问题变得困难。