开启你的开源之旅：深入导览 Pandas GitHub 仓库，手把手教你如何贡献

Pandas，这个在数据科学领域如日中天的 Python 库，几乎是每个数据分析师、数据科学家和机器学习工程师的必备工具。它以其强大的数据处理能力、直观的 API 和高效的性能，极大地简化了数据的清洗、转换、分析和可视化过程。然而，许多人在享受 Pandas 带来便利的同时，可能并不知道这个庞大的项目背后，是一个由全球开发者组成的活跃开源社区在默默耕耘和维护。

参与开源项目，不仅是回馈社区、提升个人技术能力的绝佳途径，更是拓宽视野、结识同好的宝贵机会。对于 Pandas 这样一个成熟且活跃的项目，它的贡献流程和仓库结构可能初看起来有些复杂，让人望而却步。但请放心，本文将带你一步步深入 Pandas 的 GitHub 仓库，详细解析其各个组成部分，并为你提供一份清晰的贡献指南，帮助你踏出参与 Pandas 开源项目的第一步。

无论你是想提交一个 Bug 修复、改进一段文档、增加一个新功能，还是仅仅想了解这个项目的运作方式，本文都将为你提供必要的指引。让我们一起开始这场探索之旅吧！

为什么应该参与 Pandas 开源项目？

在深入仓库之前，先聊聊参与 Pandas 开源的价值：

提升技术能力： 阅读、理解和修改一个大型、高质量的代码库，是极佳的学习机会。你会接触到先进的 Python 编程技巧、软件工程实践（如测试、持续集成）、以及数据结构和算法的设计。
学习协作与交流： 开源项目是全球性的协作平台。你需要学会如何清晰地描述问题、提交代码、回应评审意见、以及与不同背景的人有效沟通。
建立个人品牌： 你的贡献记录将成为你技术实力的有力证明，对求职或职业发展大有裨益。
回馈社区： 你在使用 Pandas 获得便利的同时，也为这个项目贡献一份力量，帮助它变得更好，让更多人受益。
深入理解 Pandas： 参与开发让你从内部视角理解 Pandas 的设计理念、实现细节和潜在限制，远超普通使用者。

听起来不错吧？那么，你的Pandas开源之旅将从它的GitHub仓库开始。

找到 Pandas 的家：GitHub 仓库概览

Pandas 的官方代码仓库托管在 GitHub 上，地址是：https://github.com/pandas-dev/pandas。

打开这个链接，你首先看到的是仓库的主页。这里包含了项目的基本信息、代码文件列表以及一系列重要的导航标签。让我们逐一导览这些区域：

1. 主页（Code Tab）

这是你进入仓库时默认看到的页面。
* 项目描述： 页面顶部通常有项目的简短描述和链接，让你快速了解项目是做什么的。
* 星星 (Stars) 和 Fork (Forks)： 星星数量代表项目的受欢迎程度，Fork 数量代表项目被复制（Fork）的次数。Fork 是参与贡献的第一步。
* Watch： 你可以选择 Watch 项目，接收项目活动的通知（Issue、PR、Discussion 等）。对于想深入了解项目动态的人来说很有用。
* 代码文件列表： 这是仓库的核心。左侧是分支选择（默认是 main 分支），右侧是当前分支下的文件和文件夹列表。你会看到许多目录和文件，它们共同构成了 Pandas 项目。我们将重点关注一些关键目录和文件。
* README.md： 位于文件列表底部，通常是仓库的“门面”。它包含了项目的详细介绍、安装方法、快速入门示例、贡献指南链接等重要信息。在开始贡献前，仔细阅读 README 是非常有必要的。

2. Issues Tab

这是发现 Bug、提出新功能、讨论待解决问题的核心区域。对于想参与贡献的初学者来说，Issues 是寻找第一个任务的最佳地点。

Issues 列表： 你会看到一个长长的 Issues 列表，每个 Issue 都有一个标题、编号、作者和各种标签。
过滤器 (Filters)： 这是 Issues 页面的精髓所在。你可以通过多种方式过滤 Issues：
- Labels： 标签是组织 Issues 的关键。Pandas 项目使用了大量标签来分类 Issues 的性质、优先级、难度等。重点关注以下标签：
  - bug: 报告一个错误。
  - enhancement: 提出一个改进或新功能。
  - documentation: 与文档相关的 Issue（改进、新增等）。这类 Issue 通常对初学者友好。
  - tests: 与测试相关的 Issue（新增测试、改进测试覆盖率等）。
  - good first issue: 这是专门为初学者准备的标签！ 这些 Issue 通常难度较低、范围明确，是入门贡献的绝佳切入点。
  - beginner: 类似于 good first issue，也适合新手。
  - needs triage: 新提交的 Issue，等待维护者分类和标记。
  - discussion: 需要进一步讨论的问题。
  - performance: 与性能优化相关的 Issue。
  - api: 与 API 设计相关的 Issue。
  - 还有很多其他标签，如特定功能领域（IO, plotting, groupby, indexing 等）、操作系统、Python 版本等。
- Assignee： 查看 Issue 是否已被分配给某个开发者。
- Mentioned： 提及了你的 Issue。
- Projects / Milestones： 项目或里程碑可以将 Issues 组织成更大的工作单元。
搜索栏： 你可以使用关键词搜索 Issues。例如，搜索你想改进的某个功能相关的 Bug 或 Feature 请求。
New Issue 按钮： 如果你发现了新的 Bug 或者有新的 Feature 提议，可以点击这里创建新的 Issue。在创建之前，请务必先搜索一下是否已经存在类似的 Issue，避免重复提交。提交 Bug 时，请提供清晰的复现步骤、你的 Pandas 版本、Python 版本、操作系统等信息。

如何利用 Issues 找到贡献机会？
1. 点击 Labels 过滤器，选择 good first issue 或 beginner。浏览这些 Issue，阅读它们的描述。
2. 选择一个你感兴趣且理解的问题。
3. 在 Issue 下方留言，表达你的兴趣，例如“I’d like to work on this issue.”（我想解决这个问题）。维护者通常会将 Issue 分配给你，或者确认你可以开始工作。这有助于避免多个人同时做同一个工作。
4. 如果你对某个非 good first issue 的 Issue 感兴趣，但不太确定如何开始，也可以留言提问，或者先尝试理解问题和现有代码。

3. Pull Requests Tab

这是开发者提交代码变更、请求合并到主分支的地方。你的所有贡献代码都将以 Pull Request (PR) 的形式提交。

Pull Requests 列表： 你会看到所有开启的、已关闭的或已合并的 PRs。每个 PR 都有一个标题、编号、作者、状态以及各种标签。
过滤器： 与 Issues 类似，可以按状态（Open, Closed, Merged）、作者、评审者、标签等过滤 PRs。
New pull request 按钮： 当你在自己的 Fork 上完成了修改并希望提交到 Pandas 主仓库时，会点击这里创建 PR。
PR 详情页： 点击一个 PR 可以查看其详细信息，包括：
- Conversation： PR 的讨论区，维护者和评审者会在这里留下评论、提出修改建议。
- Commits： 组成这个 PR 的所有提交记录。
- Files changed： 显示所有被修改、新增或删除的文件及其具体改动内容（Diff）。这是代码评审的主要区域。
- Checks： 显示与该 PR 关联的自动化检查结果，如持续集成（CI）测试、代码风格检查等。这些检查必须通过，PR 才有可能被合并。

如何利用 Pull Requests 学习或贡献？
* 浏览开放的 PRs，看看其他开发者正在做什么，学习他们的代码和解决问题的方式。
* 关注你感兴趣的 Issue 对应的 PRs，看看它们是如何实现的。
* 参与代码评审 (Code Review)： 如果你对某个领域的代码比较熟悉，可以尝试查看一些开放的 PRs 的 Files changed，提出你的看法或建议。这是一个高级的贡献方式，能让你更深入地理解代码库和协作流程。

4. Discussions Tab

这是一个相对较新的功能，用于更开放、更自由的讨论，区别于 Issues 的具体任务导向。

Categories： 讨论通常被分成不同的类别，如：
- General（通用讨论）
- Ideas（新功能或改进的想法）
- Q&A（提问与解答）
- Contributing（关于贡献流程的讨论）
如何利用 Discussions？
- 如果你有关于 Pandas 的一般性问题，或者对某个功能有初步的想法但不确定是否值得开 Issue 或 PR，可以在这里发起讨论。
- 浏览已有的讨论，学习其他人的经验和观点。
- 回答其他人的问题，帮助社区成员。

5. Actions Tab

这里展示了仓库的持续集成（CI）流程。每次有新的提交推送到仓库或新的 PR 提交时，CI 流程会自动运行一系列任务，比如在不同操作系统和 Python 版本上运行测试、检查代码风格等。

Workflow runs： 你可以看到每次 CI 运行的状态（成功、失败、进行中）。
如何利用 Actions？
- 当你提交 PR 后，你需要关注这里的结果。如果 CI 失败了，你需要查看失败原因（通常是测试不通过或代码风格错误），并在本地修复后更新 PR。
- 了解 CI 流程有助于你明白 Pandas 项目对代码质量的要求。

6. Wiki 和 Documentation

Pandas 有非常完善的官方文档，但这部分通常不直接托管在主仓库的 README.md 中。
* Wiki： 仓库可能有 Wiki，但 Pandas 的核心文档通常在其他地方生成。
* 官方文档网站： Pandas 的官方文档网站（https://pandas.pydata.org/docs/）是学习和 贡献文档 的主要资源。文档的源文件位于仓库的 docs/ 目录下。

深入关键文件和目录

现在，让我们聚焦于仓库中的一些对贡献者至关重要的文件和目录。

1. `CONTRIBUTING.md`

这个文件极其重要！它是官方的贡献指南，详细描述了贡献的流程、规范、代码风格要求、测试要求、文档要求等。在你开始动手写代码之前，务必仔细阅读并理解 CONTRIBUTING.md 文件。

它通常包含但不限于以下内容：
* 如何报告 Bug。
* 如何请求新功能。
* 贡献的一般流程（Fork, Clone, Branch, Code, Test, Commit, Push, PR）。
* 开发环境设置指导（如何安装必要的依赖、构建 Pandas）。
* 代码风格指南（通常遵循 PEP 8，并可能有一些 Pandas 特有的规则）。
* 如何编写和运行测试。
* 如何编写和构建文档。
* 如何编写提交信息 (Commit Message) 的规范。
* 签署贡献者许可协议 (CLA) 的说明（许多大型开源项目需要签署 CLA）。
* 联系方式或社区讨论渠道。

忽视这个文件可能导致你的 PR 被关闭或需要大量返工。请花时间认真研读它。

2. `docs/`

这个目录下包含了 Pandas 官方文档的源文件。通常使用 reStructuredText (.rst) 格式编写，通过 Sphinx 工具生成 HTML 文档。

贡献文档是参与开源的好起点。 文档贡献相对来说技术门槛较低，但对项目的可用性至关重要。你可以从修正文档中的 Typos（拼写错误）、改进解释不清的地方、增加示例代码等方面入手。
如何贡献文档？
1. 找到你想要改进的文档页面在 docs/ 目录下的对应 .rst 文件。
2. 按照 CONTRIBUTING.md 中的指导修改文件。
3. 学习如何在本地构建文档，预览你的修改效果。
4. 提交 PR，描述你对文档做了哪些改进。

3. `pandas/`

这是 Pandas 库的核心 Python 代码所在。你会在这里找到各种模块和子模块，例如：
* core/: 包含 DataFrame, Series, Index 等核心数据结构的代码。
* io/: 处理各种数据输入输出（CSV, Excel, SQL 等）。
* plotting/: 集成了绘图功能。
* util/: 工具函数。
* 等等。

修改这里的代码需要对 Pandas 内部结构有更深入的了解。初学者可以先从理解某些模块的代码入手，比如你经常使用的某个函数是如何实现的。

4. `tests/`

这个目录下包含了 Pandas 项目庞大而全面的测试套件，通常使用 pytest 框架编写。测试覆盖率是衡量代码质量的重要指标。

贡献测试也是一个极好的切入点。 如果你发现一个 Bug 并修复了它，那么为这个 Bug 编写一个回归测试 (Regression Test) 是非常有价值的，它可以确保这个 Bug 在将来不会再次出现。你也可以为现有功能增加新的测试用例，提高测试覆盖率。
如何贡献测试？
1. 找到与你修改或添加的功能对应的测试文件（通常在 tests/ 下有与 pandas/ 相似的目录结构）。
2. 按照 CONTRIBUTING.md 和现有测试的风格编写新的测试函数。
3. 学习如何在本地运行特定的测试或整个测试套件，确保你的测试能够通过。

5. 其他重要文件

LICENSE: 说明了项目的开源许可协议（通常是 BSD 3-Clause License）。
.github/: 包含 GitHub Actions 的工作流程文件、Issue 和 PR 模板等。
pyproject.toml, setup.py, setup.cfg: 项目的构建和安装配置文件。

贡献工作流程：从 Fork 到 Pull Request

理解了仓库结构后，我们来走一遍标准的开源贡献流程，这也是 CONTRIBUTING.md 中会详细描述的步骤。

假设你已经找到了一个你想解决的 Issue（比如一个标记为 good first issue 的 Bug）。

步骤 1：Fork 仓库

在 Pandas GitHub 仓库主页的右上角，点击 Fork 按钮。这会在你的 GitHub 账号下创建一个 Pandas 仓库的副本。这个副本完全由你控制，你可以在其中自由地修改代码。

步骤 2：克隆你的 Fork 到本地

打开你的终端或命令行工具，使用 Git 克隆你的 Fork 到本地机器：

bash git clone https://github.com/你的用户名/pandas.git

将 你的用户名 替换成你的 GitHub 用户名。

步骤 3：配置上游仓库 (Upstream)

你的本地仓库现在只知道它来源于你的 Fork (origin)。为了方便与 Pandas 主仓库同步更新，你需要将其添加为一个“上游” (upstream) 仓库。

进入你刚刚克隆的 pandas 目录：

bash cd pandas

添加上游仓库：

bash git remote add upstream https://github.com/pandas-dev/pandas.git

你可以使用 git remote -v 命令查看当前配置的远程仓库，你应该能看到 origin 指向你的 Fork，upstream 指向 pandas-dev/pandas。

步骤 4：创建新的分支

非常重要： 永远不要在 main 分支上直接进行修改并提交 PR。你应该为你的每一个贡献创建一个新的、描述性的分支。这使得管理你的工作和提交 PR 更加清晰。

首先，切换到本地的 main 分支，并确保它是最新的（与上游主仓库同步）：

bash git checkout main git pull upstream main

然后，基于最新的 main 分支创建一个新的分支。分支名称应该简短且能描述你的工作内容，例如 fix/issue-12345 (修复某个 Issue) 或 feat/new-feature-name (增加新功能)：

bash git checkout -b fix/issue-12345

现在你就在新的分支上了，可以开始修改代码了。

步骤 5：进行修改（编码、文档、测试）

根据你选择的 Issue，在本地仓库中修改代码、编写文档或添加测试。

阅读相关代码： 找到与 Bug 或功能相关的代码文件，仔细阅读理解。
编写代码： 实现你的解决方案或新功能。
编写测试： 为你的修改添加相应的测试。如果修复了 Bug，请编写一个测试来重现这个 Bug，并确保你的修复能让测试通过。如果增加了新功能，请为各种使用场景编写测试。
编写文档： 如果你的修改影响了用户接口或行为，或者增加了新功能，请更新或添加相应的文档。

在这个过程中，你可能需要学习如何在本地安装 Pandas 的开发版本以及运行测试和构建文档的方法，这些在 CONTRIBUTING.md 中都有详细说明。

步骤 6：在本地运行测试

在你提交代码之前，务必在本地运行相关的测试，以确保你的修改没有引入新的问题。

通常可以使用 pytest 命令运行测试。例如：

“`bash

运行所有测试

pytest pandas/tests

运行某个特定文件中的测试

pytest pandas/tests/io/test_csv.py

运行某个特定的测试函数

pytest pandas/tests/io/test_csv.py::test_read_csv_basic
“`

你还需要运行代码风格检查工具（如 flake8, black 等），CONTRIBUTING.md 会告诉你使用哪些工具以及如何运行它们。一些项目可能还会要求类型检查 (mypy)。确保所有本地检查都通过。

步骤 7：提交你的修改

当你对修改满意并通过了本地测试和检查后，将你的修改提交到 Git 仓库。

首先，将修改添加到暂存区：

bash git add . # 添加所有修改的文件，或者你可以具体指定文件

然后，提交修改。编写规范的提交信息非常重要！ 好的提交信息能清晰地传达你做了什么以及为什么。通常，提交信息的第一行是简短的总结（不超过50个字符），后面空一行，然后是更详细的描述。如果你的提交是关于一个特定的 Issue，可以在提交信息中引用它（例如 Fixes #12345 或 Closes #12345，这会在 PR 合并时自动关闭对应的 Issue）。

“`bash
git commit -m “fix: Briefly describe the fix

More detailed explanation of the fix, including the root cause
and how it was resolved.

Relates to #12345
”
“`

你可以进行多次提交来完成一个功能或 Bug 修复。

步骤 8：推送修改到你的 Fork

将本地分支上的提交推送到你在 GitHub 上的 Fork：

bash git push origin fix/issue-12345

这里的 origin 是你的 Fork 的远程名称，fix/issue-12345 是你创建的分支名称。

步骤 9：创建 Pull Request (PR)

推送到你的 Fork 后，打开你的 GitHub 上的 Pandas Fork 页面。GitHub 通常会提示你刚刚推送了一个新的分支，并提供一个按钮让你直接创建 Pull Request。

或者，你也可以回到 pandas-dev/pandas 主仓库页面，GitHub 也会检测到你 Fork 中有新的分支，并提供创建 PR 的选项。

点击创建 Pull Request 后，你会进入 PR 的填写页面：

Base Repository: 确保是 pandas-dev/pandas 的 main 分支（或其他目标分支，但大多数贡献是针对 main）。
Head Repository: 确保是你的 Fork 的你刚刚创建的分支。
标题： PR 的标题，应该清晰地总结你的贡献内容。
描述： 这是 PR 的核心说明部分。请详细描述你的修改、解决了什么问题（引用 Issue 编号！）、为什么采用这种方式解决、以及任何需要评审者注意的地方。许多项目有 PR 模板，请按照模板填写。清晰的描述能帮助评审者更快地理解和评审你的工作。
关联 Issue： 在描述中通过关键词（如 Fixes #12345, Closes #12345, Resolves #12345）关联相关的 Issue。
检查： 再次确认你推送的分支和目标分支是否正确。

填写完成后，点击 Create pull request。

步骤 10：响应代码评审

你的 PR 提交后，会自动触发 GitHub Actions 上的 CI 检查。同时，项目的维护者或社区成员会开始评审你的代码。

关注 CI 结果： 如果 CI 失败，点击详情查看原因，并在本地修复后 commit 并 push 到你原来的分支。你的 PR 会自动更新。
关注评审者的评论： 评审者可能会提出修改建议、提问、或者指出潜在的问题。请以开放的心态接受反馈。回复评审者的评论，解释你的想法，或者根据建议修改代码。
进行修改和更新 PR： 根据评审意见在本地修改代码，然后 commit 并 push 到你原来的分支。PR 会自动更新，评审者会看到你的最新修改并可能进行新一轮评审。这个过程可能需要多次迭代。
耐心等待： Pandas 是一个大型项目，维护者和评审者都很忙碌。评审过程可能需要一些时间。如果等待了很久没有回应，可以礼貌地在 PR 下方留言询问进展，但请保持耐心。

步骤 11：PR 合并！

当你的 PR 通过了所有 CI 检查并获得了维护者的批准（通常需要一个或多个批准），恭喜你！你的贡献将被合并到 Pandas 的主仓库中。这是非常有成就感的一刻！

迈出第一步：寻找你的第一个贡献

对于初学者来说，找到一个合适的起点至关重要。以下是一些建议：

从文档和测试开始： 这是通常被认为是“入门友好”的领域。修正文档 Typos 或不清晰之处，为某个函数添加新的示例，或者为已知的 Bug 添加回归测试。
寻找 good first issue 或 beginner 标签的 Issue： 直接在 GitHub Issues 页面通过标签过滤。这些 Issue 通常有更清晰的描述，难度较低，并且维护者可能愿意提供更多指导。
从你熟悉的部分入手： 如果你经常使用 Pandas 的某个功能（例如数据读取、时间序列处理），你可以更轻松地理解这部分的代码或文档，也更容易发现潜在的问题或改进点。
报告 Bug： 如果你在使用 Pandas 时遇到了 Bug，通过创建清晰的 Bug 报告 Issue 来贡献。一个好的 Bug 报告本身就是有价值的贡献。
参与 Issue Triaging (分类)： 浏览新提交的 Issues，尝试复现 Bug，确认问题是否存在，并为 Issues 添加合适的标签。这需要一些 Pandas 的使用经验，但不需要写代码。你可以在 Discussions 或相关的 Issue 下方表达你想帮忙 triaging。

社区与资源

贡献不仅仅是代码，更是社区的一份子。Pandas 有一个活跃的社区，在你需要帮助时可以寻求支持：

GitHub Discussions： 前面提到的 GitHub Discussions 是提问和讨论的好地方。
Pandas 邮件列表/论坛： Pandas 项目可能有传统的邮件列表或基于 Discourse 等平台的论坛，用于更广泛或更深入的讨论。查看 CONTRIBUTING.md 或官方文档获取链接。
Stack Overflow： 虽然不是官方渠道，但在 Stack Overflow 上有很多关于 Pandas 的问题和解答，你也可以通过回答问题来帮助他人，间接为社区做贡献。
官方文档： 再次强调，Pandas 的官方文档是学习和理解项目的最重要资源。

贡献成功秘诀

从小处着手： 第一个贡献不必惊天动地，一个小的 Bug 修复或文档改进都是很好的开始。
保持耐心： 开源项目的评审和合并周期可能较长，尤其对于大型项目。
不要害怕提问： 遇到不理解的地方，不要自己闷着。在 Issue、PR 或 Discussions 中礼貌地提问。
接受建设性批评： 代码评审是为了提升代码质量，而不是针对个人。以开放的心态接受反馈，并从中学习。
遵循规范： 严格遵守 CONTRIBUTING.md 中的代码风格、提交信息等规范，这能让你的 PR 更容易被接受。
享受过程： 参与开源是一个学习和成长的过程，享受与其他开发者协作的乐趣。

总结

参与 Pandas 开源项目可能初看起来是项艰巨的任务，但通过本文的导览，你应该对 Pandas 的 GitHub 仓库结构和标准的开源贡献流程有了清晰的认识。从 Issues 中找到你的第一个 good first issue，克隆仓库、创建分支、小心翼翼地修改代码、编写测试和文档，提交你的 Pull Request，然后耐心等待评审和合并。每一步都是你迈向一个成熟开源贡献者的基石。

记住，Pandas 的强大离不开每一位贡献者的努力，无论贡献大小。你的加入，将为这个伟大的项目注入新的活力。现在，就去探索 https://github.com/pandas-dev/pandas，找到你的第一个贡献机会，开启你的开源贡献之旅吧！祝你好运！

如何参与 Pandas 开源项目：GitHub 仓库导览 – wiki基地

开启你的开源之旅：深入导览 Pandas GitHub 仓库，手把手教你如何贡献

为什么应该参与 Pandas 开源项目？

找到 Pandas 的家：GitHub 仓库概览

1. 主页（Code Tab）

2. Issues Tab

3. Pull Requests Tab

4. Discussions Tab

5. Actions Tab

6. Wiki 和 Documentation

深入关键文件和目录

1. `CONTRIBUTING.md`

2. `docs/`

3. `pandas/`

4. `tests/`

5. 其他重要文件

贡献工作流程：从 Fork 到 Pull Request

步骤 1：Fork 仓库

步骤 2：克隆你的 Fork 到本地

步骤 3：配置上游仓库 (Upstream)

步骤 4：创建新的分支

步骤 5：进行修改（编码、文档、测试）

步骤 6：在本地运行测试

运行所有测试

运行某个特定文件中的测试

运行某个特定的测试函数

步骤 7：提交你的修改

步骤 8：推送修改到你的 Fork

步骤 9：创建 Pull Request (PR)

步骤 10：响应代码评审

步骤 11：PR 合并！

迈出第一步：寻找你的第一个贡献

社区与资源

贡献成功秘诀

总结

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开启你的开源之旅：深入导览 Pandas GitHub 仓库，手把手教你如何贡献

为什么应该参与 Pandas 开源项目？

找到 Pandas 的家：GitHub 仓库概览

1. 主页（Code Tab）

2. Issues Tab

3. Pull Requests Tab

4. Discussions Tab

5. Actions Tab

6. Wiki 和 Documentation

深入关键文件和目录

1. CONTRIBUTING.md

2. docs/

3. pandas/

4. tests/

5. 其他重要文件

贡献工作流程：从 Fork 到 Pull Request

步骤 1：Fork 仓库

步骤 2：克隆你的 Fork 到本地

步骤 3：配置上游仓库 (Upstream)

步骤 4：创建新的分支

步骤 5：进行修改（编码、文档、测试）

步骤 6：在本地运行测试

运行所有测试

运行某个特定文件中的测试

运行某个特定的测试函数

步骤 7：提交你的修改

步骤 8：推送修改到你的 Fork

步骤 9：创建 Pull Request (PR)

步骤 10：响应代码评审

步骤 11：PR 合并！

迈出第一步：寻找你的第一个贡献

社区与资源

贡献成功秘诀

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1. `CONTRIBUTING.md`

2. `docs/`

3. `pandas/`

4. `tests/`

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