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        Return a pickleable state
        __getstate__
        Additional __init__ for Custom subclasses.
        _init_custom
        Return boolean whether the frequency is a unit frequency (n=1).
 
        .. deprecated:: 2.2.0
            is_anchored is deprecated and will be removed in a future version.
            Use ``obj.n == 1`` instead.
 
        Examples
        --------
        >>> pd.DateOffset().is_anchored()
        True
        >>> pd.DateOffset(2).is_anchored()
        False
        is_anchored__add____radd____sub____rsub____mul____rmul__kwds
        Return a dict of extra parameters for the offset.
 
        Examples
        --------
        >>> pd.DateOffset(5).kwds
        {}
 
        >>> pd.offsets.FY5253Quarter().kwds
        {'weekday': 0,
         'startingMonth': 1,
         'qtr_with_extra_week': 1,
         'variation': 'nearest'}
        base
        Returns a copy of the calling offset object with n=1 and all other
        attributes equal.
        
        Return a string representing the base frequency.
 
        Examples
        --------
        >>> pd.offsets.Hour().name
        'h'
 
        >>> pd.offsets.Hour(5).name
        'h'
        _prefixrule_codenormalize_cachepandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset
    Base class for DateOffset methods that are not overridden by subclasses.
 
    Parameters
    ----------
    n : int
        Number of multiples of the frequency.
 
    normalize : bool
        Whether the frequency can align with midnight.
 
    Examples
    --------
    >>> pd.offsets.Hour(5).n
    5
    >>> pd.offsets.Hour(5).normalize
    False
    pandas._libs.tslibs.offsets.SingleConstructorOffset
        Return boolean whether a timestamp occurs on the month start.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
        >>> freq = pd.offsets.Hour(5)
        >>> freq.is_month_start(ts)
        True
        is_month_start__truediv____rtruediv__
        Return an integer of the total number of nanoseconds.
 
        Raises
        ------
        ValueError
            If the frequency is non-fixed.
 
        Examples
        --------
        >>> pd.offsets.Hour(5).nanos
        18000000000000
        pandas._libs.tslibs.offsets.Tickpandas._libs.tslibs.offsets.Day
    Offset ``n`` days.
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of days represented.
 
    See Also
    --------
    :class:`~pandas.tseries.offsets.DateOffset` : Standard kind of date increment.
 
    Examples
    --------
    You can use the parameter ``n`` to represent a shift of n days.
 
    >>> from pandas.tseries.offsets import Day
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 12, 9, 15)
    >>> ts
    Timestamp('2022-12-09 15:00:00')
 
    >>> ts + Day()
    Timestamp('2022-12-10 15:00:00')
    >>> ts - Day(4)
    Timestamp('2022-12-05 15:00:00')
 
    >>> ts + Day(-4)
    Timestamp('2022-12-05 15:00:00')
    pandas._libs.tslibs.offsets.Hour
    Offset ``n`` hours.
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of hours represented.
 
    See Also
    --------
    :class:`~pandas.tseries.offsets.DateOffset` : Standard kind of date increment.
 
    Examples
    --------
    You can use the parameter ``n`` to represent a shift of n hours.
 
    >>> from pandas.tseries.offsets import Hour
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 12, 9, 15)
    >>> ts
    Timestamp('2022-12-09 15:00:00')
 
    >>> ts + Hour()
    Timestamp('2022-12-09 16:00:00')
    >>> ts - Hour(4)
    Timestamp('2022-12-09 11:00:00')
 
    >>> ts + Hour(-4)
    Timestamp('2022-12-09 11:00:00')
    
        Return boolean whether a timestamp occurs on the month end.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
        >>> freq = pd.offsets.Hour(5)
        >>> freq.is_month_end(ts)
        False
        pandas._libs.tslibs.offsets.Minute
    Offset ``n`` minutes.
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of minutes represented.
 
    See Also
    --------
    :class:`~pandas.tseries.offsets.DateOffset` : Standard kind of date increment.
 
    Examples
    --------
    You can use the parameter ``n`` to represent a shift of n minutes.
 
    >>> from pandas.tseries.offsets import Minute
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 12, 9, 15)
    >>> ts
    Timestamp('2022-12-09 15:00:00')
 
    >>> ts + Minute(n=10)
    Timestamp('2022-12-09 15:10:00')
    >>> ts - Minute(n=10)
    Timestamp('2022-12-09 14:50:00')
 
    >>> ts + Minute(n=-10)
    Timestamp('2022-12-09 14:50:00')
    is_month_endpandas._libs.tslibs.offsets.Second
    Offset ``n`` seconds.
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of seconds represented.
 
    See Also
    --------
    :class:`~pandas.tseries.offsets.DateOffset` : Standard kind of date increment.
 
    Examples
    --------
    You can use the parameter ``n`` to represent a shift of n seconds.
 
    >>> from pandas.tseries.offsets import Second
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 12, 9, 15)
    >>> ts
    Timestamp('2022-12-09 15:00:00')
 
    >>> ts + Second(n=10)
    Timestamp('2022-12-09 15:00:10')
    >>> ts - Second(n=10)
    Timestamp('2022-12-09 14:59:50')
 
    >>> ts + Second(n=-10)
    Timestamp('2022-12-09 14:59:50')
    pandas._libs.tslibs.offsets.Milli
    Offset ``n`` milliseconds.
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of milliseconds represented.
 
    See Also
    --------
    :class:`~pandas.tseries.offsets.DateOffset` : Standard kind of date increment.
 
    Examples
    --------
    You can use the parameter ``n`` to represent a shift of n milliseconds.
 
    >>> from pandas.tseries.offsets import Milli
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 12, 9, 15)
    >>> ts
    Timestamp('2022-12-09 15:00:00')
 
    >>> ts + Milli(n=10)
    Timestamp('2022-12-09 15:00:00.010000')
 
    >>> ts - Milli(n=10)
    Timestamp('2022-12-09 14:59:59.990000')
 
    >>> ts + Milli(n=-10)
    Timestamp('2022-12-09 14:59:59.990000')
    pandas._libs.tslibs.offsets.Micro
    Offset ``n`` microseconds.
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of microseconds represented.
 
    See Also
    --------
    :class:`~pandas.tseries.offsets.DateOffset` : Standard kind of date increment.
 
    Examples
    --------
    You can use the parameter ``n`` to represent a shift of n microseconds.
 
    >>> from pandas.tseries.offsets import Micro
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 12, 9, 15)
    >>> ts
    Timestamp('2022-12-09 15:00:00')
 
    >>> ts + Micro(n=1000)
    Timestamp('2022-12-09 15:00:00.001000')
 
    >>> ts - Micro(n=1000)
    Timestamp('2022-12-09 14:59:59.999000')
 
    >>> ts + Micro(n=-1000)
    Timestamp('2022-12-09 14:59:59.999000')
    pandas._libs.tslibs.offsets.Nano
    Offset ``n`` nanoseconds.
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of nanoseconds represented.
 
    See Also
    --------
    :class:`~pandas.tseries.offsets.DateOffset` : Standard kind of date increment.
 
    Examples
    --------
    You can use the parameter ``n`` to represent a shift of n nanoseconds.
 
    >>> from pandas.tseries.offsets import Nano
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 12, 9, 15)
    >>> ts
    Timestamp('2022-12-09 15:00:00')
 
    >>> ts + Nano(n=1000)
    Timestamp('2022-12-09 15:00:00.000001')
 
    >>> ts - Nano(n=1000)
    Timestamp('2022-12-09 14:59:59.999999')
 
    >>> ts + Nano(n=-1000)
    Timestamp('2022-12-09 14:59:59.999999')
    pandas._libs.tslibs.offsets.RelativeDeltaOffset
    DateOffset subclass backed by a dateutil relativedelta object.
    
        Return boolean whether a timestamp occurs on the quarter start.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
        >>> freq = pd.offsets.Hour(5)
        >>> freq.is_quarter_start(ts)
        True
        is_quarter_start
        Find the day in the same month as other that has the same
        weekday as self.weekday and is the self.week'th such day in the month.
 
        Parameters
        ----------
        other : datetime
 
        Returns
        -------
        day : int
        offset
        Alias for self._offset.
        weekmaskholidayscalendarpandas._libs.tslibs.offsets.BusinessMixin
    Mixin to business types to provide related functions.
    
        Return boolean whether a timestamp occurs on the quarter end.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
        >>> freq = pd.offsets.Hour(5)
        >>> freq.is_quarter_end(ts)
        False
        is_quarter_endpandas._libs.tslibs.offsets.BusinessDay
    DateOffset subclass representing possibly n business days.
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of days represented.
    normalize : bool, default False
        Normalize start/end dates to midnight.
    offset : timedelta, default timedelta(0)
        Time offset to apply.
 
    Examples
    --------
    You can use the parameter ``n`` to represent a shift of n business days.
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 12, 9, 15)
    >>> ts.strftime('%a %d %b %Y %H:%M')
    'Fri 09 Dec 2022 15:00'
    >>> (ts + pd.offsets.BusinessDay(n=5)).strftime('%a %d %b %Y %H:%M')
    'Fri 16 Dec 2022 15:00'
 
    Passing the parameter ``normalize`` equal to True, you shift the start
    of the next business day to midnight.
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 12, 9, 15)
    >>> ts + pd.offsets.BusinessDay(normalize=True)
    Timestamp('2022-12-12 00:00:00')
    
        Return boolean whether a timestamp occurs on the year start.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
        >>> freq = pd.offsets.Hour(5)
        >>> freq.is_year_start(ts)
        True
        is_year_startstartendpandas._libs.tslibs.offsets.BusinessHour
    DateOffset subclass representing possibly n business hours.
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of hours represented.
    normalize : bool, default False
        Normalize start/end dates to midnight before generating date range.
    start : str, time, or list of str/time, default "09:00"
        Start time of your custom business hour in 24h format.
    end : str, time, or list of str/time, default: "17:00"
        End time of your custom business hour in 24h format.
    offset : timedelta, default timedelta(0)
        Time offset to apply.
 
    Examples
    --------
    You can use the parameter ``n`` to represent a shift of n hours.
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 12, 9, 8)
    >>> ts + pd.offsets.BusinessHour(n=5)
    Timestamp('2022-12-09 14:00:00')
 
    You can also change the start and the end of business hours.
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 8, 5, 16)
    >>> ts + pd.offsets.BusinessHour(start="11:00")
    Timestamp('2022-08-08 11:00:00')
 
    >>> from datetime import time as dt_time
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 8, 5, 22)
    >>> ts + pd.offsets.BusinessHour(end=dt_time(19, 0))
    Timestamp('2022-08-08 10:00:00')
 
    Passing the parameter ``normalize`` equal to True, you shift the start
    of the next business hour to midnight.
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 12, 9, 8)
    >>> ts + pd.offsets.BusinessHour(normalize=True)
    Timestamp('2022-12-09 00:00:00')
 
    You can divide your business day hours into several parts.
 
    >>> import datetime as dt
    >>> freq = pd.offsets.BusinessHour(start=["06:00", "10:00", "15:00"],
    ...                                end=["08:00", "12:00", "17:00"])
    >>> pd.date_range(dt.datetime(2022, 12, 9), dt.datetime(2022, 12, 13), freq=freq)
    DatetimeIndex(['2022-12-09 06:00:00', '2022-12-09 07:00:00',
                   '2022-12-09 10:00:00', '2022-12-09 11:00:00',
                   '2022-12-09 15:00:00', '2022-12-09 16:00:00',
                   '2022-12-12 06:00:00', '2022-12-12 07:00:00',
                   '2022-12-12 10:00:00', '2022-12-12 11:00:00',
                   '2022-12-12 15:00:00', '2022-12-12 16:00:00'],
                   dtype='datetime64[ns]', freq='bh')
    weekdayweekpandas._libs.tslibs.offsets.WeekOfMonthMixin
    Mixin for methods common to WeekOfMonth and LastWeekOfMonth.
    pandas._libs.tslibs.offsets.YearOffset
    DateOffset that just needs a month.
    pandas._libs.tslibs.offsets.BYearEnd
    DateOffset increments between the last business day of the year.
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of years represented.
    normalize : bool, default False
        Normalize start/end dates to midnight before generating date range.
    month : int, default 12
        A specific integer for the month of the year.
 
    See Also
    --------
    :class:`~pandas.tseries.offsets.DateOffset` : Standard kind of date increment.
 
    Examples
    --------
    >>> from pandas.tseries.offsets import BYearEnd
    >>> ts = pd.Timestamp('2020-05-24 05:01:15')
    >>> ts - BYearEnd()
    Timestamp('2019-12-31 05:01:15')
    >>> ts + BYearEnd()
    Timestamp('2020-12-31 05:01:15')
    >>> ts + BYearEnd(3)
    Timestamp('2022-12-30 05:01:15')
    >>> ts + BYearEnd(-3)
    Timestamp('2017-12-29 05:01:15')
    >>> ts + BYearEnd(month=11)
    Timestamp('2020-11-30 05:01:15')
    pandas._libs.tslibs.offsets.BYearBegin
    DateOffset increments between the first business day of the year.
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of years represented.
    normalize : bool, default False
        Normalize start/end dates to midnight before generating date range.
    month : int, default 1
        A specific integer for the month of the year.
 
    See Also
    --------
    :class:`~pandas.tseries.offsets.DateOffset` : Standard kind of date increment.
 
    Examples
    --------
    >>> from pandas.tseries.offsets import BYearBegin
    >>> ts = pd.Timestamp('2020-05-24 05:01:15')
    >>> ts + BYearBegin()
    Timestamp('2021-01-01 05:01:15')
    >>> ts - BYearBegin()
    Timestamp('2020-01-01 05:01:15')
    >>> ts + BYearBegin(-1)
    Timestamp('2020-01-01 05:01:15')
    >>> ts + BYearBegin(2)
    Timestamp('2022-01-03 05:01:15')
    >>> ts + BYearBegin(month=11)
    Timestamp('2020-11-02 05:01:15')
    
        Return boolean whether a timestamp occurs on the year end.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
        >>> freq = pd.offsets.Hour(5)
        >>> freq.is_year_end(ts)
        False
        is_year_end_period_dtype_codepandas._libs.tslibs.offsets.YearEnd
    DateOffset increments between calendar year end dates.
 
    YearEnd goes to the next date which is the end of the year.
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of years represented.
    normalize : bool, default False
        Normalize start/end dates to midnight before generating date range.
    month : int, default 12
        A specific integer for the month of the year.
 
    See Also
    --------
    :class:`~pandas.tseries.offsets.DateOffset` : Standard kind of date increment.
 
    Examples
    --------
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
    >>> ts + pd.offsets.YearEnd()
    Timestamp('2022-12-31 00:00:00')
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 12, 31)
    >>> ts + pd.offsets.YearEnd()
    Timestamp('2023-12-31 00:00:00')
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
    >>> ts + pd.offsets.YearEnd(month=2)
    Timestamp('2022-02-28 00:00:00')
 
    If you want to get the end of the current year:
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 12, 31)
    >>> pd.offsets.YearEnd().rollforward(ts)
    Timestamp('2022-12-31 00:00:00')
    pandas._libs.tslibs.offsets.YearBegin
    DateOffset increments between calendar year begin dates.
 
    YearBegin goes to the next date which is the start of the year.
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of years represented.
    normalize : bool, default False
        Normalize start/end dates to midnight before generating date range.
    month : int, default 1
        A specific integer for the month of the year.
 
    See Also
    --------
    :class:`~pandas.tseries.offsets.DateOffset` : Standard kind of date increment.
 
    Examples
    --------
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 12, 1)
    >>> ts + pd.offsets.YearBegin()
    Timestamp('2023-01-01 00:00:00')
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2023, 1, 1)
    >>> ts + pd.offsets.YearBegin()
    Timestamp('2024-01-01 00:00:00')
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
    >>> ts + pd.offsets.YearBegin(month=2)
    Timestamp('2022-02-01 00:00:00')
 
    If you want to get the start of the current year:
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2023, 1, 1)
    >>> pd.offsets.YearBegin().rollback(ts)
    Timestamp('2023-01-01 00:00:00')
    startingMonthpandas._libs.tslibs.offsets.QuarterOffsetpandas._libs.tslibs.offsets.BQuarterEnd
    DateOffset increments between the last business day of each Quarter.
 
    startingMonth = 1 corresponds to dates like 1/31/2007, 4/30/2007, ...
    startingMonth = 2 corresponds to dates like 2/28/2007, 5/31/2007, ...
    startingMonth = 3 corresponds to dates like 3/30/2007, 6/29/2007, ...
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of quarters represented.
    normalize : bool, default False
        Normalize start/end dates to midnight before generating date range.
    startingMonth : int, default 3
        A specific integer for the month of the year from which we start quarters.
 
    See Also
    --------
    :class:`~pandas.tseries.offsets.DateOffset` : Standard kind of date increment.
 
    Examples
    --------
    >>> from pandas.tseries.offsets import BQuarterEnd
    >>> ts = pd.Timestamp('2020-05-24 05:01:15')
    >>> ts + BQuarterEnd()
    Timestamp('2020-06-30 05:01:15')
    >>> ts + BQuarterEnd(2)
    Timestamp('2020-09-30 05:01:15')
    >>> ts + BQuarterEnd(1, startingMonth=2)
    Timestamp('2020-05-29 05:01:15')
    >>> ts + BQuarterEnd(startingMonth=2)
    Timestamp('2020-05-29 05:01:15')
    pandas._libs.tslibs.offsets.BQuarterBegin
    DateOffset increments between the first business day of each Quarter.
 
    startingMonth = 1 corresponds to dates like 1/01/2007, 4/01/2007, ...
    startingMonth = 2 corresponds to dates like 2/01/2007, 5/01/2007, ...
    startingMonth = 3 corresponds to dates like 3/01/2007, 6/01/2007, ...
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of quarters represented.
    normalize : bool, default False
        Normalize start/end dates to midnight before generating date range.
    startingMonth : int, default 3
        A specific integer for the month of the year from which we start quarters.
 
    See Also
    --------
    :class:`~pandas.tseries.offsets.DateOffset` : Standard kind of date increment.
 
    Examples
    --------
    >>> from pandas.tseries.offsets import BQuarterBegin
    >>> ts = pd.Timestamp('2020-05-24 05:01:15')
    >>> ts + BQuarterBegin()
    Timestamp('2020-06-01 05:01:15')
    >>> ts + BQuarterBegin(2)
    Timestamp('2020-09-01 05:01:15')
    >>> ts + BQuarterBegin(startingMonth=2)
    Timestamp('2020-08-03 05:01:15')
    >>> ts + BQuarterBegin(-1)
    Timestamp('2020-03-02 05:01:15')
    pandas._libs.tslibs.offsets.QuarterEnd
    DateOffset increments between Quarter end dates.
 
    startingMonth = 1 corresponds to dates like 1/31/2007, 4/30/2007, ...
    startingMonth = 2 corresponds to dates like 2/28/2007, 5/31/2007, ...
    startingMonth = 3 corresponds to dates like 3/31/2007, 6/30/2007, ...
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of quarters represented.
    normalize : bool, default False
        Normalize start/end dates to midnight before generating date range.
    startingMonth : int, default 3
        A specific integer for the month of the year from which we start quarters.
 
    See Also
    --------
    :class:`~pandas.tseries.offsets.DateOffset` : Standard kind of date increment.
 
    Examples
    --------
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
    >>> ts + pd.offsets.QuarterEnd()
    Timestamp('2022-03-31 00:00:00')
    pandas._libs.tslibs.offsets.QuarterBegin
    DateOffset increments between Quarter start dates.
 
    startingMonth = 1 corresponds to dates like 1/01/2007, 4/01/2007, ...
    startingMonth = 2 corresponds to dates like 2/01/2007, 5/01/2007, ...
    startingMonth = 3 corresponds to dates like 3/01/2007, 6/01/2007, ...
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of quarters represented.
    normalize : bool, default False
        Normalize start/end dates to midnight before generating date range.
    startingMonth : int, default 3
        A specific integer for the month of the year from which we start quarters.
 
    See Also
    --------
    :class:`~pandas.tseries.offsets.DateOffset` : Standard kind of date increment.
 
    Examples
    --------
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
    >>> ts + pd.offsets.QuarterBegin()
    Timestamp('2022-03-01 00:00:00')
    get_strpandas._libs.tslibs.offsets.MonthOffsetpandas._libs.tslibs.offsets.MonthEnd
    DateOffset of one month end.
 
    MonthEnd goes to the next date which is an end of the month.
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of months represented.
    normalize : bool, default False
        Normalize start/end dates to midnight before generating date range.
 
    See Also
    --------
    :class:`~pandas.tseries.offsets.DateOffset` : Standard kind of date increment.
 
    Examples
    --------
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 30)
    >>> ts + pd.offsets.MonthEnd()
    Timestamp('2022-01-31 00:00:00')
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 31)
    >>> ts + pd.offsets.MonthEnd()
    Timestamp('2022-02-28 00:00:00')
 
    If you want to get the end of the current month:
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 31)
    >>> pd.offsets.MonthEnd().rollforward(ts)
    Timestamp('2022-01-31 00:00:00')
    pandas._libs.tslibs.offsets.MonthBegin
    DateOffset of one month at beginning.
 
    MonthBegin goes to the next date which is a start of the month.
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of months represented.
    normalize : bool, default False
        Normalize start/end dates to midnight before generating date range.
 
    See Also
    --------
    :class:`~pandas.tseries.offsets.DateOffset` : Standard kind of date increment.
 
    Examples
    --------
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 11, 30)
    >>> ts + pd.offsets.MonthBegin()
    Timestamp('2022-12-01 00:00:00')
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 12, 1)
    >>> ts + pd.offsets.MonthBegin()
    Timestamp('2023-01-01 00:00:00')
 
    If you want to get the start of the current month:
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 12, 1)
    >>> pd.offsets.MonthBegin().rollback(ts)
    Timestamp('2022-12-01 00:00:00')
    pandas._libs.tslibs.offsets.BusinessMonthEnd
    DateOffset increments between the last business day of the month.
 
    BusinessMonthEnd goes to the next date which is the last business day of the month.
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of months represented.
    normalize : bool, default False
        Normalize start/end dates to midnight before generating date range.
 
    See Also
    --------
    :class:`~pandas.tseries.offsets.DateOffset` : Standard kind of date increment.
 
    Examples
    --------
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 11, 29)
    >>> ts + pd.offsets.BMonthEnd()
    Timestamp('2022-11-30 00:00:00')
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 11, 30)
    >>> ts + pd.offsets.BMonthEnd()
    Timestamp('2022-12-30 00:00:00')
 
    If you want to get the end of the current business month:
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 11, 30)
    >>> pd.offsets.BMonthEnd().rollforward(ts)
    Timestamp('2022-11-30 00:00:00')
    __reduce_cython__pandas._libs.tslibs.offsets.BusinessMonthBegin
    DateOffset of one month at the first business day.
 
    BusinessMonthBegin goes to the next date which is the first business day
    of the month.
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of months represented.
    normalize : bool, default False
        Normalize start/end dates to midnight before generating date range.
 
    See Also
    --------
    :class:`~pandas.tseries.offsets.DateOffset` : Standard kind of date increment.
 
    Examples
    --------
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 11, 30)
    >>> ts + pd.offsets.BMonthBegin()
    Timestamp('2022-12-01 00:00:00')
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 12, 1)
    >>> ts + pd.offsets.BMonthBegin()
    Timestamp('2023-01-02 00:00:00')
 
    If you want to get the start of the current business month:
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 12, 1)
    >>> pd.offsets.BMonthBegin().rollback(ts)
    Timestamp('2022-12-01 00:00:00')
    day_of_monthpandas._libs.tslibs.offsets.SemiMonthOffsetpandas._libs.tslibs.offsets.SemiMonthEnd
    Two DateOffset's per month repeating on the last day of the month & day_of_month.
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of months represented.
    normalize : bool, default False
        Normalize start/end dates to midnight before generating date range.
    day_of_month : int, {1, 3,...,27}, default 15
        A specific integer for the day of the month.
 
    Examples
    --------
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 14)
    >>> ts + pd.offsets.SemiMonthEnd()
    Timestamp('2022-01-15 00:00:00')
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 15)
    >>> ts + pd.offsets.SemiMonthEnd()
    Timestamp('2022-01-31 00:00:00')
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 31)
    >>> ts + pd.offsets.SemiMonthEnd()
    Timestamp('2022-02-15 00:00:00')
 
    If you want to get the result for the current month:
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 15)
    >>> pd.offsets.SemiMonthEnd().rollforward(ts)
    Timestamp('2022-01-15 00:00:00')
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€ Ë    €`LÉ    €`àU
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`TÉ    €`Ë    €`ÄÌ    €`$Ë    €`Æ    €`hë    €`ˆÞ    € `TÁ    €`ˆÇ    €`ÈÖ    € `,Ë    €`ÜΠ   €`0Ô    €
`0Û    € `\É    €`dÉ    €`€Ñ    €    `lÉ    €`tÉ    €`èΠ   €`˜Þ    € `@ã    €`Ñ    €    `4Ë    €`(á    €`8á    € ØÖ    € `ðΠ   €`|É    €` Ñ    €    `ˆð    €`<Ë    €`„É    €`ŒÇ    €`pandas._libs.tslibs.offsets.SemiMonthBegin
    Two DateOffset's per month repeating on the first day of the month & day_of_month.
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of months represented.
    normalize : bool, default False
        Normalize start/end dates to midnight before generating date range.
    day_of_month : int, {1, 3,...,27}, default 15
        A specific integer for the day of the month.
 
    Examples
    --------
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
    >>> ts + pd.offsets.SemiMonthBegin()
    Timestamp('2022-01-15 00:00:00')
    pandas._libs.tslibs.offsets.Week
    Weekly offset.
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of weeks represented.
    normalize : bool, default False
        Normalize start/end dates to midnight before generating date range.
    weekday : int or None, default None
        Always generate specific day of week.
        0 for Monday and 6 for Sunday.
 
    See Also
    --------
    pd.tseries.offsets.WeekOfMonth :
     Describes monthly dates like, the Tuesday of the
     2nd week of each month.
 
    Examples
    --------
 
    >>> date_object = pd.Timestamp("2023-01-13")
    >>> date_object
    Timestamp('2023-01-13 00:00:00')
 
    >>> date_plus_one_week = date_object + pd.tseries.offsets.Week(n=1)
    >>> date_plus_one_week
    Timestamp('2023-01-20 00:00:00')
 
    >>> date_next_monday = date_object + pd.tseries.offsets.Week(weekday=0)
    >>> date_next_monday
    Timestamp('2023-01-16 00:00:00')
 
    >>> date_next_sunday = date_object + pd.tseries.offsets.Week(weekday=6)
    >>> date_next_sunday
    Timestamp('2023-01-15 00:00:00')
    pandas._libs.tslibs.offsets.WeekOfMonth
    Describes monthly dates like "the Tuesday of the 2nd week of each month".
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of months represented.
    normalize : bool, default False
        Normalize start/end dates to midnight before generating date range.
    week : int {0, 1, 2, 3, ...}, default 0
        A specific integer for the week of the month.
        e.g. 0 is 1st week of month, 1 is the 2nd week, etc.
    weekday : int {0, 1, ..., 6}, default 0
        A specific integer for the day of the week.
 
        - 0 is Monday
        - 1 is Tuesday
        - 2 is Wednesday
        - 3 is Thursday
        - 4 is Friday
        - 5 is Saturday
        - 6 is Sunday.
 
    Examples
    --------
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
    >>> ts + pd.offsets.WeekOfMonth()
    Timestamp('2022-01-03 00:00:00')
    pandas._libs.tslibs.offsets.LastWeekOfMonth
    Describes monthly dates in last week of month.
 
    For example "the last Tuesday of each month".
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of months represented.
    normalize : bool, default False
        Normalize start/end dates to midnight before generating date range.
    weekday : int {0, 1, ..., 6}, default 0
        A specific integer for the day of the week.
 
        - 0 is Monday
        - 1 is Tuesday
        - 2 is Wednesday
        - 3 is Thursday
        - 4 is Friday
        - 5 is Saturday
        - 6 is Sunday.
 
    Examples
    --------
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
    >>> ts + pd.offsets.LastWeekOfMonth()
    Timestamp('2022-01-31 00:00:00')
    __setstate_cython__
        Find the day in the same month as other that has the same
        weekday as self.weekday and is the last such day in the month.
 
        Parameters
        ----------
        other: datetime
 
        Returns
        -------
        day: int
        variationpandas._libs.tslibs.offsets.FY5253Mixin
        Define default roll function to be called in apply method.
        cbday_rollpandas._libs.tslibs.offsets.FY5253
    Describes 52-53 week fiscal year. This is also known as a 4-4-5 calendar.
 
    It is used by companies that desire that their
    fiscal year always end on the same day of the week.
 
    It is a method of managing accounting periods.
    It is a common calendar structure for some industries,
    such as retail, manufacturing and parking industry.
 
    For more information see:
    https://en.wikipedia.org/wiki/4-4-5_calendar
 
    The year may either:
 
    - end on the last X day of the Y month.
    - end on the last X day closest to the last day of the Y month.
 
    X is a specific day of the week.
    Y is a certain month of the year
 
    Parameters
    ----------
    n : int
        The number of fiscal years represented.
    normalize : bool, default False
        Normalize start/end dates to midnight before generating date range.
    weekday : int {0, 1, ..., 6}, default 0
        A specific integer for the day of the week.
 
        - 0 is Monday
        - 1 is Tuesday
        - 2 is Wednesday
        - 3 is Thursday
        - 4 is Friday
        - 5 is Saturday
        - 6 is Sunday.
 
    startingMonth : int {1, 2, ... 12}, default 1
        The month in which the fiscal year ends.
 
    variation : str, default "nearest"
        Method of employing 4-4-5 calendar.
 
        There are two options:
 
        - "nearest" means year end is **weekday** closest to last day of month in year.
        - "last" means year end is final **weekday** of the final month in fiscal year.
 
    See Also
    --------
    :class:`~pandas.tseries.offsets.DateOffset` : Standard kind of date increment.
 
    Examples
    --------
    In the example below the default parameters give the next 52-53 week fiscal year.
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
    >>> ts + pd.offsets.FY5253()
    Timestamp('2022-01-31 00:00:00')
 
    By the parameter ``startingMonth`` we can specify
    the month in which fiscal years end.
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
    >>> ts + pd.offsets.FY5253(startingMonth=3)
    Timestamp('2022-03-28 00:00:00')
 
    52-53 week fiscal year can be specified by
    ``weekday`` and ``variation`` parameters.
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
    >>> ts + pd.offsets.FY5253(weekday=5, startingMonth=12, variation="last")
    Timestamp('2022-12-31 00:00:00')
    _from_nameqtr_with_extra_weekpandas._libs.tslibs.offsets.FY5253Quarter
    DateOffset increments between business quarter dates for 52-53 week fiscal year.
 
    Also known as a 4-4-5 calendar.
 
    It is used by companies that desire that their
    fiscal year always end on the same day of the week.
 
    It is a method of managing accounting periods.
    It is a common calendar structure for some industries,
    such as retail, manufacturing and parking industry.
 
    For more information see:
    https://en.wikipedia.org/wiki/4-4-5_calendar
 
    The year may either:
 
    - end on the last X day of the Y month.
    - end on the last X day closest to the last day of the Y month.
 
    X is a specific day of the week.
    Y is a certain month of the year
 
    startingMonth = 1 corresponds to dates like 1/31/2007, 4/30/2007, ...
    startingMonth = 2 corresponds to dates like 2/28/2007, 5/31/2007, ...
    startingMonth = 3 corresponds to dates like 3/30/2007, 6/29/2007, ...
 
    Parameters
    ----------
    n : int
        The number of business quarters represented.
    normalize : bool, default False
        Normalize start/end dates to midnight before generating date range.
    weekday : int {0, 1, ..., 6}, default 0
        A specific integer for the day of the week.
 
        - 0 is Monday
        - 1 is Tuesday
        - 2 is Wednesday
        - 3 is Thursday
        - 4 is Friday
        - 5 is Saturday
        - 6 is Sunday.
 
    startingMonth : int {1, 2, ..., 12}, default 1
        The month in which fiscal years end.
 
    qtr_with_extra_week : int {1, 2, 3, 4}, default 1
        The quarter number that has the leap or 14 week when needed.
 
    variation : str, default "nearest"
        Method of employing 4-4-5 calendar.
 
        There are two options:
 
        - "nearest" means year end is **weekday** closest to last day of month in year.
        - "last" means year end is final **weekday** of the final month in fiscal year.
 
    See Also
    --------
    :class:`~pandas.tseries.offsets.DateOffset` : Standard kind of date increment.
 
    Examples
    --------
    In the example below the default parameters give
    the next business quarter for 52-53 week fiscal year.
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
    >>> ts + pd.offsets.FY5253Quarter()
    Timestamp('2022-01-31 00:00:00')
 
    By the parameter ``startingMonth`` we can specify
    the month in which fiscal years end.
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
    >>> ts + pd.offsets.FY5253Quarter(startingMonth=3)
    Timestamp('2022-03-28 00:00:00')
 
    Business quarters for 52-53 week fiscal year can be specified by
    ``weekday`` and ``variation`` parameters.
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
    >>> ts + pd.offsets.FY5253Quarter(weekday=5, startingMonth=12, variation="last")
    Timestamp('2022-04-02 00:00:00')
    pandas._libs.tslibs.offsets.Easter
    DateOffset for the Easter holiday using logic defined in dateutil.
 
    Right now uses the revised method which is valid in years 1583-4099.
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of years represented.
    normalize : bool, default False
        Normalize start/end dates to midnight before generating date range.
 
    See Also
    --------
    :class:`~pandas.tseries.offsets.DateOffset` : Standard kind of date increment.
 
    Examples
    --------
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
    >>> ts + pd.offsets.Easter()
    Timestamp('2022-04-17 00:00:00')
    pandas._libs.tslibs.offsets.CustomBusinessDay
    DateOffset subclass representing possibly n custom business days.
 
    In CustomBusinessDay we can use custom weekmask, holidays, and calendar.
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of days represented.
    normalize : bool, default False
        Normalize start/end dates to midnight before generating date range.
    weekmask : str, Default 'Mon Tue Wed Thu Fri'
        Weekmask of valid business days, passed to ``numpy.busdaycalendar``.
    holidays : list
        List/array of dates to exclude from the set of valid business days,
        passed to ``numpy.busdaycalendar``.
    calendar : np.busdaycalendar
        Calendar to integrate.
    offset : timedelta, default timedelta(0)
        Time offset to apply.
 
    Examples
    --------
    In the example below the default parameters give the next business day.
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 8, 5, 16)
    >>> ts + pd.offsets.CustomBusinessDay()
    Timestamp('2022-08-08 16:00:00')
 
    Business days can be specified by ``weekmask`` parameter. To convert
    the returned datetime object to its string representation
    the function strftime() is used in the next example.
 
    >>> import datetime as dt
    >>> freq = pd.offsets.CustomBusinessDay(weekmask="Mon Wed Fri")
    >>> pd.date_range(dt.datetime(2022, 12, 10), dt.datetime(2022, 12, 21),
    ...               freq=freq).strftime('%a %d %b %Y %H:%M')
    Index(['Mon 12 Dec 2022 00:00', 'Wed 14 Dec 2022 00:00',
           'Fri 16 Dec 2022 00:00', 'Mon 19 Dec 2022 00:00',
           'Wed 21 Dec 2022 00:00'],
           dtype='object')
 
    Using NumPy business day calendar you can define custom holidays.
 
    >>> import datetime as dt
    >>> bdc = np.busdaycalendar(holidays=['2022-12-12', '2022-12-14'])
    >>> freq = pd.offsets.CustomBusinessDay(calendar=bdc)
    >>> pd.date_range(dt.datetime(2022, 12, 10), dt.datetime(2022, 12, 25), freq=freq)
    DatetimeIndex(['2022-12-13', '2022-12-15', '2022-12-16', '2022-12-19',
                   '2022-12-20', '2022-12-21', '2022-12-22', '2022-12-23'],
                   dtype='datetime64[ns]', freq='C')
 
    If you want to shift the result on n day you can use the parameter ``offset``.
 
    >>> pd.Timestamp(2022, 8, 5, 16) + pd.offsets.CustomBusinessDay(1)
    Timestamp('2022-08-08 16:00:00')
 
    >>> import datetime as dt
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 8, 5, 16)
    >>> ts + pd.offsets.CustomBusinessDay(1, offset=dt.timedelta(days=1))
    Timestamp('2022-08-09 16:00:00')
    pandas._libs.tslibs.offsets.CustomBusinessHour
    DateOffset subclass representing possibly n custom business days.
 
    In CustomBusinessHour we can use custom weekmask, holidays, and calendar.
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of hours represented.
    normalize : bool, default False
        Normalize start/end dates to midnight before generating date range.
    weekmask : str, Default 'Mon Tue Wed Thu Fri'
        Weekmask of valid business days, passed to ``numpy.busdaycalendar``.
    holidays : list
        List/array of dates to exclude from the set of valid business days,
        passed to ``numpy.busdaycalendar``.
    calendar : np.busdaycalendar
        Calendar to integrate.
    start : str, time, or list of str/time, default "09:00"
        Start time of your custom business hour in 24h format.
    end : str, time, or list of str/time, default: "17:00"
        End time of your custom business hour in 24h format.
    offset : timedelta, default timedelta(0)
        Time offset to apply.
 
    Examples
    --------
    In the example below the default parameters give the next business hour.
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 8, 5, 16)
    >>> ts + pd.offsets.CustomBusinessHour()
    Timestamp('2022-08-08 09:00:00')
 
    We can also change the start and the end of business hours.
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 8, 5, 16)
    >>> ts + pd.offsets.CustomBusinessHour(start="11:00")
    Timestamp('2022-08-08 11:00:00')
 
    >>> from datetime import time as dt_time
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 8, 5, 16)
    >>> ts + pd.offsets.CustomBusinessHour(end=dt_time(19, 0))
    Timestamp('2022-08-05 17:00:00')
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 8, 5, 22)
    >>> ts + pd.offsets.CustomBusinessHour(end=dt_time(19, 0))
    Timestamp('2022-08-08 10:00:00')
 
    You can divide your business day hours into several parts.
 
    >>> import datetime as dt
    >>> freq = pd.offsets.CustomBusinessHour(start=["06:00", "10:00", "15:00"],
    ...                                      end=["08:00", "12:00", "17:00"])
    >>> pd.date_range(dt.datetime(2022, 12, 9), dt.datetime(2022, 12, 13), freq=freq)
    DatetimeIndex(['2022-12-09 06:00:00', '2022-12-09 07:00:00',
                   '2022-12-09 10:00:00', '2022-12-09 11:00:00',
                   '2022-12-09 15:00:00', '2022-12-09 16:00:00',
                   '2022-12-12 06:00:00', '2022-12-12 07:00:00',
                   '2022-12-12 10:00:00', '2022-12-12 11:00:00',
                   '2022-12-12 15:00:00', '2022-12-12 16:00:00'],
                   dtype='datetime64[ns]', freq='cbh')
 
    Business days can be specified by ``weekmask`` parameter. To convert
    the returned datetime object to its string representation
    the function strftime() is used in the next example.
 
    >>> import datetime as dt
    >>> freq = pd.offsets.CustomBusinessHour(weekmask="Mon Wed Fri",
    ...                                      start="10:00", end="13:00")
    >>> pd.date_range(dt.datetime(2022, 12, 10), dt.datetime(2022, 12, 18),
    ...               freq=freq).strftime('%a %d %b %Y %H:%M')
    Index(['Mon 12 Dec 2022 10:00', 'Mon 12 Dec 2022 11:00',
           'Mon 12 Dec 2022 12:00', 'Wed 14 Dec 2022 10:00',
           'Wed 14 Dec 2022 11:00', 'Wed 14 Dec 2022 12:00',
           'Fri 16 Dec 2022 10:00', 'Fri 16 Dec 2022 11:00',
           'Fri 16 Dec 2022 12:00'],
           dtype='object')
 
    Using NumPy business day calendar you can define custom holidays.
 
    >>> import datetime as dt
    >>> bdc = np.busdaycalendar(holidays=['2022-12-12', '2022-12-14'])
    >>> freq = pd.offsets.CustomBusinessHour(calendar=bdc, start="10:00", end="13:00")
    >>> pd.date_range(dt.datetime(2022, 12, 10), dt.datetime(2022, 12, 18), freq=freq)
    DatetimeIndex(['2022-12-13 10:00:00', '2022-12-13 11:00:00',
                   '2022-12-13 12:00:00', '2022-12-15 10:00:00',
                   '2022-12-15 11:00:00', '2022-12-15 12:00:00',
                   '2022-12-16 10:00:00', '2022-12-16 11:00:00',
                   '2022-12-16 12:00:00'],
                   dtype='datetime64[ns]', freq='cbh')
    pandas._libs.tslibs.offsets._CustomBusinessMonthm_offsetapply_wrapspandas._libs.tslibs.offsets.CustomBusinessMonthEnd
    DateOffset subclass representing custom business month(s).
 
    Increments between end of month dates.
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of months represented.
    normalize : bool, default False
        Normalize end dates to midnight before generating date range.
    weekmask : str, Default 'Mon Tue Wed Thu Fri'
        Weekmask of valid business days, passed to ``numpy.busdaycalendar``.
    holidays : list
        List/array of dates to exclude from the set of valid business days,
        passed to ``numpy.busdaycalendar``.
    calendar : np.busdaycalendar
        Calendar to integrate.
    offset : timedelta, default timedelta(0)
        Time offset to apply.
 
    See Also
    --------
    :class:`~pandas.tseries.offsets.DateOffset` : Standard kind of date increment.
 
    Examples
    --------
    In the example below we use the default parameters.
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 8, 5)
    >>> ts + pd.offsets.CustomBusinessMonthEnd()
    Timestamp('2022-08-31 00:00:00')
 
    Custom business month end can be specified by ``weekmask`` parameter.
    To convert the returned datetime object to its string representation
    the function strftime() is used in the next example.
 
    >>> import datetime as dt
    >>> freq = pd.offsets.CustomBusinessMonthEnd(weekmask="Wed Thu")
    >>> pd.date_range(dt.datetime(2022, 7, 10), dt.datetime(2022, 12, 18),
    ...               freq=freq).strftime('%a %d %b %Y %H:%M')
    Index(['Thu 28 Jul 2022 00:00', 'Wed 31 Aug 2022 00:00',
           'Thu 29 Sep 2022 00:00', 'Thu 27 Oct 2022 00:00',
           'Wed 30 Nov 2022 00:00'],
           dtype='object')
 
    Using NumPy business day calendar you can define custom holidays.
 
    >>> import datetime as dt
    >>> bdc = np.busdaycalendar(holidays=['2022-08-01', '2022-09-30',
    ...                                   '2022-10-31', '2022-11-01'])
    >>> freq = pd.offsets.CustomBusinessMonthEnd(calendar=bdc)
    >>> pd.date_range(dt.datetime(2022, 7, 10), dt.datetime(2022, 11, 10), freq=freq)
    DatetimeIndex(['2022-07-29', '2022-08-31', '2022-09-29', '2022-10-28'],
                   dtype='datetime64[ns]', freq='CBME')
    pandas._libs.tslibs.offsets.CustomBusinessMonthBegin
    DateOffset subclass representing custom business month(s).
 
    Increments between beginning of month dates.
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of months represented.
    normalize : bool, default False
        Normalize start dates to midnight before generating date range.
    weekmask : str, Default 'Mon Tue Wed Thu Fri'
        Weekmask of valid business days, passed to ``numpy.busdaycalendar``.
    holidays : list
        List/array of dates to exclude from the set of valid business days,
        passed to ``numpy.busdaycalendar``.
    calendar : np.busdaycalendar
        Calendar to integrate.
    offset : timedelta, default timedelta(0)
        Time offset to apply.
 
    See Also
    --------
    :class:`~pandas.tseries.offsets.DateOffset` : Standard kind of date increment.
 
    Examples
    --------
    In the example below we use the default parameters.
 
    >>> ts = pd.Timestamp(2022, 8, 5)
    >>> ts + pd.offsets.CustomBusinessMonthBegin()
    Timestamp('2022-09-01 00:00:00')
 
    Custom business month start can be specified by ``weekmask`` parameter.
    To convert the returned datetime object to its string representation
    the function strftime() is used in the next example.
 
    >>> import datetime as dt
    >>> freq = pd.offsets.CustomBusinessMonthBegin(weekmask="Wed Thu")
    >>> pd.date_range(dt.datetime(2022, 7, 10), dt.datetime(2022, 12, 18),
    ...               freq=freq).strftime('%a %d %b %Y %H:%M')
    Index(['Wed 03 Aug 2022 00:00', 'Thu 01 Sep 2022 00:00',
           'Wed 05 Oct 2022 00:00', 'Wed 02 Nov 2022 00:00',
           'Thu 01 Dec 2022 00:00'],
           dtype='object')
 
    Using NumPy business day calendar you can define custom holidays.
 
    >>> import datetime as dt
    >>> bdc = np.busdaycalendar(holidays=['2022-08-01', '2022-09-30',
    ...                                   '2022-10-31', '2022-11-01'])
    >>> freq = pd.offsets.CustomBusinessMonthBegin(calendar=bdc)
    >>> pd.date_range(dt.datetime(2022, 7, 10), dt.datetime(2022, 11, 10), freq=freq)
    DatetimeIndex(['2022-08-02', '2022-09-01', '2022-10-03', '2022-11-02'],
                   dtype='datetime64[ns]', freq='CBMS')
    __reduce__pandas._libs.tslibs.offsets.__pyx_defaultswrapperpandas._libs.tslibs.offsets.__pyx_scope_struct__apply_wraps
        Define default roll function to be called in apply method.
        month_rollpandas._libs.tslibs.offsets.__pyx_scope_struct_1___pyx_f_6pandas_5_libs_6tslibs_7offsets__determine_offsetpandas._libs.tslibs.offsets.__pyx_scope_struct_2_genexprpandas._libs.tslibs.offsets.__pyx_scope_struct_3_genexpr
    Return DateOffset object associated with rule name.
 
    Examples
    --------
    _get_offset('EOM') --> BMonthEnd(1)
    _get_offsetpandas._libs.tslibs.offsets.__pyx_scope_struct_4_genexprnamepandas._libs.tslibs.offsets.__pyx_scope_struct_5___reduce__pandas._libs.tslibs.offsets.__pyx_scope_struct_6_genexprthrow_next_higher_resolutionpandas._libs.tslibs.offsets.__pyx_scope_struct_7_genexpr_as_pd_timedeltapandas._libs.tslibs.offsets.__pyx_scope_struct_8__applypandas._libs.tslibs.offsets.__pyx_scope_struct_9_genexpr_get_suffix_prefixsendsend(arg) -> send 'arg' into generator,
return next yielded value or raise StopIteration.throw(typ[,val[,tb]]) -> raise exception in generator,
return next yielded value or raise StopIteration.closeclose() -> raise GeneratorExit inside generator.__reduce_ex__gi_yieldfromobject being iterated by 'yield from', or Nonegi_codeget_rule_code_suffixname of the generatorqualified name of the generatorgi_frameFrame of the generatorgi_runningCythonUnboundCMethod_cython_3_1_4.generator
        Return False.
 
        .. deprecated:: 2.2.0
            is_anchored is deprecated and will be removed in a future version.
            Use ``False`` instead.
 
        Examples
        --------
        >>> pd.offsets.Hour().is_anchored()
        False
        >>> pd.offsets.Hour(2).is_anchored()
        False
        __module___cython_3_1_4._common_types_metatypenanosfunc_doc__doc__func_name__name____qualname__func_dict__dict__func_globals__globals__func_closure__closure__func_code__code__func_defaults__defaults____kwdefaults____annotations___is_coroutine__dictoffset____vectorcalloffset____weaklistoffset__get_year_endoffsets_cython_3_1_4.cython_function_or_method_parse_suffixH¬    €p¬    €Ȭ    €ଠ   €𬠠  €­    € ­    €8­    €X­    €€­    €¨­    €È­    €è­    €pandas/_libs/tslibs/offsets.pyx../../../pip-build-env-tvpufstl/overlay/Lib/site-packages/numpy/__init__.cython-30.pxdcpython/datetime.pxdutil.pxdpandas/_libs/tslibs/offsets.pxd<stringsource>cpython/type.pxdpandas/_libs/tslibs/base.pxdpandas/_libs/tslibs/timestamps.pxdpandas/_libs/tslibs/conversion.pxdpandas/_libs/tslibs/dtypes.pxdpandas/_libs/tslibs/nattype.pxdtimedeltas.pxd
        Return business hours in a day by seconds.
        _get_business_hours_by_sec
        Returns a tuple containing all of the attributes needed to evaluate
        equality between two DateOffset objects.
        _paramsdelta_to_tick
        Get the closing time of a business hour interval by its opening time.
 
        Parameters
        ----------
        dt : datetime
            Opening time of a business hour interval.
 
        Returns
        -------
        result : datetime
            Corresponding closing time.
        _get_closing_timedelta
        Used for moving to next business day.
        next_bday_offset
        If self.n and sign have the same sign, return the earliest opening time
        later than or equal to current time.
        Otherwise the latest opening time earlier than or equal to current
        time.
 
        Opening time always locates on BusinessDay.
        However, closing time may not if business hour extends over midnight.
 
        Parameters
        ----------
        other : datetime
            Current time.
        sign : int, default 1.
            Either 1 or -1. Going forward in time if it has the same sign as
            self.n. Going backward in time otherwise.
 
        Returns
        -------
        result : datetime
            Next opening time.
        _next_opening_time
        Roll `other` back to the most recent date that was on a fiscal year
        end.
 
        Return the date of that year-end, the number of full quarters
        elapsed between that year-end and other, and the remaining Timedelta
        since the most recent quarter-end.
 
        Parameters
        ----------
        other : datetime or Timestamp
 
        Returns
        -------
        tuple of
        prev_year_end : Timestamp giving most recent fiscal year end
        num_qtrs : int
        tdelta : Timedelta
        _rollback_to_year
        Return a pickleable state
        
    Return DateOffset object from string or datetime.timedelta object.
 
    Parameters
    ----------
    freq : str, datetime.timedelta, BaseOffset or None
 
    Returns
    -------
    BaseOffset subclass or None
 
    Raises
    ------
    ValueError
        If freq is an invalid frequency
 
    See Also
    --------
    BaseOffset : Standard kind of date increment used for a date range.
 
    Examples
    --------
    >>> from pandas.tseries.frequencies import to_offset
    >>> to_offset("5min")
    <5 * Minutes>
 
    >>> to_offset("1D1h")
    <25 * Hours>
 
    >>> to_offset("2W")
    <2 * Weeks: weekday=6>
 
    >>> to_offset("2B")
    <2 * BusinessDays>
 
    >>> to_offset(pd.Timedelta(days=1))
    <Day>
 
    >>> to_offset(pd.offsets.Hour())
    <Hour>
    to_offset
        Reconstruct an instance from a pickled state
        
        If n is positive, return the latest opening time earlier than or equal
        to current time.
        Otherwise the earliest opening time later than or equal to current
        time.
 
        Parameters
        ----------
        other : datetime
            Current time.
 
        Returns
        -------
        result : datetime
            Previous opening time.
        _prev_opening_time
        Roll provided date backward to next offset only if not on offset.
        
        Return a copy of the frequency.
 
        Examples
        --------
        >>> freq = pd.DateOffset(1)
        >>> freq_copy = freq.copy()
        >>> freq is freq_copy
        False
        copy
    Given an int64-based datetime index, shift all elements
    specified number of months using DateOffset semantics
 
    day_opt: {None, 'start', 'end', 'business_start', 'business_end'}
       * None: day of month
       * 'start' 1st day of month
       * 'end' last day of month
    shift_months
        Roll provided date forward to next offset only if not on offset.
        _repr_attrs00010203040506070809101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899000102030405060710111213141516172021222324252627303132333435363740414243444546475051525354555657606162636465666770717273747576770123456789abcdef0123456789ABCDEF_pd_timedeltaget_weeksyear_has_extra_week
        Return a string representing the frequency.
 
        Examples
        --------
        >>> pd.DateOffset(5).freqstr
        '<5 * DateOffsets>'
 
        >>> pd.offsets.BusinessHour(2).freqstr
        '2bh'
 
        >>> pd.offsets.Nano().freqstr
        'ns'
 
        >>> pd.offsets.Nano(-3).freqstr
        '-3ns'
        freqstr.¨1ABCDELNˆQSWYabcdhikn€Ø(¨¨¨qrsvMEMSQEQSREYEYS_ * <>=: , bdbhdtdyengc__ge____gt__i8__le____lt__
    Given a datetime (or Timestamp) `stamp`, an integer `months` and an
    option `day_opt`, return a new datetimelike that many months later,
    with day determined by `day_opt` using relativedelta semantics.
 
    Scalar analogue of shift_months.
 
    Parameters
    ----------
    stamp : datetime or Timestamp
    months : int
    day_opt : None, 'start', 'end', 'business_start', 'business_end', or int
        None: returned datetimelike has the same day as the input, or the
              last day of the month if the new month is too short
        'start': returned datetimelike has day=1
        'end': returned datetimelike has day on the last day of the month
        'business_start': returned datetimelike has day on the first
            business day of the month
        'business_end': returned datetimelike has day on the last
            business day of the month
        int: returned datetimelike has day equal to day_opt
 
    Returns
    -------
    shifted : datetime or Timestamp (same as input `stamp`)
    mimsnpnsopreshift_monthsttd to tstzus02d€Ø1°°&¸ˆA€AØÐ!  !И}¨A؈q€Aؠ؈s!= €Aàˆy˜˜BMEBMSBQEBQSBYEBYSDay%H:%MMinИQ؈qREQSMESMSWOM+-:,'?__add__ and cbhclsÐ" /°ð    Ð! Ø Ð& d¨!¨5°daydim__doc__dtsenderrgethrsincintkeykwdminmts__mul____new__objoutpopresretstrsumtupvalzipBDayCBMECBMSCDayHourLWOMNanoNoneTickWeekargsattrbaseboolcodecopydatedays__dict__fabsfreqfstrfunchour__init__keyskwdslast__main__mendmoffnadj__name__nanondimnextnintnormqlenqtrsresorollselfsendsignsizespan__spec__td64__test__timeunitviewwarnwdayweekyearzero_offset_str09:0017:00€A؈n˜A˜Q€Að    ˆuBa€AØ'(؈z˜˜%˜qMicroMilliИQàˆqW-SUN_applyarrayattrsbhour_cachecbdayclosecount_cresoday64deltadtarrdtype__get__hours_incitemsklasslowermodbymonthnanosnewnp_dtnumpy_applyotherrangesplitstampstartstatesuperthrowuntilupper_valueweeksyearsÐ" /°ØÐ" ! 5¨Ø. Ø aqØ Ø Ø ØØàˆqEasterFY5253MinutePrefix QE-DECSecondYE-DECYS-JAN_anchorastype_dicteasterenableformat__func__kwargsminute__module__monthsmstartnameobject_offset_paramspickle_prefix__reduce__remainresultreturnsecondsuffixtdeltatm_minto_daytolisttzinfoupdateÐ% ]°!ð
    ˜!˜7 ! 1ØÐ˜q   d¨!€Að    ˆrÐ& aÐ';¸1€Að    ˆrÐ& aÐ'8¸€Að    ˆrÐ& aÐ'9¸€Að    ˆrÐ& a °a€Aàˆs#S˜ b¨BYE-DECBYS-JANYearEndargsortas_unitasarraycombinecomparecompilecurrentdate_in_day_optdisabledt_datedtindexdtstartexcludeforwardfreqstrgenexprget_stri8other' instead.iscloseisspaceminutesnearestoff_str__prepare__qtr_lenreplaceres_valresult2seconds__setattr__shiftedskip_bdtd_argstd_kwdstm_hour__truediv__valueweekdaywrapper€AØ ˆEaqØ ˆM˜€AØ    qØ Ð # 5¨¨A¨Q€Að    ˆrÐ& aÐ'7°qBYearEndKeyErrorMonthEndÐ(¨ °Qð"    ˆtÐ& a w¨f°Aadd_notebackwardcalendarcur_yeardatetimeendswith__getstate__holidaysis_startissubsetm_offsetnum_nano_apply_arraynum_qtrsoffsetoffset=opatternotherDay€ððp ˆ<t˜1Ø ˆ;d˜!Ø ˆ1paramsprefix__pyx_typeqtr_lens__qualname__rem_nanoreversedrollback__rtruediv____set_name____setstate__strptimewarningsweekmaskyear_end€Að    +˜]¨!Ø(Ð(;¸1ð
     ˆL˜Ø ˆL˜Ø ˆL˜Ð$ AØ ˆ4ˆ{˜#˜QØ 1à 1И}¨AØ ˆ4ˆ{˜$˜d .°°Ø 1؈q€Að
    ˆe1Ø ð    ˆt1G˜1BMonthEndTimedeltaTimestampTypeErrorYearBeginall_parasbusdaycalday_optdt64otherenumerate_from_nameget_weeksis_busdayis_periodisenabled__metaclass__mod_month_nanos_incnb_offsetnext_bdaynext_yearnormalizeprev_openprev_year__pyx_state__reduce_ex__roll_funcrule_codetimedeltato_offsetundefinedvariationÐ% ]°!ð    ˜!˜7 ! 1Ø ˆ9D˜ØÐ˜q   d¨!€AØ ØØ ˆ1Ø !;Ð.¨a¨q؈s#Q€AàˆvQØ ˜$˜aØ D˜Ø d˜!BYearBeginBaseOffsetCBMonthEndCannot add DateOffsetMonthBeginOffsetMetaQuarterEndValueErrorYearOffset_adjust_dstanchor_dom_attributescbday_kwdscbday_rolldatetime64_get_offset' instead of 'month_rollnanosecondnp_incr_dtnp.ndarray_offset_map_offset_str_outputName__pyx_result__pyx_vtable___repr_attrsshift_daysstacklevelstartswithtimedeltastimestamps_validate_nwkday_diffÐ" /°ØÐ" ! 5¨Ø,˜a˜u E¨¨'°°T¸¸[ÈÈQ؈q€AØ à ˆ1Ø *˜A˜RÐ3°1؈s!€AØ ˆL˜˜T  !Ø ˆL˜˜T  !Ø    qBMonthBeginBQuarterEndBusinessDayFY5253MixinImportErrorMonthOffsetPickleErrorTick._applyWeekOfMonthWeek._apply_apply_arrayapply_wrapscompare_day
    Possibly increment or decrement the number of periods to shift
    based on rollforward/rollbackward conventions.
 
    Parameters
    ----------
    other : int, generally the day component of a datetime
    n : number of periods to increment, before adjusting for rolling
    compare : int, generally the day component of a datetime, in the same
              month as the datetime form which `other` was taken.
 
    Returns
    -------
    n : int number of periods to increment
    _init_customis_anchoredis_year_endmicrosecondmillisecond__mro_entries__roll_conventionnanosecondsother_nanos_output_nameroll_qtrdayrollforwardshift_monthtarget_datetimedelta64tz_localizevarion_codeИ}¨AØ ˆ4ˆ{˜$˜d .°°Ø 1؈r˜˜B˜a€Aà ˆ<s˜!Ø ˜Ø ˜˜AØ ˜à *˜A˜RÐ@ÀàÐ(¨¨Ø.  à    Ø qØ ˜QØ ˜BusinessHourCBMonthBeginQuarterBeginSemiMonthEndÐ& aؐÐ(¨Ø ˜Q˜d !ؐ.   Q؈rY˜h abhour_remainbusiness_endcompare_datedatetime64[D]day_of_monthdays_forwardget_year_end_initializing_is_coroutineis_month_endis_on_offsetis_same_signlatest_start
        Roll provided date backward to next offset only if not on offset.
 
        Returns
        -------
        TimeStamp
            Rolled timestamp if not on offset, otherwise unchanged timestamp.
        microsecondsmillisecondsmonths_since_parse_suffix_pd_timedelta__pyx_checksumrollbackshift_monthsstaticmethod<stringsource>use_setstateweekday_codeИ}¨AØ ˆ4ˆ{˜$˜d .°°Ø 1؈rd˜#˜T €Að
     ˆ4ˆxy  à ˜˜I Q𠘘I Q؈q€AØ ˆEd˜!˜1Ø ˆM˜˜d ! 1BQuarterBeginBusinessMixinEaster._applyFY5253QuarterFY5253._applyFutureWarningMONTH_ALIASESN cannot be 0OverflowErrorИQð     QØ ˆd$au˜Aà Ø Ð' qàˆqQuarterOffsetbusday_offsetbusinesshours__class_getitem__datetime_datadays_in_month_default_monthdelta_to_tick__instancecheck__is_year_startnext_year_endprev_year_end__reduce_cython__relativedeltastartingMonth__subclasscheck__to_pydatetimetotal_secondsweeks_in_year will overflowИ}¨AØ ˆ4ˆ{˜$˜d .°°Ø 1ؐ    ˜˜!؈r˜1˜G :¨T°Ð˜}¨AØ ˆ4ˆ{˜$˜d .°°Ø 1؈rc˜Ð-¨Q¨a€Að     I˜U !Ø ˆQˆgT˜Ø ˆQˆo˜T ØˆqApplyTypeErrorAssertionErrorAttributeErrorNotImplementedSemiMonthBeginUnhandled type: __array_priority__busdaycalendarbusiness_startcache_readonlycurrent_easter_dont_uppercaseearliest_start_get_offset_dayint_to_weekdayis_month_start_is_on_offsetis_quarter_endmonths_to_rollprefix_mappingto_pytimedeltaweekday_to_intÐ" /°ØÐ" ! 5¨Ø. Ø aw˜d $ d¨(°$Ð6GÀyÐPQàˆqИ}¨Að.     ˆ4ˆ{˜$˜d .°°Ø 1ð
     ˆAØ ˆS&˜˜!؈rA€AØ Ø ˆ4ˆqØ *˜A˜R˜{¨$¨a¨s°!ؐ.  Øˆs!8˜1€AØ Ø ˆ4ˆqØ aà n A Q؈s!8˜1Bad freq suffix BaseOffset.copyBusinessYearEndLastWeekOfMonthИQð     QØ ˆd$au˜Aà Ø Ð' qàˆt3c˜SemiMonthOffsetTick.__setstate__Week.__setstate__Week._from_name_as_pd_timedeltadateutil.easter_lite_rule_alias__pyx_PickleErrorroll_convention__setstate_cython__BusinessMonthEndTick._repr_attrsTick.is_anchoredWeekOfMonthMixinWeek.is_anchoredfind_stack_level_get_closing_timeis_quarter_start_min_day_of_month_rollback_to_yearИ}¨AØ ˆ4ˆ{˜$˜d .°°Ø 1Ø ˜#˜QØ 1؈r˜˜C˜t 1€AØ ˆTÐ(¨Ø ˆT*˜AØ ˆT+˜QØ ˆT(˜!à-˜q  a€AØ)¨ØdÐ*¨!¨1Ø ˆO˜1˜E  t¨4¨q؈{˜!˜7 # T¨BaseOffset._applyBusinessYearBeginCustomBusinessDay
    Possibly increment or decrement the number of periods to shift
    based on rollforward/rollbackward conventions.
 
    Parameters
    ----------
    other : datetime or Timestamp
    n : number of periods to increment, before adjusting for rolling
    month : int reference month giving the first month of the year
    day_opt : {'start', 'end', 'business_start', 'business_end'}
        The convention to use in finding the day in a given month against
        which to compare for rollforward/rollbackward decisions.
    modby : int 3 for quarters, 12 for years
 
    Returns
    -------
    n : int number of periods to increment
 
    See Also
    --------
    get_day_of_month : Find the day in a month provided an offset.
    Easter.__setstate__FY5253._from_nameTick.is_on_offsetWeek._apply_arrayWeek.is_on_offsetYearOffset._applyroll_qtrday_get_suffix_prefix_next_opening_time_period_dtype_code_prev_opening_time requires a suffix._use_relativedeltaИ}¨AØ ˆ4ˆ{˜$˜d .°°Ø 1ØÐ)¨¨"¨G°2°Q؈rd˜$˜o¨Q€AØ ˆEd˜!˜1Ø ˆM˜˜d ! 1Ø Ð ˜E  Q a€Að     ˆEd˜!˜1Ø ˆM˜˜d ! 1Ø ˆJe˜4˜q 
¨!€AØ Ð ˜U $ a qØ ˆEd˜!˜1Ø ˆM˜˜d ! 1BaseOffset._paramsBaseOffset.freqstrBusinessDay._applyBusinessMonthBeginBusinessQuarterEndCustomBusinessHourMonthOffset._applyPrefix not definedИQؐQØ ˆd$au˜Að Ø Ð' qàˆt3c˜˜4˜t ?°'¸Ð! ð    ˆYaqØ ˆ4ˆt=  Ø Bd˜!˜5   J¨d°.ÀÀA؈qasyncio.coroutinescline_in_tracebackrelativedelta_fast_relativedelta_kwdsstartingMonth_codeИ}¨AØ ˆ4ˆ{˜$˜d .°°Ø 1؈r˜˜4˜w d¨"¨E°°DÐ8HÈÈ€Aà ˆ4ˆxy  à :˜Q˜b  :¨Qð 8˜1˜B˜c ¨1؈q€Aàˆs!ؐ!6˜ r¨¨S°Ð5IÈÈAÈTÐQSÐSTBaseOffset.rollbackBusinessHour._apply_CustomBusinessMonthDateOffset subclass Easter.is_on_offsetFY5253.get_year_endFY5253.is_on_offsetInvalid frequency: {0}Mon Tue Wed Thu FriNotImplementedErrorИQ؈e2\ à5˜Ø ð    4t˜; a؈uBd˜%˜q ØˆqRelativeDeltaOffset<=day_of_month<=27, got qtr_with_extra_week€ð €rˆˆ2ˆTr˜Ø ˆQØ     ˆ3ˆbF˜"˜Aà ˆQØ ˆ1to_offset (line 4791)year_has_extra_week€AØ ØØ ˆ1Ø !Ð&Ð&6°a°qà ˆsÐ-¨W°AؐaÐ*¨#¨Q؈s#Q€AØ ˆEd˜!˜1Ø ˆM˜˜d ! 1Ø ˆKu˜D  Ø ˆIQИA؈aˆt2Qà˜dÐ"6°a°qà ˆ1Ø ˆqÐ)¨¨5°àˆqBusinessQuarterBeginDateOffset.__setattr__FY5253Quarter._applyFY5253._parse_suffixINVALID_FREQ_ERR_MSGQuarterOffset._applyИað    ˆYaqØ ˆ4ˆt=  Ø Bd˜!˜5   J¨d°.ÀÀA؈q_apply.<locals>.genexprday_of_month must be _default_day_of_monthget_rule_code_suffixИ}¨AØ ˆ4ˆ{˜$˜d .°°Ø 1à Ð $ Aàˆt1Bg˜R˜x r¨¨s°&¸¸¸1€Að
    T˜˜e 1ؐ!<˜y¨¨àÐ!  " C z°¸!à ˆ4ˆxy  à ˜˜Q𠘘Q؈qBaseOffset.__getstate__BaseOffset.__setstate__BusinessHour.rollbackFY5253Quarter._offsetИQؐQØ ˆd$au˜Að Ø Ð' qàˆt3c˜˜4˜t 9¨G°1Tick._as_pd_timedeltaYearOffset.__setstate__YearOffset._from_namecur_month_offset_datefor Period, please use '€AØ+¨1ð     ˆ4ˆt=  Ø ˆt3c˜ØtÐ.¨a¨qàtÐ.¨a¨q؈q€Að
     ˆ4ˆs#QØ ˜à ˜Ø ˆ4ˆx{ " Aà Ð$ Aؐ!ؘ˜Qؘ˜Qؘ˜Qð ;˜a˜r €AØ(¨ð     ˆ4ˆt=  Ø ˆt3c˜ØTÐ,¨A¨QàTÐ,¨A¨QØ 4Ð)¨¨!؈q€AØ ˆEd˜!˜1Ø ˆM˜˜d ! 1Ø ˆKu˜D  Ø ˆJe˜4˜q 
¨!€AØ ˆIU˜$˜a˜qØ ˆEd˜!˜1Ø ˆM˜˜d ! 1Ø ˆJa€Að    Ø ˆQˆgT˜Ø ˆQˆo˜T ð    ˆT,˜aØ ˆ7#QØ '˜˜Q˜l¨!àˆqBaseOffset._offset_strBaseOffset._repr_attrsBaseOffset._validate_nBaseOffset.is_anchoredBaseOffset.is_year_endBaseOffset.rollforwardBusinessDay.__setstate__BusinessHour.next_bdayCustomBusinessMonthEndFY5253Mixin.__setstate__MonthOffset.__setstate__SemiMonthOffset._applyUnexpected key `_offset`WeekOfMonth.__setstate__WeekOfMonth._from_name([+\-]?\d*|[+\-]?\d*\.\d*)\s*([A-Za-z]+([\-][\dA-Za-z\-]+)?)dateutil.relativedelta_default_starting_month€ð€h˜k¨°AØ ˆ^˜1ØÐ!Ð!ð@BðBCؐ:˜X Q aØ€|7˜!Ø,¨A¨]¸.ÈØ ˆ1_next_higher_resolution€AØ ˆEd˜!˜1Ø ˆM˜˜d ! 1Ø ˆKu˜D  Ø ˆHE˜˜Q˜a€AØ ˆEd˜!˜1Ø ˆM˜˜d ! 1Ø ˆKu˜D  Ø ˆM˜˜d ! 1BaseOffset._apply_arrayBaseOffset.is_month_endBaseOffset.is_on_offsetBusinessDay._offset_strBusinessHour.__setstate__Day must be 0<=day<=6, got FY5253Mixin.is_anchoredFY5253Quarter.get_weeksSingleConstructorOffsetWeekOfMonthMixin._applyYearOffset._apply_arrayYearOffset.is_on_offsetfor Period, please use 'Ypandas._libs.propertiespandas.util._exceptions__pyx_unpickle_BaseOffset__reduce__.<locals>.genexprÐ" /°Ø%u˜A˜QØÐ" ! 5¨Øˆd-˜q ¨aØ ˆ4ˆqØ #U˜!˜5 ¨¨)°1°D¸ØˆqÐ% ]°!ð    ˜˜%˜w e¨8°1؈vX˜Qؐd˜) 2 V¨2¨Q؈r;˜b  F¨"¨A€AØ)¨Ø ˜1˜G 4 t¨4¨x°t¸;ÀfÈAؐr˜˜C˜t 7¨"¨E°Øˆ{˜!˜7 (¨$¨aBaseOffset.copy (line 499)BaseOffset.is_year_startBusinessDay._apply_arrayBusinessDay.is_on_offsetBusinessHour._repr_attrsBusinessHour.rollforwardBusinessMixin.__setstate__CustomBusinessDay._applyCustomBusinessMonthBeginFY5253Quarter.__setstate__FY5253Quarter._from_nameMonthOffset._apply_arrayMonthOffset.is_on_offsetQuarterOffset.__setstate__QuarterOffset._from_name_from_name_starting_month is a non-fixed frequency is not a valid variation, pass as a string insteadseparator must be spaces
        Roll provided date forward to next offset only if not on offset.
 
        Returns
        -------
        TimeStamp
            Rolled timestamp if not on offset, otherwise unchanged timestamp.
        Ð˜}¨AØ ˆ4ˆ{˜$˜d .°°Ø 1à ˆ2ˆXW˜AØ ˜Ø'˜˜8 2 V¨2¨W°B°i¸rÀÈ"ÈAð    ˆt>  !И}¨AØ ˆ4ˆ{˜$˜d .°°Ø 1ؐRw˜b Ð$4°B°a؈z˜˜B˜d " E¨¨DÐ0@ÀÀ€AØ Ø ˆ4ˆqØ *˜A˜R˜{¨$¨a¨s°!àˆs!6˜˜$˜b Ø.   q¨Øˆs!5˜˜h aBaseOffset.is_month_startBaseOffset.is_quarter_endBusinessHour.is_on_offsetBusinessMixin._repr_attrsrollforwardИQØ ˆ4ˆqØ AR{ $ a t¨1à A؈aØ ˆ1Ø 5˜˜$˜e 1 A؈qИQؐQØ ˆd$au˜Aà Ø Ð' qà    Ø 3b˜˜D ¨w°e¸4¸tÀ9ÈGÐSTQuarterOffset.is_anchoredSemiMonthEnd.is_on_offsetTick.is_anchored (line 965)Week must be 0<=week<=3, got _get_business_hours_by_secimplemented by subclasses_offset_str.<locals>.get_strÐ% ]°!ð    Ð˜q  W¨E°Øˆxq˜˜W E¨°Øˆt8˜1ؐe˜2˜T ¨2¨Q؈t2Q_repr_attrs.<locals>.genexprthe add operation between €AØ)¨ØdÐ*¨!¨1àQؐ   f¨H°Aà+˜Q˜g X¨QؐÐ% Q a؈z˜˜) 7¨"¨G°1BaseOffset.__reduce_cython__BaseOffset._get_offset_dayBusinessHour._is_on_offsetBusinessMixin._init_custom_CustomBusinessMonth._applynFY5253Quarter.is_on_offsetLastWeekOfMonth.__setstate__monthLastWeekOfMonth._from_nameMonth must go from 1 to 12OffsetMeta.__instancecheck__OffsetMeta.__subclasscheck__QuarterOffset._apply_arrayQuarterOffset.is_on_offsetRelativeDeltaOffset._applySemiMonthOffset.__setstate__SemiMonthOffset._from_nameThis should not be reached.YearOffset._get_offset_dayapply_wraps.<locals>.wrapperlast element must be blank€Að
    (˜!˜6  C u¨G°5¸Øˆe6˜˜9 Aؐ˜˜˜s % s¨'°°A؈s"F˜"˜H N°!BaseOffset.freqstr (line 574)BaseOffset.is_quarter_startSemiMonthBegin.is_on_offsetTick.nanos.__get__ (line 945)Unable to parse varion_code: WeekOfMonth._get_offset_day€ð€h˜k¨°AØ ˆ^˜1ØÐ!Ð!ð@BðBCØÐ& h¨a¨qØ€|7˜!Ø5°QÐ6LÈNÐZ[Ø ˆ1pandas._libs.tslibs.offsetsBaseOffset.__setstate_cython__CustomBusinessDay.__setstate___CustomBusinessMonth.m_offsetSemiMonthOffset._apply_arrayTick._next_higher_resolution€AØð$    
Ø 4qØØ 3at˜1˜Aà ˆ4ˆs#QØ 2T˜˜T à 1à    Ø ˆt1ؘ˜L¨Øð    ˆq€AØ)¨ð     u˜G 2 R r¨¨_¸B¸a؈{˜!Ø 4t˜4Ð/¨x°t¸;ÀfÈAàb˜˜"˜A؈{˜!˜7 (¨$¨a€ðˆT˜$˜d $ aØ ˆG1F˜, aØ€vˆWAؐ!ؐqàt˜8 7¨!Ø€qØÐ+¨4¨q°°{À'ÈàÐ+¨4¨q°°{À!WeekOfMonthMixin.is_on_offsetÐ& m°1ð    ˆy˜˜˜J b¨ °A°Qà˜˜H L°°Ø˜˜R˜t 1ؘ r¨°v¸R¸q؈~˜T  U¨!؈~˜S pandas._libs.tslibs.ccalendarÐ" /°Ø ˆ4ˆy˜˜1Ø ˜!˜5  " D¨Ø 2^ 1 E¨°°Ø 2\  $ aØ 6˜˜1à Ð& a u¨AØ e˜5  Ø 4Ð(¨¨°qИ}¨AØ ˆ4ˆ{˜$˜d .°°Ø 1Ø ˆXQb˜˜r ¨¨1ؐ4} A Qà ˆ4ˆ{˜#˜Qà 9˜C˜s # T¨°a°{À!À5ÈÈ7ÐRUÐUVà 9˜C˜qBusinessHour._get_closing_timeCustomBusinessDay.is_on_offset_CustomBusinessMonth.cbday_roll_CustomBusinessMonth.month_rollFY5253Mixin._get_suffix_prefix€ð
Ø*+ð    G˜1ؘ q¨¨w°g¸[È ÐTUð    Ð4°A°U¸!à€xˆwe˜4˜x qØ WÐ.¨aàˆj˜˜ð€xˆs!à Ø U˜!˜1à}Ð$;¸1¸DÀÀ1ÀAà4s˜!ؘaà5°Q°e¸6ÀÀ!ؐx˜¨a¨u°AؐyР0°°°aàz  # VÐ+<¸A¸SÀÀsÈ!ØÐ<¸A¸VÀ1ÀAðÐ5°Q°d¸#¸Q¸eÀ1à*¨!¨1ðØ U˜!˜1ð}Ð$;¸1¸DÀÀ1ÀAà4s˜!ؘaà5°Q°e¸6ÀÀ!Ø% Qà% \°°!°5Ð8HÈÈ1àx˜¨a¨u°AؐyР0°°°aؐwÐ.¨a¨q°°QàÐ<¸A¸VÀ1ÀAðÐ5°Q°d¸#¸Q¸eÀ1à*¨!¨1à ˆ1RelativeDeltaOffset.__getstate__RelativeDeltaOffset.__setstate__
        Return a copy of the frequency.
 
        Examples
        --------
        >>> freq = pd.DateOffset(1)
        >>> freq_copy = freq.copy()
        >>> freq is freq_copy
        False
        
        Return an integer of the total number of nanoseconds.
 
        Raises
        ------
        ValueError
            If the frequency is non-fixed.
 
        Examples
        --------
        >>> pd.offsets.Hour(5).nanos
        18000000000000
        €ðˆT˜$˜d $ aØ ˆG1F˜, aØ€vˆWAؐ!ؐqàt˜8 7¨!Ø€qØÐ4°D¸¸À È7ÐRSàÐ4°D¸¸À È1Аh˜aðØ ˆWAØ ˆTs˜#˜QØ ˆEAàQØ ˆfAØ4°D¸¸aØ Ø Ð' qð    ˆWAØ ˆTs˜#˜QØ ˆEAàQØ ˆfAØ4°D¸¸aØ Ø Ð' qà€uˆG1؈t6˜ØÐ˜t 1 F¨!ØÐ˜t 1 D¨¨d°!àИt 1 F¨!à€uˆG1Ø    Ø D˜˜a˜qØ N ! 5¨¨ð U˜+ R u¨A¨Qؐ ˜K }°Aà *˜AÐ1°¸Ø$ÐBÀ$ÀaÀqð    1H˜Aà ˆ;aq__pyx_unpickle_RelativeDeltaOffsetÐ' qð(    1àˆy˜˜˜|¨1¨AؐH˜I Q að     ˆ61à t˜: Q að *˜A˜\¨¨2¨S°°Ø 4x˜}¨A¨W°G¸5Àà U˜"˜AØ ˜Ø5˜˜"˜C˜v QØ  ØØ$ I¨Q¨e°5¸¸!ؘq  Aàà Y˜a˜qð    ˆwj Ð" /°ØÐ" ! 5¨ØBh˜a˜qàAàˆt1ؐ$d˜!˜9 C r¨¨B¨d°$°a°zÀÀRÀtÈ1Ø ˆ1Ø l ! 9¨E°°'¸ÀÀaØ ˜˜u A U¨!؈z˜˜1€Aà"1°à ˜e 5¨¨Ø " % qà ˜^¨1ؐw˜g [° ¸Að +¨$¨aØ 1°°QØ ˜J a v¨QØ $Ð$7°q¸¸QØ "Ð"8¸¸¸aà Ø U˜!˜1à}Ð$;¸1¸DÀÀ1ÀAà4s˜!ؘað6°Q°e¸6ÀÀ!ؘ#˜Qð˜?¨!¨5°°1à$Ð$5°Q°c¸ÀÀ1ð y  R s¨"¨D°°C°qØ  Ø˜j¨¨R¨r°°4°t¸3¸aØ  àqà!  c¨¨2¨U°"°AØ!  e¨2¨W°Að"  c¨Ø!  u¨B¨g°Qàx˜¨a¨u°AؐyР0°°°aØ$Ð$5°Q°c¸ÀÀ1ؐz  (¨!àÐ<¸A¸VÀ1ÀAðÐ5°Q°d¸#¸Q¸eÀ1à*¨!¨1àˆqИ}¨AØ ˆ4ˆ{˜$˜d .°°Ø 1Ø ˆ4ˆx} A QØ 1à˜˜2˜T à4z  !à!Ø ˆKqØ j  ¨x°r¸Ø ˆs#Qؐq؈q€Aà ˆ4ˆs#QØ 1à 1à Ð ˜1˜AØ aØ Bk  '¨¨aà ˜˜>¨Øt˜4˜u F¨*°D¸ð j  q¨Ø X˜X Q i¨w°e¸1à ˆt1ؘ  $ aØ 1à ˜Q˜aØ ˜!˜4˜y¨¨!Ø 4q˜˜D  r¨¸¸JÀdÈ!à . Ø€Aà ˆ4ˆy˜˜1Ø 6˜˜4˜s " D¨à ˆ4Иq Ø )˜1ؐ/  Q f¨O¸4¸qÀÀQð     ˆDØ5˜ Ø ˆ9Ct˜1Ø F˜"˜I R t¨9°B°jÀÀ!Ø ˆr1ؐQàˆvRy   q€AØ)¨Ø Ð $ Aà˜˜q  Qؘ Ø ˜' ¨x°~ÀQàÐ,¨AÐ-=¸UÀ!à ˆDØ ˆ2ˆS$f˜B˜aØ Ø ˆr4v˜R˜qØ ð
    ˆfAU˜&  !؈haØ ˆqØ ˆqØ ˆqØ Ø Ø Ø àˆq€AؐT˜˜!ؐ˜B˜e 1 G¨3¨g°U¸!¸1؈e4q˜Øˆaˆy˜˜%˜q  S¨¨u°A°QØ ˆIQØ ˆG1à ˆT(˜!Ø ˆT-˜qØ" ! 6¨€AØ)¨ØaØ ˆ4ˆqØ ˆz˜˜' Ø˜e 1ؘ˜^¨1¨E°à ˆ3ˆaˆt7˜"˜AØ W˜A˜W J¨aØ ˆwg˜U $ d¨!à˜˜X Q g¨Qà F˜#˜T ¨"¨D°à ˆwav˜Qؘ˜C˜r ¨!¨<°t¸>ÈÈ1Ø ˆ|˜3˜aؘ      ,¨m¸2¸Qà ˆwg˜U $ d¨!àÐ+¨1¨G°1à 9˜A˜Qà 6˜˜9 A T¨Ð˜}¨A؈r˜˜AàИq  '¨¨Qؐh˜a˜r ¨Ð,<¸AؐT˜ " K¨x°qØ ˆ;c˜à 1à ˆ4ˆ{˜#˜QØ ˜K r¨¨B¨að <˜r ¨!¨5°ð ˜; b¨Ø ˆ}˜C˜qà| 2 Y¨a¨qð| 2 Y¨a¨}¸B¸a€AØ ð    ˆt1Ø    Ø Ø Ø Ø Ø Ø Ø Ø Ø ð     ˆ4Ð# 4 s¨!¨5°    ¸¸!Ø ØØØØØØà aؐQؐE˜  F¨!ؐ4s˜!à ˆxs˜!ؐw˜d ! 8¨1ؐq˜
 % r¨¨2¨T°°!à ˆqؘ      Aؐ? # QؘE ¨¨!Ø$ C qؘE ¨¨!à˜E ¨¨!à˜      " H¨A¨Qà 6˜˜4˜qà Ð)¨¨W°A°V¸1à w˜a˜v _°AØ ˆy˜˜1ؘ9 A \°Ø˜      4 y°°*¸B¸dÀ!à˜      $ i¨r°°Qؐ? # QؘE ¨¨!Ø$ C qؘE ¨¨!à˜E ¨¨!Ø 1ð #Qf˜B˜aØ Ð% QØØ! BaseOffset.is_anchored (line 758)BaseOffset.is_year_end (line 849)BusinessHour._next_opening_timeBusinessHour._prev_opening_timeFY5253Quarter._rollback_to_yearА} L°Ø% X¨Qð6€xˆxy Ð'9¸Øˆj˜˜àaw˜a˜qà€vˆSàu˜G 2 Qàu˜G 2 V¨2¨V°2°Qà ˆ<q˜˜˜c ¨qLastWeekOfMonth._get_offset_dayÐ$ M°ð     ˆCˆvY˜a˜t 1Ø ˆrs˜"˜F $ b¨°°2°Qؐs˜"˜I QؘDР;¸1¸DÀÀDÈÈàˆq
    Metaclass that allows us to pretend that all BaseOffset subclasses
    inherit from DateOffset (which is needed for backward-compatibility).
    Ð% QðT€uˆCˆq؈qà€z&˜ØˆiqØ Ð4°Að€z&˜Øà    aqؐ˜a˜qà    1F˜!ؐؐaà    Ø H˜F ! 1Ø ˆuBc˜˜C˜t 4 u¨B¨b°¸àj  à 3au˜A˜S  E¨¨#¨T°°a°s¸!Ø E˜ ¨)°1°Aؐ4z  T¨¨s°#°QؘE Ø˜& à Ð 5°T¸¸$¸fÀAØØ#Ð#3°1àÐ0°°°V¸1ؐD˜
 !ؘS  F¨#¨QؘF # X¨U°&¸¸fÀAؘF " F¨!¨4¨q°°)¸2¸UÀ!ؘE Ø˜& à   F¨!ØØ#Ð#3°1à˜4˜v Qؐ:˜T  V¨3¨c°Øt˜6  ;¨a¨qؘj¨ØÐ<¸DÀÀbÈÈØ/¨qà˜˜F " K¨q°°QØ   b¨ °1°E¸Ø   b¨ °1°Aؘj¨Ð)=¸WÀAÀQà˜j¨Ø˜aØ$Ð$AÀÀQÀdÈ&ÐPQØ/¨qà˜t 4 v¨S°°1ؐt˜6  ;¨a¨qØ   Qؘf Aà$ N°$°a°t¸6ÀØØ'Ð'7°qàt˜6  C qØ   Qؘf AØAÀÀVÈ1àØ'Ð'7°qàÐ0°°A°T¸¸qà4s˜#˜T  S¨°Ø˜* A QØÐ)¨¨Q¨f°C°qؐ<˜s !Ø" ! 5¨¨k¸¸*ÀAؐ4qؘQà7˜#˜QؘE Ø˜& à  ¨d°!°1ØØ#Ð#3°1à˜^¨1¨Aà7˜$˜e 5¨¨u°F¸&Àð˜ ! 3 e¨1ؘ- q¨Ø˜T  5¨¨Ør˜˜Að# !à˜S  Ø˜[¨¨Ø˜W B c¨¨"¨E°°(¸"¸Aà7˜#˜QؘQà˜W B aؐ ˜N¨!Ø *˜AÐ1°¸Ø$ÐBÀ$ÀaÀqð    à€wˆcØˆj˜Ð-¨W°A°QàØ   q¨°Ø Ø  à€zT˜Ø ˆ:Qf˜AØ *˜A˜R˜t 6¨à *˜A˜R˜t 1à ˆ1Р  ¨Qð     ˆ4ˆs#QØ Ð(¨¨à Ð(¨¨Ø2S˜ aØ˜Ø ˆCˆvY˜a˜t 1Ø ˆrs˜"˜F $ b¨°°2°QØ  Ð$?¸qÀÀDÈÈAÈQØ ˆ51Ø 1à 1ИQؐ5˜˜qØØ ˆHF˜!˜4˜qà ˆt;˜a˜u C u¨C¨w°c¸¸WÀAÀVÈ1àØg˜Qؘ˜q  aؐW˜A˜R˜t 7¨!àˆaØ ˆ1Ø 5˜˜$˜e 1 A؈qИQØ    ð(     ˆ=˜˜˜QØ 9˜A˜S  1Ø ˆt8˜3˜aؘ$˜b  q¨¨Aà˜$˜b  q¨¨¨QØ 1à 4r˜˜Q˜d !Ð-¨Qð.    ˜˜V 1 Aؐt˜6  1à ˆ4ˆs#QØ ˜5  !à ˜4˜s " E¨¨Aà ˆ4ˆt:˜]¨!¨1à F˜"˜E  4 qØ ˆqؐi˜~¨W°NÀ!ài˜|¨7°,¸aà ˆqؐ=  % u¨Aà˜F " E¨¨4¨qؘ) >°¸Àað˜˜d !ؘ5  S¨¨1Ø" )¨2¨W°B°aØà5˜˜S  !à˜F " E¨¨4¨qؘ) <¨w°lÀ!ð˜˜h a t¨1ؘ5  S¨¨1Ø" )¨2¨W°B°aØàˆxq˜˜W E¨°°f¸FÀ!
    Return DateOffset object from string or datetime.timedelta object.
 
    Parameters
    ----------
    freq : str, datetime.timedelta, BaseOffset or None
 
    Returns
    -------
    BaseOffset subclass or None
 
    Raises
    ------
    ValueError
        If freq is an invalid frequency
 
    See Also
    --------
    BaseOffset : Standard kind of date increment used for a date range.
 
    Examples
    --------
    >>> from pandas.tseries.frequencies import to_offset
    >>> to_offset("5min")
    <5 * Minutes>
 
    >>> to_offset("1D1h")
    <25 * Hours>
 
    >>> to_offset("2W")
    <2 * Weeks: weekday=6>
 
    >>> to_offset("2B")
    <2 * BusinessDays>
 
    >>> to_offset(pd.Timedelta(days=1))
    <Day>
 
    >>> to_offset(pd.offsets.Hour())
    <Hour>
    
        Return False.
 
        .. deprecated:: 2.2.0
            is_anchored is deprecated and will be removed in a future version.
            Use ``False`` instead.
 
        Examples
        --------
        >>> pd.offsets.Hour().is_anchored()
        False
        >>> pd.offsets.Hour(2).is_anchored()
        False
        
        Return a dict of extra parameters for the offset.
 
        Examples
        --------
        >>> pd.DateOffset(5).kwds
        {}
 
        >>> pd.offsets.FY5253Quarter().kwds
        {'weekday': 0,
         'startingMonth': 1,
         'qtr_with_extra_week': 1,
         'variation': 'nearest'}
        
        Return a string representing the base frequency.
 
        Examples
        --------
        >>> pd.offsets.Hour().name
        'h'
 
        >>> pd.offsets.Hour(5).name
        'h'
        
        Return boolean whether a timestamp intersects with this frequency.
 
        Parameters
        ----------
        dt : datetime.datetime
            Timestamp to check intersections with frequency.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
        >>> freq = pd.offsets.Day(1)
        >>> freq.is_on_offset(ts)
        True
 
        >>> ts = pd.Timestamp(2022, 8, 6)
        >>> ts.day_name()
        'Saturday'
        >>> freq = pd.offsets.BusinessDay(1)
        >>> freq.is_on_offset(ts)
        False
        
        Return boolean whether the frequency is a unit frequency (n=1).
 
        .. deprecated:: 2.2.0
            is_anchored is deprecated and will be removed in a future version.
            Use ``obj.n == 1`` instead.
 
        Examples
        --------
        >>> pd.DateOffset().is_anchored()
        True
        >>> pd.DateOffset(2).is_anchored()
        False
        
    Standard kind of date increment used for a date range.
 
    Works exactly like the keyword argument form of relativedelta.
    Note that the positional argument form of relativedelata is not
    supported. Use of the keyword n is discouraged-- you would be better
    off specifying n in the keywords you use, but regardless it is
    there for you. n is needed for DateOffset subclasses.
 
    DateOffset works as follows.  Each offset specify a set of dates
    that conform to the DateOffset.  For example, Bday defines this
    set to be the set of dates that are weekdays (M-F).  To test if a
    date is in the set of a DateOffset dateOffset we can use the
    is_on_offset method: dateOffset.is_on_offset(date).
 
    If a date is not on a valid date, the rollback and rollforward
    methods can be used to roll the date to the nearest valid date
    before/after the date.
 
    DateOffsets can be created to move dates forward a given number of
    valid dates.  For example, Bday(2) can be added to a date to move
    it two business days forward.  If the date does not start on a
    valid date, first it is moved to a valid date.  Thus pseudo code
    is::
 
        def __add__(date):
          date = rollback(date) # does nothing if date is valid
          return date + <n number of periods>
 
    When a date offset is created for a negative number of periods,
    the date is first rolled forward.  The pseudo code is::
 
        def __add__(date):
          date = rollforward(date) # does nothing if date is valid
          return date + <n number of periods>
 
    Zero presents a problem.  Should it roll forward or back?  We
    arbitrarily have it rollforward:
 
    date + BDay(0) == BDay.rollforward(date)
 
    Since 0 is a bit weird, we suggest avoiding its use.
 
    Besides, adding a DateOffsets specified by the singular form of the date
    component can be used to replace certain component of the timestamp.
 
    Parameters
    ----------
    n : int, default 1
        The number of time periods the offset represents.
        If specified without a temporal pattern, defaults to n days.
    normalize : bool, default False
        Whether to round the result of a DateOffset addition down to the
        previous midnight.
    weekday : int {0, 1, ..., 6}, default 0
 
        A specific integer for the day of the week.
 
        - 0 is Monday
        - 1 is Tuesday
        - 2 is Wednesday
        - 3 is Thursday
        - 4 is Friday
        - 5 is Saturday
        - 6 is Sunday
 
        Instead Weekday type from dateutil.relativedelta can be used.
 
        - MO is Monday
        - TU is Tuesday
        - WE is Wednesday
        - TH is Thursday
        - FR is Friday
        - SA is Saturday
        - SU is Sunday.
 
    **kwds
        Temporal parameter that add to or replace the offset value.
 
        Parameters that **add** to the offset (like Timedelta):
 
        - years
        - months
        - weeks
        - days
        - hours
        - minutes
        - seconds
        - milliseconds
        - microseconds
        - nanoseconds
 
        Parameters that **replace** the offset value:
 
        - year
        - month
        - day
        - weekday
        - hour
        - minute
        - second
        - microsecond
        - nanosecond.
 
    See Also
    --------
    dateutil.relativedelta.relativedelta : The relativedelta type is designed
        to be applied to an existing datetime an can replace specific components of
        that datetime, or represents an interval of time.
 
    Examples
    --------
    >>> from pandas.tseries.offsets import DateOffset
    >>> ts = pd.Timestamp('2017-01-01 09:10:11')
    >>> ts + DateOffset(months=3)
    Timestamp('2017-04-01 09:10:11')
 
    >>> ts = pd.Timestamp('2017-01-01 09:10:11')
    >>> ts + DateOffset(months=2)
    Timestamp('2017-03-01 09:10:11')
    >>> ts + DateOffset(day=31)
    Timestamp('2017-01-31 09:10:11')
 
    >>> ts + pd.DateOffset(hour=8)
    Timestamp('2017-01-01 08:10:11')
    Tick offset with `normalize=True` are not allowed.ˆØ aØ ˆrr˜Ø˜3˜a˜r ¨¨!Ø ˆr˜"˜AؐBaؐc˜˜"˜B˜aؐ4s˜!ؘs ! 5¨¨!ؘ˜R˜qؐc˜˜"˜B˜aؐ4s˜!ؘs ! 5¨¨!ؘ˜R˜qؐ2S˜Ø˜s ! 3 b¨Ø ˆr˜r Ø˜3˜a˜r °°!Ø 1.delta is deprecated and will be removed in a future version. Use pd.Timedelta(obj) instead_determine_offset.<locals>.genexpr does not have a vectorized implementation, failed to parse with error message: ÐÐ)¨¨iÐ7IÈð> ˆ%ˆwb˜  1Ø ˆU'˜˜8 2 Qà€vˆSØØˆaØ ˆ5b˜à€xˆs!ØÐ)¨¨&°Ø%v˜QØ    A؈aØ    AØÐ˜q  aØ    Aàˆm˜1˜F !Ø    Aàˆl˜!˜6 Ø    ˜!˜1ØÐ)¨¨&°Ø)˜1àˆj˜˜Ø ˆ5˜˜˜f F¨'°°Q.is_anchored is deprecated and will be removed in a future version, please use 'obj.n == 1' instead.' is deprecated and will be removed in a future version, please use ' is not supported as period frequency`n` argument must be an integer, got  not able to be applied vectorizedpandas/_libs/tslibs/offsets.pyxИ qØ€uˆN˜#˜R˜t 7¨!¨7°/ÀÀCÀqà ˆ5    ˜˜AØ 3au˜Aà e˜6  6¨¨5°Ø ˆxr˜˜c Øt˜1˜H B aؘ˜3˜c Øv˜Q˜h b¨àv˜Q˜aàÐ$ A QØ ˆ6:˜S Ø 5˜˜˜s !Ø 2U˜#˜QØ 5˜˜˜s !à 4q˜time data must match '%H:%M' format€Aà Ð ˜1˜AØ AØ 5˜ ð Bc˜Ø 4~ Q f¨Aà V˜2˜Y a u¨B¨b°°b¸Ø ˆt1ؘ  $ aØ 1à ˜Q˜aØ ˜!˜4˜y¨¨!Ø ;˜aؐD˜˜r °°J¸dÀ!ð . Ø€AØ ˆ4ˆqc˜Ø 4q˜˜C˜r Ø ˆ4ˆqc˜Ø 6˜˜$˜c  1Ø ˆ4ˆqc˜Ø 6˜˜$˜c  1Ø ˆ4ˆqc˜Ø 5˜˜˜S  !Ø ˆ4ˆqc˜Ø 5˜˜˜S  !Ø ˆ4ˆqc˜Ø 4q˜˜C˜r Øˆj˜˜€Aà ˆ6AØ 1à aw˜aØ ˆ}˜A˜QØ Ð(¨¨ð 4q˜˜aØ% Q g¨S° ¸A¸Qà I˜Q˜að !à ˆU!؈uAà ˆ4ˆqØ E˜ Q aàQf˜Aà)˜1˜G 8¨1¨E°Ø ˆ7#Qð Qà ˆ4ˆqØ V˜< q¨à ˆ4ˆqØ V˜: Qð     ˆ4ˆt;˜d % s¨"¨D°°G¸1¸FÀ!Ø ˆv\  Aؐ6˜˜W Aà˜&  ¨A¨Qà˜!ؘ˜8 1 E¨Ø˜ ! 6¨¨1à ˆ3ˆgU˜$˜f H¨C¨qØ V˜< q¨àˆq€Að
     ˆ9Cqà ˆz˜˜Aؐn A QØ -˜u D¨¨Ø '˜˜, e¨1¨Aà ˆEd˜!˜1Ø ˆM˜˜d ! 1Ø ˆJe˜4˜q 
¨!à ˆIW˜A˜Q€AØð"    Ð$ A QØ )˜1˜BÐGÀtÈ1ÈAØ    Ø 3aqؘAØ )˜1˜BÐGÀtÈ1ÈAØ ˆ2ˆSØ *˜A˜RÐHÈØˆq€AØ)¨ð     ˆDàz ¨$Ð.@ÀÀ؈aØ ˆQØ ˆ4ˆs#Rt˜6 ¨¨1Ø ð    #QØ ˆ1Ø 4y  !Ø r˜ð    4z  $ b¨    °°%°qð    1H˜B˜aØ ˆ1Ø *˜A˜Z v¨R¨qàˆq€AØ ˆEd˜!˜1Ø ˆM˜˜d ! 1Ø ˆ:S˜Ø  ˜5  A QØ c˜Ø  ˜5  A QØ ˆJe˜4˜q 
¨!€Að      ˆG1F˜, aؐAU˜!ؐ'˜˜Qؐ/  QØ ˆHD˜Ø ˆwav˜V 4 u¨G°1à˜˜( '¨¨&°à ˆ;c˜ 4 t¨9°A°QØ T˜˜!ؐ!8˜8 1ؐ#S˜˜C˜u I¨V°1ؐRw˜i u¨A¨Q¨c°°Aؐas˜!˜1ؐaq˜˜1˜D  ¨¨1؈q€AØ)¨à   K¨q°ð    t˜; a qØ ˆO˜1˜E  t¨4¨|¸1àÐ$ B b¨¨$¨aؐ[  à ˆ4ˆqØ W˜B˜d !؈q€AØ)¨Ø:˜Q˜f Að     ˆO˜1˜E  t¨4¨t°1àÐ)¨¨%¨w°e¸1ð      ˆ9E˜˜S  2 T¨¨e°3°aØ Ø*˜E  S¨¨"¨D°°U¸#¸QØ à ˆ1Ø Rs˜"˜B˜b  !Ø U˜"˜B˜g T¨à Rs˜!Ø V˜2˜R˜w d¨!àˆ{˜!˜7 (¨!€Aà ˆ:Qg˜Qà 6˜˜4˜qØ 3aØ 1Ø% Q g¨S° ¸A¸Qà 9˜A˜W B aàÐ$ A W¨C¨}¸A¸QØ 6˜˜4˜qàˆn˜A˜RÐ3°4°q¸¸a€Aà ˆ:S˜Ø  ˜5  A QØ c˜à  ˜5  A Qà ˆ4ˆx{ " E¨à u˜D  Ø u˜D  Ø k ¨j¸Ø89Ø89Ø  ˜AØ  ˜AØ  ˜Aà-˜q  a€AØ)¨àW˜A˜W N°!ð    ˜Ø Ø Ø Ø Ø Ø Ø à ˆDð     ˆ2ˆSØ ˆuE˜˜C˜t 5¨¨4¨t°>ÀÀ!ؘÐ/¨q°à ˆuE˜˜C˜t 1à˜˜b     ¨¨(°!Ø ˆt4~ Q aؘÐ/¨q°Ø˜Ð.¨a¨qð    ˜˜1Ø+,ð     ˆDas˜!˜2˜R˜u N°#°QØ ˆ2ˆRˆqØ AT˜˜!ð     ˆ3ˆcØ ˆt8˜; a qàÐ+¨1ؐaؘT Ø˜T Ø˜T ð˜+ Q b¨à ˆt4z ¨a¨qؘDР3°1°Aؘ˜r Ø˜
 " H¨B¨aà˜˜b ð    y  ¨à ˆ2ˆSØ -˜s )¨1¨AàØÐ*¨!¨4Ð/BÀ!À8È2ÈQà=  !à˜QØ# 9¨A¨Qð% AؘDР3°1°F¸"¸Aà -˜s )¨1¨Aà˜Ð/¨q°°r¸ØØ!  1ؐ} C qؘ  3 að˜QØ# 9¨A¨Qð% AؘDР2°!ØÐ/¨qØ" " F¨"¨I°Q°h¸að    ˆq€AØ)¨Øˆy˜˜˜z¨à ˆDØD˜  Q h¨a¨u°F¸"¸C¸tÐCSÐSTؐ4} A X¨Q¨e°7¸$Ð>NÈaؐD˜  Q h¨a¨u°F¸"¸C¸tÐCSÐSTàÐ' q¨ °5¸ØÐ& a z°°aØÐ' q¨ °5¸ð     ˆ51Ø Ø #Qà ˆrØ ˆuBaؐQؘ2˜W AؐQؘ"˜G 1ð ˆy˜˜' ØQؘ2˜W AðF˜#˜Y aؐE˜˜1ؐJ˜b  S¨    °°!ð
Qàqà(˜!˜5  b¨¨4Ð/?¸qؐ] ! 1ؐ˜Ø !Ø !Ø !Ø Ø Ø Ø àˆqBaseOffset.is_month_end (line 797)BaseOffset.is_month_start (line 784)BaseOffset.is_on_offset (line 664)BaseOffset.is_quarter_end (line 823)BaseOffset.is_quarter_start (line 810)BaseOffset.is_year_start (line 836)BaseOffset.kwds.__get__ (line 429)BaseOffset.name.__get__ (line 551)BusinessHour._get_business_hours_by_secCannot subtract datetime from offset.Could not convert to integer offset at any resolutionDateOffset objects are immutable.DateOffset with relativedelta keyword(s) FY5253Mixin.get_rule_code_suffixFY5253Quarter.year_has_extra_weekIncompatible checksums (0x%x vs (0xa31c5ed, 0xcbadb40, 0x0a5792c) = (_cache, n, normalize))Invalid argument/s or bad combination of arguments: Must include at least 1 end timeMust include at least 1 start timeNote that Cython is deliberately stricter than PEP-484 and rejects subclasses of builtin types. If you need to pass subclasses then set the 'annotation_typing' directive to False.Only know how to combine business day with datetime or timedelta.Only know how to combine trading day with datetime, datetime64 or timedelta.RelativeDeltaOffset.__reduce_cython__RelativeDeltaOffset.__setstate_cython__RelativeDeltaOffset._apply_arrayRelativeDeltaOffset._pd_timedeltaRelativeDeltaOffset.is_on_offsetSingleConstructorOffset.__reduce__SingleConstructorOffset._from_nameUsing DateOffset to replace `millisecond` component in datetime object is not supported. Use `microsecond=timestamp.microsecond % 1000 + ms * 1000` instead.day must be None, 'start', 'end', 'business_start', or 'business_end'invalid starting and ending time(s): opening hours should not touch or overlap with one anothernumber of starting time and ending time must be the samenumpy._core.multiarray failed to importnumpy._core.umath failed to importtime data must be specified only with hour and minutetime data must be string or datetime.timeto_offset does not support tuples 
        Return a string representing the frequency.
 
        Examples
        --------
        >>> pd.DateOffset(5).freqstr
        '<5 * DateOffsets>'
 
        >>> pd.offsets.BusinessHour(2).freqstr
        '2bh'
 
        >>> pd.offsets.Nano().freqstr
        'ns'
 
        >>> pd.offsets.Nano(-3).freqstr
        '-3ns'
        
        Return boolean whether a timestamp occurs on the month start.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
        >>> freq = pd.offsets.Hour(5)
        >>> freq.is_month_start(ts)
        True
        
        Return boolean whether a timestamp occurs on the month end.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
        >>> freq = pd.offsets.Hour(5)
        >>> freq.is_month_end(ts)
        False
        
        Return boolean whether a timestamp occurs on the quarter start.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
        >>> freq = pd.offsets.Hour(5)
        >>> freq.is_quarter_start(ts)
        True
        
        Return boolean whether a timestamp occurs on the quarter end.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
        >>> freq = pd.offsets.Hour(5)
        >>> freq.is_quarter_end(ts)
        False
        
        Return boolean whether a timestamp occurs on the year start.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
        >>> freq = pd.offsets.Hour(5)
        >>> freq.is_year_start(ts)
        True
        
        Return boolean whether a timestamp occurs on the year end.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
        >>> freq = pd.offsets.Hour(5)
        >>> freq.is_year_end(ts)
        False
        .is_anchored is deprecated and will be removed in a future version, please use False instead..is_anchored is deprecated and will be removed in a future version, please use 'obj.n == 1 and obj.startingMonth is not None' instead..is_anchored is deprecated and will be removed in a future version, please use 'obj.n == 1 and obj.weekday is not None' instead.__pyx_unpickle_BaseOffset_get_offset_day
        Return boolean whether a timestamp intersects with this frequency.
 
        Parameters
        ----------
        dt : datetime.datetime
            Timestamp to check intersections with frequency.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
        >>> freq = pd.offsets.Day(1)
        >>> freq.is_on_offset(ts)
        True
 
        >>> ts = pd.Timestamp(2022, 8, 6)
        >>> ts.day_name()
        'Saturday'
        >>> freq = pd.offsets.BusinessDay(1)
        >>> freq.is_on_offset(ts)
        False
        is_on_offset__instancecheck__
        Require that `n` be an integer.
 
        Parameters
        ----------
        n : int
 
        Returns
        -------
        nint : int
 
        Raises
        ------
        TypeError if `int(n)` raises
        ValueError if n != int(n)
        __subclasscheck___validate_n__pyx_unpickle_RelativeDeltaOffset
        Slight speedups using calculated values.
        _is_on_offset__setattr__
        Reconstruct an instance from a pickled state
        __setstate__numpy._core._multiarray_umathnumpy.core._multiarray_umath_ARRAY_API_ARRAY_API is not PyCapsule object_ARRAY_API is NULL pointermodule compiled against ABI version 0x%x but this version of numpy is 0x%xmodule was compiled against NumPy C-API version 0x%x (NumPy 1.20) but the running NumPy has C-API version 0x%x. Check the section C-API incompatibility at the Troubleshooting ImportError section at https://numpy.org/devdocs/user/troubleshooting-importerror.html#c-api-incompatibility for indications on how to solve this problem.FATAL: module compiled as unknown endianFATAL: module compiled as little endian, but detected different endianness at runtime__debug__numpy.PyArray_MultiIterNew2numpy.import_arraydatetime.datetime_CAPIpandas._pandas_datetime_CAPIpandas._libs.tslibs.offsets._is_normalizedpandas._libs.tslibs.offsets.apply_wrapspandas._libs.tslibs.offsets.apply_wraps.wrapperfuncpandas._libs.tslibs.offsets._wrap_timedelta_resultpandas._libs.tslibs.offsets._get_calendarpandas._libs.tslibs.offsets._to_dt64Dpandas._libs.tslibs.offsets._validate_business_timepandas._libs.tslibs.offsets._determine_offset.genexpr.0'NoneType' object is not iterablegenexprkwds_use_timedeltakwds_use_relativedeltaitems'NoneType' object has no attribute '%.30s'pandas._libs.tslibs.offsets._determine_offset__init__pandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.__init__pandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.__eq__pandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.__ne__pandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.__hash__pandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset._paramspandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.kwds.__get__argument after ** must be a mapping, not NoneTypepandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.base.__get__pandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.__add__pandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.__radd__pandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.__sub__pandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.__rsub__pandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.__mul__pandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.__rmul__pandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.__neg__pandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.copypandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.__repr__pandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset._repr_attrspandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.name.__get__pandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset._prefix.__get__pandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.rule_code.__get__pandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.freqstrstrpandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset._applypandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset._apply_arraypandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.rollbackpandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.rollforwardpandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset._get_offset_dayotherintpandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.is_on_offsetdtpandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset._validate_npandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.__setstate__dictpandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.__getstate__pandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.nanos.__get__pandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.is_anchoredpandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.is_month_starttspandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.is_month_endpandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.is_quarter_startpandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.is_quarter_endpandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.is_year_startpandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.is_year_endpandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.n.__get__pandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.normalize.__get__pandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.__reduce_cython__pandas._libs.tslibs.offsets.BaseOffset.__setstate_cython__tuplepandas._libs.tslibs.offsets.SingleConstructorOffset._from_namepandas._libs.tslibs.offsets.SingleConstructorOffset.__reduce__.genexprcan't send non-None value to a just-started generatorselfpandas._libs.tslibs.offsets.SingleConstructorOffset.__reduce__pandas._libs.tslibs.offsets.Tick.__init__pandas._libs.tslibs.offsets.Tick._next_higher_resolutionpandas._libs.tslibs.offsets.Tick._as_pd_timedeltapandas._libs.tslibs.offsets.Tick.delta.__get__pandas._libs.tslibs.offsets.Tick.nanos.__get__pandas._libs.tslibs.offsets.Tick.is_on_offsetpandas._libs.tslibs.offsets.Tick.is_anchoredpandas._libs.tslibs.offsets.Tick.__hash__pandas._libs.tslibs.offsets.Tick.__eq__pandas._libs.tslibs.offsets.Tick.__ne__pandas._libs.tslibs.offsets.Tick.__le__pandas._libs.tslibs.offsets.Tick.__lt__pandas._libs.tslibs.offsets.Tick.__ge__pandas._libs.tslibs.offsets.Tick.__gt__pandas._libs.tslibs.offsets.Tick.__mul__pandas._libs.tslibs.offsets.Tick.__rmul__pandas._libs.tslibs.offsets.Tick.__truediv__pandas._libs.tslibs.offsets.Tick.__rtruediv__pandas._libs.tslibs.offsets.Tick.__add__pandas._libs.tslibs.offsets.Tick.__radd__pandas._libs.tslibs.offsets.Tick._applypandas._libs.tslibs.offsets.Tick.__setstate__pandas._libs.tslibs.offsets.delta_to_tickpandas._libs.tslibs.offsets.RelativeDeltaOffset.__init__pandas._libs.tslibs.offsets.RelativeDeltaOffset.__getstate__pandas._libs.tslibs.offsets.RelativeDeltaOffset.__setstate__pandas._libs.tslibs.offsets.RelativeDeltaOffset._applypandas._libs.tslibs.offsets.RelativeDeltaOffset._pd_tim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