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îÔ¬˜„tfVF4ìÚ̲ Æ|: ìÜʺ¦ŽzdVF6"°8Ü€8Ü€p߀ß€ß€ß€Tbasestridessuboffsetsndimitemsizenbytessize
        Return date object with same year, month and day.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2023-01-01 10:00:00.00')
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01 10:00:00')
        >>> ts.date()
        datetime.date(2023, 1, 1)
        pandas._libs.tslibs.timestamps.memoryviewdatepandas._libs.tslibs.timestamps._memoryviewsliceInternal class for passing memoryview slices to Python__reduce_cython____setstate_cython__
        Return the daylight saving time (DST) adjustment.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2000-06-01 00:00:00', tz='Europe/Brussels')
        >>> ts
        Timestamp('2000-06-01 00:00:00+0200', tz='Europe/Brussels')
        >>> ts.dst()
        datetime.timedelta(seconds=3600)
        dst
        Return a named tuple containing ISO year, week number, and weekday.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2023-01-01 10:00:00')
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01 10:00:00')
        >>> ts.isocalendar()
        datetime.IsoCalendarDate(year=2022, week=52, weekday=7)
        isocalendar__init__
        Return time zone name.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2023-01-01 10:00:00', tz='Europe/Brussels')
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01 10:00:00+0100', tz='Europe/Brussels')
        >>> ts.tzname()
        'CET'
        tzname
        Return utc offset.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2023-01-01 10:00:00', tz='Europe/Brussels')
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01 10:00:00+0100', tz='Europe/Brussels')
        >>> ts.utcoffset()
        datetime.timedelta(seconds=3600)
        utcoffset
        Return UTC time tuple, compatible with time.localtime().
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2023-01-01 10:00:00', tz='Europe/Brussels')
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01 10:00:00+0100', tz='Europe/Brussels')
        >>> ts.utctimetuple()
        time.struct_time(tm_year=2023, tm_mon=1, tm_mday=1, tm_hour=9,
        tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=6, tm_yday=1, tm_isdst=0)
        utctimetupletimestamps
        Return time object with same time but with tzinfo=None.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2023-01-01 10:00:00')
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01 10:00:00')
        >>> ts.time()
        datetime.time(10, 0)
        time
        Return time tuple, compatible with time.localtime().
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2023-01-01 10:00:00')
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01 10:00:00')
        >>> ts.timetuple()
        time.struct_time(tm_year=2023, tm_mon=1, tm_mday=1,
        tm_hour=10, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=6, tm_yday=1, tm_isdst=-1)
        timetuple
        Return time object with same time and tzinfo.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2023-01-01 10:00:00', tz='Europe/Brussels')
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01 10:00:00+0100', tz='Europe/Brussels')
        >>> ts.timetz()
        datetime.time(10, 0, tzinfo=<DstTzInfo 'Europe/Brussels' CET+1:00:00 STD>)
        timetz
        Return proleptic Gregorian ordinal. January 1 of year 1 is day 1.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2023-01-01 10:00:50')
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01 10:00:50')
        >>> ts.toordinal()
        738521
        toordinal
        Timestamp.strptime(string, format)
 
        Function is not implemented. Use pd.to_datetime().
 
        Examples
        --------
        >>> pd.Timestamp.strptime("2023-01-01", "%d/%m/%y")
        Traceback (most recent call last):
        NotImplementedError
        strptime
        Timestamp.combine(date, time)
 
        Combine date, time into datetime with same date and time fields.
 
        Examples
        --------
        >>> from datetime import date, time
        >>> pd.Timestamp.combine(date(2020, 3, 14), time(15, 30, 15))
        Timestamp('2020-03-14 15:30:15')
        combine__new__is_c_contigis_f_contigcopycopy_fortran
        Return the day name of the Timestamp with specified locale.
 
        Parameters
        ----------
        locale : str, default None (English locale)
            Locale determining the language in which to return the day name.
 
        Returns
        -------
        str
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548651')
        >>> ts.day_name()
        'Saturday'
 
        Analogous for ``pd.NaT``:
 
        >>> pd.NaT.day_name()
        nan
        day_name
        Return the month name of the Timestamp with specified locale.
 
        Parameters
        ----------
        locale : str, default None (English locale)
            Locale determining the language in which to return the month name.
 
        Returns
        -------
        str
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548651')
        >>> ts.month_name()
        'March'
 
        Analogous for ``pd.NaT``:
 
        >>> pd.NaT.month_name()
        nan
        month_name‚€ ¨‚€ ¬‚€ °‚€ ´‚€ ¸‚€ (…€` @€: Æ€Û à@€E È•€`ؕ€`(A€$ PA€7 ˆA€& °A€& Ø‘€  àA€h HB€0 €B€… C€? HC€= C€O  ž€ àC€C 0D€_ D€_ ðD€³ X“€ àÆ€= ¨E€5  Ç€# À©€ø àE€, PÉ€è À«€ @Ë€û @Ì€Ÿ àÍ€Á °Ð€m  Ó€D H€D (¡€ XH€. X¥€ ÈŒ€    `ˆH€# p×€  è‘€ `°H€L ˆ€ `ˆ¢€ I€" (I€. ž€ Ü€í      ‚€`T‚€ ø‘€ `’€ `8”€ ˜€ ` ™€`8š€`8™€`Pš€`¼‚€`”ƒ€ æ€è è•€`Л€``I€´ $‚€@$‚€`èæ€6 è›€`€`H”€ J€& 8Ÿ€ X”€`¨€ ` ç€
 (‰€`’€ `PJ€ƒ  ñ€Ç ðñ€°  ó€± `õ€Û @ö€¯ ð÷€     ú€C Pû€+  Ð­€=  €€d º€W ð€ü ð    € p¼€Ê  €  @½€Þ   €  ¾€ø ° € °€" 0R€ à€Ï °€C € €Ý  À€Πð€9 0€Р€  PS€l €y ðÀ€ €*  ‹€`À €™  ØŒ€    `¤€ (‚€``-€‚ àJ€p ØŽ€
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`‘€ `H€    `À¤€ ˜‚€`8‚€`4„€`lŠ€`<„€`ˆ€
`tŠ€`X€    `<‚€`H„€    `0ƒ€`Œ€`˜€`Ȓ€ `˜“€ `4ƒ€`|Š€`T„€`ˆŠ€ `0†€`(‘€ `ؒ€`\„€`˜Š€    `¤Š€`8†€`8‘€ `ऀ è’€ `d„€`8ƒ€`l„€`O€3 h€
`ø’€ `ðœ€`¨€
`H‘€ `@ƒ€`œ‚€`•€ X‘€  @†€`PO€( xO€# Dƒ€`¬Š€`x€     ¨“€ `t„€`Œ€`Hƒ€`|„€`Ȋ€`(£€`Ð9€ ` Ä€`ÀÄ€` O€#  €`Њ€`Lƒ€`Pƒ€`Œ€ `ˆ€    `˜€    `ÐO€C ¸“€`¸€ `¨€ `Ț€`h‘€`¸€ `D‚€`H†€`P†€`؊€ `(•€`ȏ€`ȍ€    ` Œ€`؏€ `„„€`x‘€ `䊀`슀`X†€`(Œ€`@•€`؍€    `ôŠ€`Œ„€`”„€`Tƒ€`Xƒ€`荀 `ø€ `™€`üŠ€``†€`P–€`P•€`œ„€`¨„€    `h†€`ˆ‘€ `p†€``•€`x†€`´„€`¼„€``ƒ€`Ž€    ` P€Õ ˆ›€ àÄ€! ˜€ Ž€    `‹€`€†€`Ȅ€    `ˆ†€`Ԅ€`菀 `(Ž€    `ø€  “€
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`ø“€ `H‚€`dƒ€`XŽ€    ` †€`LŒ€`R€$ ô„€`hŽ€    `ü„€`XŒ€`¨‘€ `˜€  š€ ¸›€ L‚€`…€`P‚€ H€ `¨†€`
        Normalize Timestamp to midnight, preserving tz information.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 14, 15, 30)
        >>> ts.normalize()
        Timestamp('2020-03-14 00:00:00')
        normalize__reduce_ex___round__setstate____reduce__
        Return the time formatted according to ISO 8601.
 
        The full format looks like 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS.mmmmmmnnn'.
        By default, the fractional part is omitted if self.microsecond == 0
        and self.nanosecond == 0.
 
        If self.tzinfo is not None, the UTC offset is also attached, giving
        giving a full format of 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS.mmmmmmnnn+HH:MM'.
 
        Parameters
        ----------
        sep : str, default 'T'
            String used as the separator between the date and time.
 
        timespec : str, default 'auto'
            Specifies the number of additional terms of the time to include.
            The valid values are 'auto', 'hours', 'minutes', 'seconds',
            'milliseconds', 'microseconds', and 'nanoseconds'.
 
        Returns
        -------
        str
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548651')
        >>> ts.isoformat()
        '2020-03-14T15:32:52.192548651'
        >>> ts.isoformat(timespec='microseconds')
        '2020-03-14T15:32:52.192548'
        isoformat
        Round the Timestamp to the specified resolution.
 
        Parameters
        ----------
        freq : str
            Frequency string indicating the rounding resolution.
        ambiguous : bool or {'raise', 'NaT'}, default 'raise'
            The behavior is as follows:
 
            * bool contains flags to determine if time is dst or not (note
              that this flag is only applicable for ambiguous fall dst dates).
            * 'NaT' will return NaT for an ambiguous time.
            * 'raise' will raise an AmbiguousTimeError for an ambiguous time.
 
        nonexistent : {'raise', 'shift_forward', 'shift_backward, 'NaT', timedelta}, default 'raise'
            A nonexistent time does not exist in a particular timezone
            where clocks moved forward due to DST.
 
            * 'shift_forward' will shift the nonexistent time forward to the
              closest existing time.
            * 'shift_backward' will shift the nonexistent time backward to the
              closest existing time.
            * 'NaT' will return NaT where there are nonexistent times.
            * timedelta objects will shift nonexistent times by the timedelta.
            * 'raise' will raise an NonExistentTimeError if there are
              nonexistent times.
 
        Returns
        -------
        a new Timestamp rounded to the given resolution of `freq`
 
        Raises
        ------
        ValueError if the freq cannot be converted
 
        Notes
        -----
        If the Timestamp has a timezone, rounding will take place relative to the
        local ("wall") time and re-localized to the same timezone. When rounding
        near daylight savings time, use ``nonexistent`` and ``ambiguous`` to
        control the re-localization behavior.
 
        Examples
        --------
        Create a timestamp object:
 
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548651')
 
        A timestamp can be rounded using multiple frequency units:
 
        >>> ts.round(freq='h') # hour
        Timestamp('2020-03-14 16:00:00')
 
        >>> ts.round(freq='min') # minute
        Timestamp('2020-03-14 15:33:00')
 
        >>> ts.round(freq='s') # seconds
        Timestamp('2020-03-14 15:32:52')
 
        >>> ts.round(freq='ms') # milliseconds
        Timestamp('2020-03-14 15:32:52.193000')
 
        ``freq`` can also be a multiple of a single unit, like '5min' (i.e.  5 minutes):
 
        >>> ts.round(freq='5min')
        Timestamp('2020-03-14 15:35:00')
 
        or a combination of multiple units, like '1h30min' (i.e. 1 hour and 30 minutes):
 
        >>> ts.round(freq='1h30min')
        Timestamp('2020-03-14 15:00:00')
 
        Analogous for ``pd.NaT``:
 
        >>> pd.NaT.round()
        NaT
 
        When rounding near a daylight savings time transition, use ``ambiguous`` or
        ``nonexistent`` to control how the timestamp should be re-localized.
 
        >>> ts_tz = pd.Timestamp("2021-10-31 01:30:00").tz_localize("Europe/Amsterdam")
 
        >>> ts_tz.round("h", ambiguous=False)
        Timestamp('2021-10-31 02:00:00+0100', tz='Europe/Amsterdam')
 
        >>> ts_tz.round("h", ambiguous=True)
        Timestamp('2021-10-31 02:00:00+0200', tz='Europe/Amsterdam')
        round
        Return a new Timestamp floored to this resolution.
 
        Parameters
        ----------
        freq : str
            Frequency string indicating the flooring resolution.
        ambiguous : bool or {'raise', 'NaT'}, default 'raise'
            The behavior is as follows:
 
            * bool contains flags to determine if time is dst or not (note
              that this flag is only applicable for ambiguous fall dst dates).
            * 'NaT' will return NaT for an ambiguous time.
            * 'raise' will raise an AmbiguousTimeError for an ambiguous time.
 
        nonexistent : {'raise', 'shift_forward', 'shift_backward, 'NaT', timedelta}, default 'raise'
            A nonexistent time does not exist in a particular timezone
            where clocks moved forward due to DST.
 
            * 'shift_forward' will shift the nonexistent time forward to the
              closest existing time.
            * 'shift_backward' will shift the nonexistent time backward to the
              closest existing time.
            * 'NaT' will return NaT where there are nonexistent times.
            * timedelta objects will shift nonexistent times by the timedelta.
            * 'raise' will raise an NonExistentTimeError if there are
              nonexistent times.
 
        Raises
        ------
        ValueError if the freq cannot be converted.
 
        Notes
        -----
        If the Timestamp has a timezone, flooring will take place relative to the
        local ("wall") time and re-localized to the same timezone. When flooring
        near daylight savings time, use ``nonexistent`` and ``ambiguous`` to
        control the re-localization behavior.
 
        Examples
        --------
        Create a timestamp object:
 
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548651')
 
        A timestamp can be floored using multiple frequency units:
 
        >>> ts.floor(freq='h') # hour
        Timestamp('2020-03-14 15:00:00')
 
        >>> ts.floor(freq='min') # minute
        Timestamp('2020-03-14 15:32:00')
 
        >>> ts.floor(freq='s') # seconds
        Timestamp('2020-03-14 15:32:52')
 
        >>> ts.floor(freq='ns') # nanoseconds
        Timestamp('2020-03-14 15:32:52.192548651')
 
        ``freq`` can also be a multiple of a single unit, like '5min' (i.e.  5 minutes):
 
        >>> ts.floor(freq='5min')
        Timestamp('2020-03-14 15:30:00')
 
        or a combination of multiple units, like '1h30min' (i.e. 1 hour and 30 minutes):
 
        >>> ts.floor(freq='1h30min')
        Timestamp('2020-03-14 15:00:00')
 
        Analogous for ``pd.NaT``:
 
        >>> pd.NaT.floor()
        NaT
 
        When rounding near a daylight savings time transition, use ``ambiguous`` or
        ``nonexistent`` to control how the timestamp should be re-localized.
 
        >>> ts_tz = pd.Timestamp("2021-10-31 03:30:00").tz_localize("Europe/Amsterdam")
 
        >>> ts_tz.floor("2h", ambiguous=False)
        Timestamp('2021-10-31 02:00:00+0100', tz='Europe/Amsterdam')
 
        >>> ts_tz.floor("2h", ambiguous=True)
        Timestamp('2021-10-31 02:00:00+0200', tz='Europe/Amsterdam')
        00010203040506070809101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899000102030405060710111213141516172021222324252627303132333435363740414243444546475051525354555657606162636465666770717273747576770123456789abcdef0123456789ABCDEFfloor8Q€`Q€pQ€Q€èQ€R€0R€HR€hR€R€°R€ÐR€øR€pandas/_libs/tslibs/timestamps.pyx<stringsource>cpython/datetime.pxd../../../pip-build-env-tvpufstl/overlay/Lib/site-packages/numpy/__init__.cython-30.pxdpandas/_libs/tslibs/util.pxdpandas/_libs/tslibs/timestamps.pxdcpython/type.pxdpandas/_libs/tslibs/offsets.pxdpandas/_libs/tslibs/conversion.pxdpandas/_libs/tslibs/dtypes.pxdpandas/_libs/tslibs/nattype.pxdpandas/_libs/tslibs/timedeltas.pxdpandas/_libs/tslibs/tzconversion.pxd__pyx_unpickle_Enum
        Return a new Timestamp ceiled to this resolution.
 
        Parameters
        ----------
        freq : str
            Frequency string indicating the ceiling resolution.
        ambiguous : bool or {'raise', 'NaT'}, default 'raise'
            The behavior is as follows:
 
            * bool contains flags to determine if time is dst or not (note
              that this flag is only applicable for ambiguous fall dst dates).
            * 'NaT' will return NaT for an ambiguous time.
            * 'raise' will raise an AmbiguousTimeError for an ambiguous time.
 
        nonexistent : {'raise', 'shift_forward', 'shift_backward, 'NaT', timedelta}, default 'raise'
            A nonexistent time does not exist in a particular timezone
            where clocks moved forward due to DST.
 
            * 'shift_forward' will shift the nonexistent time forward to the
              closest existing time.
            * 'shift_backward' will shift the nonexistent time backward to the
              closest existing time.
            * 'NaT' will return NaT where there are nonexistent times.
            * timedelta objects will shift nonexistent times by the timedelta.
            * 'raise' will raise an NonExistentTimeError if there are
              nonexistent times.
 
        Raises
        ------
        ValueError if the freq cannot be converted.
 
        Notes
        -----
        If the Timestamp has a timezone, ceiling will take place relative to the
        local ("wall") time and re-localized to the same timezone. When ceiling
        near daylight savings time, use ``nonexistent`` and ``ambiguous`` to
        control the re-localization behavior.
 
        Examples
        --------
        Create a timestamp object:
 
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548651')
 
        A timestamp can be ceiled using multiple frequency units:
 
        >>> ts.ceil(freq='h') # hour
        Timestamp('2020-03-14 16:00:00')
 
        >>> ts.ceil(freq='min') # minute
        Timestamp('2020-03-14 15:33:00')
 
        >>> ts.ceil(freq='s') # seconds
        Timestamp('2020-03-14 15:32:53')
 
        >>> ts.ceil(freq='us') # microseconds
        Timestamp('2020-03-14 15:32:52.192549')
 
        ``freq`` can also be a multiple of a single unit, like '5min' (i.e.  5 minutes):
 
        >>> ts.ceil(freq='5min')
        Timestamp('2020-03-14 15:35:00')
 
        or a combination of multiple units, like '1h30min' (i.e. 1 hour and 30 minutes):
 
        >>> ts.ceil(freq='1h30min')
        Timestamp('2020-03-14 16:30:00')
 
        Analogous for ``pd.NaT``:
 
        >>> pd.NaT.ceil()
        NaT
 
        When rounding near a daylight savings time transition, use ``ambiguous`` or
        ``nonexistent`` to control how the timestamp should be re-localized.
 
        >>> ts_tz = pd.Timestamp("2021-10-31 01:30:00").tz_localize("Europe/Amsterdam")
 
        >>> ts_tz.ceil("h", ambiguous=False)
        Timestamp('2021-10-31 02:00:00+0100', tz='Europe/Amsterdam')
 
        >>> ts_tz.ceil("h", ambiguous=True)
        Timestamp('2021-10-31 02:00:00+0200', tz='Europe/Amsterdam')
        ceil
        Alias for tzinfo.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(1584226800, unit='s', tz='Europe/Stockholm')
        >>> ts.tz
        <DstTzInfo 'Europe/Stockholm' CET+1:00:00 STD>
        
        Localize the Timestamp to a timezone.
 
        Convert naive Timestamp to local time zone or remove
        timezone from timezone-aware Timestamp.
 
        Parameters
        ----------
        tz : str, pytz.timezone, dateutil.tz.tzfile or None
            Time zone for time which Timestamp will be converted to.
            None will remove timezone holding local time.
 
        ambiguous : bool, 'NaT', default 'raise'
            When clocks moved backward due to DST, ambiguous times may arise.
            For example in Central European Time (UTC+01), when going from
            03:00 DST to 02:00 non-DST, 02:30:00 local time occurs both at
            00:30:00 UTC and at 01:30:00 UTC. In such a situation, the
            `ambiguous` parameter dictates how ambiguous times should be
            handled.
 
            The behavior is as follows:
 
            * bool contains flags to determine if time is dst or not (note
              that this flag is only applicable for ambiguous fall dst dates).
            * 'NaT' will return NaT for an ambiguous time.
            * 'raise' will raise an AmbiguousTimeError for an ambiguous time.
 
        nonexistent : 'shift_forward', 'shift_backward, 'NaT', timedelta, default 'raise'
            A nonexistent time does not exist in a particular timezone
            where clocks moved forward due to DST.
 
            The behavior is as follows:
 
            * 'shift_forward' will shift the nonexistent time forward to the
              closest existing time.
            * 'shift_backward' will shift the nonexistent time backward to the
              closest existing time.
            * 'NaT' will return NaT where there are nonexistent times.
            * timedelta objects will shift nonexistent times by the timedelta.
            * 'raise' will raise an NonExistentTimeError if there are
              nonexistent times.
 
        Returns
        -------
        localized : Timestamp
 
        Raises
        ------
        TypeError
            If the Timestamp is tz-aware and tz is not None.
 
        Examples
        --------
        Create a naive timestamp object:
 
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548651')
        >>> ts
        Timestamp('2020-03-14 15:32:52.192548651')
 
        Add 'Europe/Stockholm' as timezone:
 
        >>> ts.tz_localize(tz='Europe/Stockholm')
        Timestamp('2020-03-14 15:32:52.192548651+0100', tz='Europe/Stockholm')
 
        Analogous for ``pd.NaT``:
 
        >>> pd.NaT.tz_localize()
        NaT
        tz_localize
        Convert the underlying int64 representaton to the given unit.
 
        Parameters
        ----------
        unit : {"ns", "us", "ms", "s"}
        round_ok : bool, default True
            If False and the conversion requires rounding, raise.
 
        Returns
        -------
        Timestamp
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2023-01-01 00:00:00.01')
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01 00:00:00.010000')
        >>> ts.unit
        'ms'
        >>> ts = ts.as_unit('s')
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01 00:00:00')
        >>> ts.unit
        's'
        as_unitunit
        Convert timezone-aware Timestamp to another time zone.
 
        Parameters
        ----------
        tz : str, pytz.timezone, dateutil.tz.tzfile or None
            Time zone for time which Timestamp will be converted to.
            None will remove timezone holding UTC time.
 
        Returns
        -------
        converted : Timestamp
 
        Raises
        ------
        TypeError
            If Timestamp is tz-naive.
 
        Examples
        --------
        Create a timestamp object with UTC timezone:
 
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548651', tz='UTC')
        >>> ts
        Timestamp('2020-03-14 15:32:52.192548651+0000', tz='UTC')
 
        Change to Tokyo timezone:
 
        >>> ts.tz_convert(tz='Asia/Tokyo')
        Timestamp('2020-03-15 00:32:52.192548651+0900', tz='Asia/Tokyo')
 
        Can also use ``astimezone``:
 
        >>> ts.astimezone(tz='Asia/Tokyo')
        Timestamp('2020-03-15 00:32:52.192548651+0900', tz='Asia/Tokyo')
 
        Analogous for ``pd.NaT``:
 
        >>> pd.NaT.tz_convert(tz='Asia/Tokyo')
        NaT
        tz_convert
        Return POSIX timestamp as float.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548')
        >>> ts.timestamp()
        1584199972.192548
        timestamp
        Implements datetime.replace, handles nanoseconds.
 
        Parameters
        ----------
        year : int, optional
        month : int, optional
        day : int, optional
        hour : int, optional
        minute : int, optional
        second : int, optional
        microsecond : int, optional
        nanosecond : int, optional
        tzinfo : tz-convertible, optional
        fold : int, optional
 
        Returns
        -------
        Timestamp with fields replaced
 
        Examples
        --------
        Create a timestamp object:
 
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548651', tz='UTC')
        >>> ts
        Timestamp('2020-03-14 15:32:52.192548651+0000', tz='UTC')
 
        Replace year and the hour:
 
        >>> ts.replace(year=1999, hour=10)
        Timestamp('1999-03-14 10:32:52.192548651+0000', tz='UTC')
 
        Replace timezone (not a conversion):
 
        >>> import pytz
        >>> ts.replace(tzinfo=pytz.timezone('US/Pacific'))
        Timestamp('2020-03-14 15:32:52.192548651-0700', tz='US/Pacific')
 
        Analogous for ``pd.NaT``:
 
        >>> pd.NaT.replace(tzinfo=pytz.timezone('US/Pacific'))
        NaT
        replacethrow validate integers validate
        Convert a Timestamp object to a native Python datetime object.
 
        If warn=True, issue a warning if nanoseconds is nonzero.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548')
        >>> ts.to_pydatetime()
        datetime.datetime(2020, 3, 14, 15, 32, 52, 192548)
 
        Analogous for ``pd.NaT``:
 
        >>> pd.NaT.to_pydatetime()
        NaT
        to_pydatetimesendsend(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.gi_yieldfromobject being iterated by 'yield from', or Nonegi_codename of the generatorqualified name of the generatorgi_frameFrame of the generatorgi_running_cython_3_1_4.generator
        Return a numpy.datetime64 object with same precision.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(year=2023, month=1, day=1,
        ...                   hour=10, second=15)
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01 10:00:15')
        >>> ts.to_datetime64()
        numpy.datetime64('2023-01-01T10:00:15.000000')
        to_datetime64
        Convert the Timestamp to a NumPy datetime64.
 
        This is an alias method for `Timestamp.to_datetime64()`. The dtype and
        copy parameters are available here only for compatibility. Their values
        will not affect the return value.
 
        Returns
        -------
        numpy.datetime64
 
        See Also
        --------
        DatetimeIndex.to_numpy : Similar method for DatetimeIndex.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548651')
        >>> ts.to_numpy()
        numpy.datetime64('2020-03-14T15:32:52.192548651')
 
        Analogous for ``pd.NaT``:
 
        >>> pd.NaT.to_numpy()
        numpy.datetime64('NaT')
        to_numpy
        Return an period of which this timestamp is an observation.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548651')
        >>> # Year end frequency
        >>> ts.to_period(freq='Y')
        Period('2020', 'Y-DEC')
 
        >>> # Month end frequency
        >>> ts.to_period(freq='M')
        Period('2020-03', 'M')
 
        >>> # Weekly frequency
        >>> ts.to_period(freq='W')
        Period('2020-03-09/2020-03-15', 'W-SUN')
 
        >>> # Quarter end frequency
        >>> ts.to_period(freq='Q')
        Period('2020Q1', 'Q-DEC')
        to_period_unpickle_timestampuint8_tø€OPython object: €Að    Ð! Ø MOT %%Zckmqrvx%zM8[integer_op_not_supported.>')).-dtgcidiunptstz02d03d04d06d09dNaTUTC :]?abc__add__ and argclsday__doc__dstdtserrfixfmt for __get__ (got maxmin__new__nowobjoutpopppdsep__set__strval€AØ ˆIQ€Að    ˆn˜AØ €Að    ˆt1Noneasm8autobasebool_ceilcopydate__dict__dt64_dtfoldfreq__func____hash__hour__init__kindkwds__main__modenamendimnextonespackresoselfsendsize__spec__stepstop__test__timetype, tz='unitwarnweekyearР     ¨ð0    ˆtÐ(¨¨°qASCII€Að$    ˆs.   S¨€Að    ˆt;˜a€Að    ˆuBd˜!€Að    ˆuBj ÐÐ-¨Qðv    ˆt7˜!Ø 'Ð-¨[¸array at 0xbase1base2__class__closecount_cresoctimedenomdtypeerrorflagsfloorgetiinfoindexint64monthnanosnumpyraiserangeroundshapesplitstartstatesuperthrowtodaytzobjvaluezeros€AØð,    ˆs$aq
        Construct a timestamp from a a proleptic Gregorian ordinal.
 
        Parameters
        ----------
        ordinal : int
            Date corresponding to a proleptic Gregorian ordinal.
        tz : str, pytz.timezone, dateutil.tz.tzfile or None
            Time zone for the Timestamp.
 
        Notes
        -----
        By definition there cannot be any tz info on the ordinal itself.
 
        Examples
        --------
        >>> pd.Timestamp.fromordinal(737425)
        Timestamp('2020-01-01 00:00:00')
        €Að"    ˆt8˜3˜b €Að    ˆuBe˜1€Að    ˆuBg˜Q€Að    ˆuBm 1Periodenableencodefromordinalformat__import__is_dst
        Convert TimeStamp to a Julian Date.
 
        0 Julian date is noon January 1, 4713 BC.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52')
        >>> ts.to_julian_date()
        2458923.147824074
        kwargslocaleminute__module____name___nameobjectto_julian_datepandaspickle__reduce__resultreturnsecondsetterstructtimetztzinfotznameunpackupdateutcnow€Að     ˜
 ! 4 w¨d°(¸$¸a€AØ ð    ˆ\˜˜!؈s!8˜>¨¨$¨aÐÐ,¨Aðn    ˆt7˜!˜6 ¨ °[ÀRoundToas_unitasarraybase_tscombinedisablefortranfreqstrgenexprИi qð0    ˆtÐ(¨¨°Qmemviewordinal__prepare__replace_round to freq= to unit='_valueweekday€Að    Ð" ! 4 qàˆuAT˜  '¨€A؈n˜A˜R˜t 4 q€Að    ˆs!8˜8 1 F¨!€Að    ˆs$aqEllipsisSequenceÐ.¨aà    ˆÐ' q¨¨v°QØ ˆ1add_notedatetimeday_name__getstate__itemsizelocalize_no_input object>propertyprotocol__pyx_type__qualname__registerround_ok__set_name____setstate__strftimestrptimetimespecto_numpyts_inputvalidatewarnings€Að    Ð# 1 D¨Øˆr˜A˜T ¨!€AØ"#ð(    ˆs!8˜< q¨
°#°QÐÐ-¨Qðn    ˆt7˜!˜6 ¨°kÀTimedeltaTimestampTypeErrorambiguous_date_reprdayofweekdayofyearenumerate_from_dt64isenabledisoformatlocal_val__metaclass__normalize__pyx_state__reduce_ex___repr_base_time_repr timestamp: timetupleto_periodtoordinalutcoffset_zero_time€AØð    Ð" ! 1ØÐ(¨¨ØˆsÐ' q¨¨v°QIndexErrorMinMaxResoPLUS_INFTYValueErrorastimezone€ð ˆ$ˆaˆt1ðØ
Ð
GÀqð ˆ9AQdatetime64__get__isoweekdaymonth_namenanosecondnormalizednp.float64__pyx_vtable__resolutionstackleveltz_convertweekofyear€Aؐt˜9 F¨$¨i°t¸1ØÐ% QCannot cast ImportErrorMINUS_INFTYMemoryErrorPickleErrorTimestamp('_Timestamp'Timestamp'UserWarningdate_stringday_of_weekday_of_yeardaysinmonthfromordinalisocalendarmicrosecond__mro_entries__nanosecondsnonexistenttimestamptz_localizeИ[¨
°!ð6     ˆ6˜˜S  W¨AØ *˜AØàˆt> Cannot round Timestamp.tz_initializing_is_coroutinemicrosecondsobject_state__pyx_checksumˆà ˆtÐ$ A Qؐj ØÐ=¸TÀÀ)È1à 1utctimetuple€AØð&     ˆ:Qd˜!Ø ˜Q˜a؈s!8˜4˜q <MemoryView of Out of bounds OverflowErrorTimestamp.dstTimestamp.nowÐ.¨að6    &˜˜˜7 !ØÐ" ! 1Ø    Ø 4z  /°ØÐ  Ø Ð% QØÐ"Ð"2°!Ø__class_getitem__days_in_monthfromtimestampnp.datetime64__reduce_cython__round_nsint64shift_forwardstartingMonthto_datetime64to_pydatetime€Að    
Ø "E˜˜$˜g T¨°°Q؈~˜QØ Ð% QØà؈qAssertionErrorAttributeErrorNotImplementedTimestamp.ceilTimestamp.dateTimestamp.time__array_priority__int_addsub_msgshift_backwardto_julian_date
        Return new Timestamp object representing current time local to tz.
 
        Parameters
        ----------
        tz : str or timezone object, default None
            Timezone to localize to.
 
        Examples
        --------
        >>> pd.Timestamp.now()  # doctest: +SKIP
        Timestamp('2020-11-16 22:06:16.378782')
 
        Analogous for ``pd.NaT``:
 
        >>> pd.NaT.now()
        NaT
         with frequency 'Timestamp.__new__Timestamp.ctimeTimestamp.floorTimestamp.roundTimestamp.todaynowView.MemoryViewallocate_buffercollections.abc_date_attributesdatetime_kwargsdtype_is_object is not settable.__setstate_cython__MinMaxReso.__get__MinMaxReso.__set__ИQð.    ˆ^˜1à ˆ4ˆt7˜!à E˜ØØØÐ+¨1ð    ˆvQf˜E Timestamp._roundTimestamp.timetzTimestamp.tznameTimestamp.utcnowfind_stack_levelutcfromtimestamp' without overflow.MinMaxReso.__init__NEAREST_HALF_EVEN_Timestamp.as_unitTimestamp.combineTimestamp.replaceTimestamp.weekday__pyx_unpickle_Enum_Timestamp.__reduce___Timestamp.day_nameTimestamp.strftimeTimestamp.strptime_Timestamp.to_numpyasyncio.coroutinescline_in_traceback<strided and direct>_unpickle_timestamp without overflowNotImplementedErrorOutOfBoundsDatetime_Timestamp.isoformat_Timestamp.normalize_Timestamp.timestampTimestamp.timetuple_Timestamp.to_periodTimestamp.toordinalTimestamp.utcoffset_from_value_and_resoget_date_name_fieldget_start_end_fieldnonexistent_optionsOutOfBoundsTimedelta_Timestamp.__setstate___Timestamp._from_dt64Timestamp.isoweekday_Timestamp.month_nameTimestamp.tz_convert<strided and indirect>И1ð ˜Ð:¸!à ˜/¨¨$¨að    Ð' q¨ °1Ø ˆT%Ð,¨A¨\¸¸dÀ)È3Èa؈r˜Q˜d !Invalid shape in axis _Timestamp.__reduce_ex__Timestamp.fromordinalTimestamp.isocalendarTimestamp.tz_localize<contiguous and direct>Cannot index with type 'Timestamp.tz (line 2180)Timestamp.utctimetuple€AØ ˆIU˜!˜1Ø ˆJe˜1˜Aà ˆ3ˆaˆwc˜ð 1à 5˜˜Ø ˆJaOut of bounds timestamp: Timestamp.dst (line 1536)Timestamp.fromtimestampTimestamp.now (line 1360)_Timestamp.to_datetime64_Timestamp.to_pydatetime<contiguous and indirect>pandas.util._exceptions€Að    
Ø (˜!˜4˜w d¨(°$°aؘw d¨)°4°qؘ~¨T°¸%¸tÀ1؈~˜QØ Ð% QØð؈s&˜Timestamp.ceil (line 2091)Timestamp.date (line 1515)Timestamp.time (line 1616)Timestamp.to_julian_dateinteger_op_not_supportedDimension %d is not directTimestamp.ctime (line 1490)Timestamp.floor (line 2002)Timestamp.round (line 1907)Timestamp.today (line 1384)€Að    
Ø (˜!˜4˜w d¨(°$°aؘw d¨)°4°qؘ~¨T°¸%¸tÀ1؈~˜QØ Ð% QØà؈s*˜A€Að    
Ø (˜!˜4˜w d¨(°$°aؘw d¨)°4°qؘ~¨T°¸%¸tÀ1؈~˜QØ Ð% QØà؈s,˜aIndex out of bounds (axis %d)Timestamp.timetz (line 1654)Timestamp.tzname (line 1573)Timestamp.utcfromtimestampTimestamp.utcnow (line 1409)pandas._libs.tslibs.fields€AðT     ˆ4ˆxs˜!à )˜1Øð ˜Q˜aØ $auÐ1°°$°i¸uÀDÈ    ÐQTÐTUØ 1€Að"    
Ø (˜!˜4˜w d¨(°$°aؘw d¨)°4°qؘ~¨T°¸%¸tÀ1؈~˜QØ Ð% QØð؈s)˜1˜AStep may not be zero (axis %d)_Timestamp.as_unit (line 1084)Timestamp.combine (line 1710)_Timestamp.day_name (line 761)Timestamp.replace (line 2361)Timestamp.weekday (line 2562)itemsize <= 0 for cython.arraynanosecond must be in 0..999€Að    
Ø (˜!˜4˜w d¨(°$°aؘw d¨)°4°qؘ~¨T°¸%¸tÀ1؈~˜QØ Ð% QØà؈s*˜ADivision by zero in rounding_Timestamp.is_leap_year.__get__ (line 813)_Timestamp.is_month_end.__get__ (line 619)_Timestamp.isoformat (line 966)_Timestamp.normalize (line 918)Timestamp.strftime (line 1460)Timestamp.strptime (line 1692)_Timestamp.to_numpy (line 1192)_Timestamp.days_in_month.__get__ (line 898)_Timestamp.is_year_start.__get__ (line 699)_Timestamp.month_name (line 787)_Timestamp.timestamp (line 1133)Timestamp.timetuple (line 1630)_Timestamp.to_period (line 1225)Timestamp.toordinal (line 1668)Timestamp.utcoffset (line 1587)unable to allocate array data.И1؈aØ ˆ4ˆwc˜Ø "F˜!˜2˜W E¨¨1Ø ˜˜1Ø "F˜!˜2˜W Aà 4w˜c Ø !Ø !à ˆ4ˆs!à 3aqØ ˜˜1Ø 9Ð1°°%°s¸!à 9Ð1°°%°s¸)À3ÀaÐ!Ð!4°Að    ˆy˜Ð)¨ØÐ" ! 6¨¨QØ ˆ6AØ ˆt7˜#˜Qؐj  ð 1à ˆ4ˆt7˜!Ø D˜  A U¨!à D˜à&˜˜˜( &¨¨!ð    
Ø  ˜Q˜g V¨6°°!ØÐ  Ø Ð% QØÐ# ?°!ØàÐ/¨q°°4°yÀØ ˆ4ˆt7˜!Ø V˜< qؐE˜ ;¨l¸!àˆqÐ<¸Að"     ˆ4ˆ|˜3˜b  AØ E˜˜!Ø' {Ð2BÀ!àˆxq˜˜G 4 x¨t°1ؘG 4 y°°AؘN¨$¨i°u¸DÀ
        Check if the date is the first day of the month.
 
        Returns
        -------
        bool
            True if the date is the first day of the month.
 
        See Also
        --------
        Timestamp.is_month_end : Similar property indicating the last day of the month.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 14)
        >>> ts.is_month_start
        False
 
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 1, 1)
        >>> ts.is_month_start
        True
        
        Construct a timestamp from a a proleptic Gregorian ordinal.
 
        Parameters
        ----------
        ordinal : int
            Date corresponding to a proleptic Gregorian ordinal.
        tz : str, pytz.timezone, dateutil.tz.tzfile or None
            Time zone for the Timestamp.
 
        Notes
        -----
        By definition there cannot be any tz info on the ordinal itself.
 
        Examples
        --------
        >>> pd.Timestamp.fromordinal(737425)
        Timestamp('2020-01-01 00:00:00')
        
        Return a new Timestamp floored to this resolution.
 
        Parameters
        ----------
        freq : str
            Frequency string indicating the flooring resolution.
        ambiguous : bool or {'raise', 'NaT'}, default 'raise'
            The behavior is as follows:
 
            * bool contains flags to determine if time is dst or not (note
              that this flag is only applicable for ambiguous fall dst dates).
            * 'NaT' will return NaT for an ambiguous time.
            * 'raise' will raise an AmbiguousTimeError for an ambiguous time.
 
        nonexistent : {'raise', 'shift_forward', 'shift_backward, 'NaT', timedelta}, default 'raise'
            A nonexistent time does not exist in a particular timezone
            where clocks moved forward due to DST.
 
            * 'shift_forward' will shift the nonexistent time forward to the
              closest existing time.
            * 'shift_backward' will shift the nonexistent time backward to the
              closest existing time.
            * 'NaT' will return NaT where there are nonexistent times.
            * timedelta objects will shift nonexistent times by the timedelta.
            * 'raise' will raise an NonExistentTimeError if there are
              nonexistent times.
 
        Raises
        ------
        ValueError if the freq cannot be converted.
 
        Notes
        -----
        If the Timestamp has a timezone, flooring will take place relative to the
        local ("wall") time and re-localized to the same timezone. When flooring
        near daylight savings time, use ``nonexistent`` and ``ambiguous`` to
        control the re-localization behavior.
 
        Examples
        --------
        Create a timestamp object:
 
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548651')
 
        A timestamp can be floored using multiple frequency units:
 
        >>> ts.floor(freq='h') # hour
        Timestamp('2020-03-14 15:00:00')
 
        >>> ts.floor(freq='min') # minute
        Timestamp('2020-03-14 15:32:00')
 
        >>> ts.floor(freq='s') # seconds
        Timestamp('2020-03-14 15:32:52')
 
        >>> ts.floor(freq='ns') # nanoseconds
        Timestamp('2020-03-14 15:32:52.192548651')
 
        ``freq`` can also be a multiple of a single unit, like '5min' (i.e.  5 minutes):
 
        >>> ts.floor(freq='5min')
        Timestamp('2020-03-14 15:30:00')
 
        or a combination of multiple units, like '1h30min' (i.e. 1 hour and 30 minutes):
 
        >>> ts.floor(freq='1h30min')
        Timestamp('2020-03-14 15:00:00')
 
        Analogous for ``pd.NaT``:
 
        >>> pd.NaT.floor()
        NaT
 
        When rounding near a daylight savings time transition, use ``ambiguous`` or
        ``nonexistent`` to control how the timestamp should be re-localized.
 
        >>> ts_tz = pd.Timestamp("2021-10-31 03:30:00").tz_localize("Europe/Amsterdam")
 
        >>> ts_tz.floor("2h", ambiguous=False)
        Timestamp('2021-10-31 02:00:00+0100', tz='Europe/Amsterdam')
 
        >>> ts_tz.floor("2h", ambiguous=True)
        Timestamp('2021-10-31 02:00:00+0200', tz='Europe/Amsterdam')
        
        Return an period of which this timestamp is an observation.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548651')
        >>> # Year end frequency
        >>> ts.to_period(freq='Y')
        Period('2020', 'Y-DEC')
 
        >>> # Month end frequency
        >>> ts.to_period(freq='M')
        Period('2020-03', 'M')
 
        >>> # Weekly frequency
        >>> ts.to_period(freq='W')
        Period('2020-03-09/2020-03-15', 'W-SUN')
 
        >>> # Quarter end frequency
        >>> ts.to_period(freq='Q')
        Period('2020Q1', 'Q-DEC')
        
        Return day of the week.
 
        Returns
        -------
        int
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 14)
        >>> ts.day_of_week
        5
        
        Return numpy datetime64 format in nanoseconds.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 14, 15)
        >>> ts.asm8
        numpy.datetime64('2020-03-14T15:00:00.000000')
        
        Return the current time in the local timezone.
 
        This differs from datetime.today() in that it can be localized to a
        passed timezone.
 
        Parameters
        ----------
        tz : str or timezone object, default None
            Timezone to localize to.
 
        Examples
        --------
        >>> pd.Timestamp.today()    # doctest: +SKIP
        Timestamp('2020-11-16 22:37:39.969883')
 
        Analogous for ``pd.NaT``:
 
        >>> pd.NaT.today()
        NaT
        
        Return the quarter of the year.
 
        Returns
        -------
        int
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 14)
        >>> ts.quarter
        1
        
        Return time zone name.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2023-01-01 10:00:00', tz='Europe/Brussels')
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01 10:00:00+0100', tz='Europe/Brussels')
        >>> ts.tzname()
        'CET'
        _Timestamp._from_value_and_reso
_Timestamp is a c-defined subclass of datetime.datetime
 
_Timestamp is PITA. Because we inherit from datetime, which has very specific
construction requirements, we need to do object instantiation in python
(see Timestamp class below). This will serve as a C extension type that
shadows the python class, where we do any heavy lifting.
_Timestamp.is_month_start.__get__ (line 593)_Timestamp.is_quarter_end.__get__ (line 672)Timestamp.isoweekday (line 2543)_Timestamp.quarter.__get__ (line 864)Timestamp.tz_convert (line 2306) is no longer supported.  Instead of adding/subtracting `n`, use `n * obj.freq`pandas._libs.tslibs.timedeltaspandas._libs.tslibs.timestamps<strided and direct or indirect>ÐÐ1°ðN     ˆ4ˆz˜˜+ V¨4¨z¸ÀÈØ *˜AØð     ˜y¨Ð/@ÀØ ˆ<wÐ2°$°d¸-ÀqÈØ *˜AØð     ˆ4ˆxs˜!à ˜Q˜aØ ˆt:˜Q˜k¨Ø˜A˜QØ Ð-¨Q¨d°)¸1Ø89Ø:;Ø48¸Ø 1à Ð.¨a¨t°9¸DÀ È4Èqð )˜1Øð    ˆd!5Ð-¨Q¨g°T¸À#ÀQ؈q
        Alias for tzinfo.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(1584226800, unit='s', tz='Europe/Stockholm')
        >>> ts.tz
        <DstTzInfo 'Europe/Stockholm' CET+1:00:00 STD>
        Cannot subtract tz-naive and tz-aware datetime-like objects.
        Check if date is last day of the quarter.
 
        Returns
        -------
        bool
            True if date is last day of the quarter.
 
        See Also
        --------
        Timestamp.is_quarter_start : Similar property indicating the quarter start.
        Timestamp.quarter : Return the quarter of the date.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 14)
        >>> ts.is_quarter_end
        False
 
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 31)
        >>> ts.is_quarter_end
        True
        
        Check if the date is the last day of the month.
 
        Returns
        -------
        bool
            True if the date is the last day of the month.
 
        See Also
        --------
        Timestamp.is_month_start : Similar property indicating month start.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 14)
        >>> ts.is_month_end
        False
 
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 12, 31)
        >>> ts.is_month_end
        True
        
        Convert TimeStamp to a Julian Date.
 
        0 Julian date is noon January 1, 4713 BC.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52')
        >>> ts.to_julian_date()
        2458923.147824074
        
        Convert a Timestamp object to a native Python datetime object.
 
        If warn=True, issue a warning if nanoseconds is nonzero.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548')
        >>> ts.to_pydatetime()
        datetime.datetime(2020, 3, 14, 15, 32, 52, 192548)
 
        Analogous for ``pd.NaT``:
 
        >>> pd.NaT.to_pydatetime()
        NaT
        
        Convert the Timestamp to a NumPy datetime64.
 
        This is an alias method for `Timestamp.to_datetime64()`. The dtype and
        copy parameters are available here only for compatibility. Their values
        will not affect the return value.
 
        Returns
        -------
        numpy.datetime64
 
        See Also
        --------
        DatetimeIndex.to_numpy : Similar method for DatetimeIndex.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548651')
        >>> ts.to_numpy()
        numpy.datetime64('2020-03-14T15:32:52.192548651')
 
        Analogous for ``pd.NaT``:
 
        >>> pd.NaT.to_numpy()
        numpy.datetime64('NaT')
        
        Convert the underlying int64 representaton to the given unit.
 
        Parameters
        ----------
        unit : {"ns", "us", "ms", "s"}
        round_ok : bool, default True
            If False and the conversion requires rounding, raise.
 
        Returns
        -------
        Timestamp
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2023-01-01 00:00:00.01')
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01 00:00:00.010000')
        >>> ts.unit
        'ms'
        >>> ts = ts.as_unit('s')
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01 00:00:00')
        >>> ts.unit
        's'
        
        Convert timezone-aware Timestamp to another time zone.
 
        Parameters
        ----------
        tz : str, pytz.timezone, dateutil.tz.tzfile or None
            Time zone for time which Timestamp will be converted to.
            None will remove timezone holding UTC time.
 
        Returns
        -------
        converted : Timestamp
 
        Raises
        ------
        TypeError
            If Timestamp is tz-naive.
 
        Examples
        --------
        Create a timestamp object with UTC timezone:
 
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548651', tz='UTC')
        >>> ts
        Timestamp('2020-03-14 15:32:52.192548651+0000', tz='UTC')
 
        Change to Tokyo timezone:
 
        >>> ts.tz_convert(tz='Asia/Tokyo')
        Timestamp('2020-03-15 00:32:52.192548651+0900', tz='Asia/Tokyo')
 
        Can also use ``astimezone``:
 
        >>> ts.astimezone(tz='Asia/Tokyo')
        Timestamp('2020-03-15 00:32:52.192548651+0900', tz='Asia/Tokyo')
 
        Analogous for ``pd.NaT``:
 
        >>> pd.NaT.tz_convert(tz='Asia/Tokyo')
        NaT
        
        Implements datetime.replace, handles nanoseconds.
 
        Parameters
        ----------
        year : int, optional
        month : int, optional
        day : int, optional
        hour : int, optional
        minute : int, optional
        second : int, optional
        microsecond : int, optional
        nanosecond : int, optional
        tzinfo : tz-convertible, optional
        fold : int, optional
 
        Returns
        -------
        Timestamp with fields replaced
 
        Examples
        --------
        Create a timestamp object:
 
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548651', tz='UTC')
        >>> ts
        Timestamp('2020-03-14 15:32:52.192548651+0000', tz='UTC')
 
        Replace year and the hour:
 
        >>> ts.replace(year=1999, hour=10)
        Timestamp('1999-03-14 10:32:52.192548651+0000', tz='UTC')
 
        Replace timezone (not a conversion):
 
        >>> import pytz
        >>> ts.replace(tzinfo=pytz.timezone('US/Pacific'))
        Timestamp('2020-03-14 15:32:52.192548651-0700', tz='US/Pacific')
 
        Analogous for ``pd.NaT``:
 
        >>> pd.NaT.replace(tzinfo=pytz.timezone('US/Pacific'))
        NaT
        
        Localize the Timestamp to a timezone.
 
        Convert naive Timestamp to local time zone or remove
        timezone from timezone-aware Timestamp.
 
        Parameters
        ----------
        tz : str, pytz.timezone, dateutil.tz.tzfile or None
            Time zone for time which Timestamp will be converted to.
            None will remove timezone holding local time.
 
        ambiguous : bool, 'NaT', default 'raise'
            When clocks moved backward due to DST, ambiguous times may arise.
            For example in Central European Time (UTC+01), when going from
            03:00 DST to 02:00 non-DST, 02:30:00 local time occurs both at
            00:30:00 UTC and at 01:30:00 UTC. In such a situation, the
            `ambiguous` parameter dictates how ambiguous times should be
            handled.
 
            The behavior is as follows:
 
            * bool contains flags to determine if time is dst or not (note
              that this flag is only applicable for ambiguous fall dst dates).
            * 'NaT' will return NaT for an ambiguous time.
            * 'raise' will raise an AmbiguousTimeError for an ambiguous time.
 
        nonexistent : 'shift_forward', 'shift_backward, 'NaT', timedelta, default 'raise'
            A nonexistent time does not exist in a particular timezone
            where clocks moved forward due to DST.
 
            The behavior is as follows:
 
            * 'shift_forward' will shift the nonexistent time forward to the
              closest existing time.
            * 'shift_backward' will shift the nonexistent time backward to the
              closest existing time.
            * 'NaT' will return NaT where there are nonexistent times.
            * timedelta objects will shift nonexistent times by the timedelta.
            * 'raise' will raise an NonExistentTimeError if there are
              nonexistent times.
 
        Returns
        -------
        localized : Timestamp
 
        Raises
        ------
        TypeError
            If the Timestamp is tz-aware and tz is not None.
 
        Examples
        --------
        Create a naive timestamp object:
 
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548651')
        >>> ts
        Timestamp('2020-03-14 15:32:52.192548651')
 
        Add 'Europe/Stockholm' as timezone:
 
        >>> ts.tz_localize(tz='Europe/Stockholm')
        Timestamp('2020-03-14 15:32:52.192548651+0100', tz='Europe/Stockholm')
 
        Analogous for ``pd.NaT``:
 
        >>> pd.NaT.tz_localize()
        NaT
        
        Normalize Timestamp to midnight, preserving tz information.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 14, 15, 30)
        >>> ts.normalize()
        Timestamp('2020-03-14 00:00:00')
        Only resolutions 's', 'ms', 'us', 'ns' are supported.
    Pandas replacement for python datetime.datetime object.
 
    Timestamp is the pandas equivalent of python's Datetime
    and is interchangeable with it in most cases. It's the type used
    for the entries that make up a DatetimeIndex, and other timeseries
    oriented data structures in pandas.
 
    Parameters
    ----------
    ts_input : datetime-like, str, int, float
        Value to be converted to Timestamp.
    year, month, day : int
    hour, minute, second, microsecond : int, optional, default 0
    tzinfo : datetime.tzinfo, optional, default None
    nanosecond : int, optional, default 0
    tz : str, pytz.timezone, dateutil.tz.tzfile or None
        Time zone for time which Timestamp will have.
    unit : str
        Unit used for conversion if ts_input is of type int or float. The
        valid values are 'D', 'h', 'm', 's', 'ms', 'us', and 'ns'. For
        example, 's' means seconds and 'ms' means milliseconds.
 
        For float inputs, the result will be stored in nanoseconds, and
        the unit attribute will be set as ``'ns'``.
    fold : {0, 1}, default None, keyword-only
        Due to daylight saving time, one wall clock time can occur twice
        when shifting from summer to winter time; fold describes whether the
        datetime-like corresponds  to the first (0) or the second time (1)
        the wall clock hits the ambiguous time.
 
    Notes
    -----
    There are essentially three calling conventions for the constructor. The
    primary form accepts four parameters. They can be passed by position or
    keyword.
 
    The other two forms mimic the parameters from ``datetime.datetime``. They
    can be passed by either position or keyword, but not both mixed together.
 
    Examples
    --------
    Using the primary calling convention:
 
    This converts a datetime-like string
 
    >>> pd.Timestamp('2017-01-01T12')
    Timestamp('2017-01-01 12:00:00')
 
    This converts a float representing a Unix epoch in units of seconds
 
    >>> pd.Timestamp(1513393355.5, unit='s')
    Timestamp('2017-12-16 03:02:35.500000')
 
    This converts an int representing a Unix-epoch in units of seconds
    and for a particular timezone
 
    >>> pd.Timestamp(1513393355, unit='s', tz='US/Pacific')
    Timestamp('2017-12-15 19:02:35-0800', tz='US/Pacific')
 
    Using the other two forms that mimic the API for ``datetime.datetime``:
 
    >>> pd.Timestamp(2017, 1, 1, 12)
    Timestamp('2017-01-01 12:00:00')
 
    >>> pd.Timestamp(year=2017, month=1, day=1, hour=12)
    Timestamp('2017-01-01 12:00:00')
    
        Return POSIX timestamp as float.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548')
        >>> ts.timestamp()
        1584199972.192548
        
        Return True if date is first day of the year.
 
        Returns
        -------
        bool
 
        See Also
        --------
        Timestamp.is_year_end : Similar property indicating the end of the year.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 14)
        >>> ts.is_year_start
        False
 
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 1, 1)
        >>> ts.is_year_start
        True
        
        Return True if date is last day of the year.
 
        Returns
        -------
        bool
 
        See Also
        --------
        Timestamp.is_year_start : Similar property indicating the start of the year.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 14)
        >>> ts.is_year_end
        False
 
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 12, 31)
        >>> ts.is_year_end
        True
        
        Return True if year is a leap year.
 
        Returns
        -------
        bool
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 14)
        >>> ts.is_leap_year
        True
        
        Return UTC time tuple, compatible with time.localtime().
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2023-01-01 10:00:00', tz='Europe/Brussels')
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01 10:00:00+0100', tz='Europe/Brussels')
        >>> ts.utctimetuple()
        time.struct_time(tm_year=2023, tm_mon=1, tm_mday=1, tm_hour=9,
        tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=6, tm_yday=1, tm_isdst=0)
        
        Return a formatted string of the Timestamp.
 
        Parameters
        ----------
        format : str
            Format string to convert Timestamp to string.
            See strftime documentation for more information on the format string:
            https://docs.python.org/3/library/datetime.html#strftime-and-strptime-behavior.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548651')
        >>> ts.strftime('%Y-%m-%d %X')
        '2020-03-14 15:32:52'
        
        Return a named tuple containing ISO year, week number, and weekday.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2023-01-01 10:00:00')
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01 10:00:00')
        >>> ts.isocalendar()
        datetime.IsoCalendarDate(year=2022, week=52, weekday=7)
        
        Return a new Timestamp ceiled to this resolution.
 
        Parameters
        ----------
        freq : str
            Frequency string indicating the ceiling resolution.
        ambiguous : bool or {'raise', 'NaT'}, default 'raise'
            The behavior is as follows:
 
            * bool contains flags to determine if time is dst or not (note
              that this flag is only applicable for ambiguous fall dst dates).
            * 'NaT' will return NaT for an ambiguous time.
            * 'raise' will raise an AmbiguousTimeError for an ambiguous time.
 
        nonexistent : {'raise', 'shift_forward', 'shift_backward, 'NaT', timedelta}, default 'raise'
            A nonexistent time does not exist in a particular timezone
            where clocks moved forward due to DST.
 
            * 'shift_forward' will shift the nonexistent time forward to the
              closest existing time.
            * 'shift_backward' will shift the nonexistent time backward to the
              closest existing time.
            * 'NaT' will return NaT where there are nonexistent times.
            * timedelta objects will shift nonexistent times by the timedelta.
            * 'raise' will raise an NonExistentTimeError if there are
              nonexistent times.
 
        Raises
        ------
        ValueError if the freq cannot be converted.
 
        Notes
        -----
        If the Timestamp has a timezone, ceiling will take place relative to the
        local ("wall") time and re-localized to the same timezone. When ceiling
        near daylight savings time, use ``nonexistent`` and ``ambiguous`` to
        control the re-localization behavior.
 
        Examples
        --------
        Create a timestamp object:
 
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548651')
 
        A timestamp can be ceiled using multiple frequency units:
 
        >>> ts.ceil(freq='h') # hour
        Timestamp('2020-03-14 16:00:00')
 
        >>> ts.ceil(freq='min') # minute
        Timestamp('2020-03-14 15:33:00')
 
        >>> ts.ceil(freq='s') # seconds
        Timestamp('2020-03-14 15:32:53')
 
        >>> ts.ceil(freq='us') # microseconds
        Timestamp('2020-03-14 15:32:52.192549')
 
        ``freq`` can also be a multiple of a single unit, like '5min' (i.e.  5 minutes):
 
        >>> ts.ceil(freq='5min')
        Timestamp('2020-03-14 15:35:00')
 
        or a combination of multiple units, like '1h30min' (i.e. 1 hour and 30 minutes):
 
        >>> ts.ceil(freq='1h30min')
        Timestamp('2020-03-14 16:30:00')
 
        Analogous for ``pd.NaT``:
 
        >>> pd.NaT.ceil()
        NaT
 
        When rounding near a daylight savings time transition, use ``ambiguous`` or
        ``nonexistent`` to control how the timestamp should be re-localized.
 
        >>> ts_tz = pd.Timestamp("2021-10-31 01:30:00").tz_localize("Europe/Amsterdam")
 
        >>> ts_tz.ceil("h", ambiguous=False)
        Timestamp('2021-10-31 02:00:00+0100', tz='Europe/Amsterdam')
 
        >>> ts_tz.ceil("h", ambiguous=True)
        Timestamp('2021-10-31 02:00:00+0200', tz='Europe/Amsterdam')
        
        Return a numpy.datetime64 object with same precision.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(year=2023, month=1, day=1,
        ...                   hour=10, second=15)
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01 10:00:15')
        >>> ts.to_datetime64()
        numpy.datetime64('2023-01-01T10:00:15.000000')
        
        Return ctime() style string.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2023-01-01 10:00:00.00')
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01 10:00:00')
        >>> ts.ctime()
        'Sun Jan  1 10:00:00 2023'
        
        Return date object with same year, month and day.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2023-01-01 10:00:00.00')
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01 10:00:00')
        >>> ts.date()
        datetime.date(2023, 1, 1)
        
        Return new Timestamp object representing current time local to tz.
 
        Parameters
        ----------
        tz : str or timezone object, default None
            Timezone to localize to.
 
        Examples
        --------
        >>> pd.Timestamp.now()  # doctest: +SKIP
        Timestamp('2020-11-16 22:06:16.378782')
 
        Analogous for ``pd.NaT``:
 
        >>> pd.NaT.now()
        NaT
        
        Return proleptic Gregorian ordinal. January 1 of year 1 is day 1.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2023-01-01 10:00:50')
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01 10:00:50')
        >>> ts.toordinal()
        738521
        
        Return the day name of the Timestamp with specified locale.
 
        Parameters
        ----------
        locale : str, default None (English locale)
            Locale determining the language in which to return the day name.
 
        Returns
        -------
        str
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548651')
        >>> ts.day_name()
        'Saturday'
 
        Analogous for ``pd.NaT``:
 
        >>> pd.NaT.day_name()
        nan
        
        Return the day of the week represented by the date.
 
        Monday == 1 ... Sunday == 7.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2023-01-01 10:00:00')
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01 10:00:00')
        >>> ts.isoweekday()
        7
        
        Return the day of the year.
 
        Returns
        -------
        int
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 14)
        >>> ts.day_of_year
        74
        
        Return the daylight saving time (DST) adjustment.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2000-06-01 00:00:00', tz='Europe/Brussels')
        >>> ts
        Timestamp('2000-06-01 00:00:00+0200', tz='Europe/Brussels')
        >>> ts.dst()
        datetime.timedelta(seconds=3600)
        
        Return the month name of the Timestamp with specified locale.
 
        Parameters
        ----------
        locale : str, default None (English locale)
            Locale determining the language in which to return the month name.
 
        Returns
        -------
        str
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548651')
        >>> ts.month_name()
        'March'
 
        Analogous for ``pd.NaT``:
 
        >>> pd.NaT.month_name()
        nan
        
        Return the number of days in the month.
 
        Returns
        -------
        int
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 14)
        >>> ts.days_in_month
        31
        
        Return the current time in the local timezone.
 
        This differs from datetime.today() in that it can be localized to a
        passed timezone.
 
        Parameters
        ----------
        tz : str or timezone object, default None
            Timezone to localize to.
 
        Examples
        --------
        >>> pd.Timestamp.today()    # doctest: +SKIP
        Timestamp('2020-11-16 22:37:39.969883')
 
        Analogous for ``pd.NaT``:
 
        >>> pd.NaT.today()
        NaT
        
        Return the time formatted according to ISO 8601.
 
        The full format looks like 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS.mmmmmmnnn'.
        By default, the fractional part is omitted if self.microsecond == 0
        and self.nanosecond == 0.
 
        If self.tzinfo is not None, the UTC offset is also attached, giving
        giving a full format of 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS.mmmmmmnnn+HH:MM'.
 
        Parameters
        ----------
        sep : str, default 'T'
            String used as the separator between the date and time.
 
        timespec : str, default 'auto'
            Specifies the number of additional terms of the time to include.
            The valid values are 'auto', 'hours', 'minutes', 'seconds',
            'milliseconds', 'microseconds', and 'nanoseconds'.
 
        Returns
        -------
        str
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548651')
        >>> ts.isoformat()
        '2020-03-14T15:32:52.192548651'
        >>> ts.isoformat(timespec='microseconds')
        '2020-03-14T15:32:52.192548'
        
        Return the week number of the year.
 
        Returns
        -------
        int
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 14)
        >>> ts.week
        11
        
        Return time object with same time but with tzinfo=None.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2023-01-01 10:00:00')
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01 10:00:00')
        >>> ts.time()
        datetime.time(10, 0)
        
        Return time tuple, compatible with time.localtime().
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2023-01-01 10:00:00')
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01 10:00:00')
        >>> ts.timetuple()
        time.struct_time(tm_year=2023, tm_mon=1, tm_mday=1,
        tm_hour=10, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=6, tm_yday=1, tm_isdst=-1)
        
        Return utc offset.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2023-01-01 10:00:00', tz='Europe/Brussels')
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01 10:00:00+0100', tz='Europe/Brussels')
        >>> ts.utcoffset()
        datetime.timedelta(seconds=3600)
        
        Round the Timestamp to the specified resolution.
 
        Parameters
        ----------
        freq : str
            Frequency string indicating the rounding resolution.
        ambiguous : bool or {'raise', 'NaT'}, default 'raise'
            The behavior is as follows:
 
            * bool contains flags to determine if time is dst or not (note
              that this flag is only applicable for ambiguous fall dst dates).
            * 'NaT' will return NaT for an ambiguous time.
            * 'raise' will raise an AmbiguousTimeError for an ambiguous time.
 
        nonexistent : {'raise', 'shift_forward', 'shift_backward, 'NaT', timedelta}, default 'raise'
            A nonexistent time does not exist in a particular timezone
            where clocks moved forward due to DST.
 
            * 'shift_forward' will shift the nonexistent time forward to the
              closest existing time.
            * 'shift_backward' will shift the nonexistent time backward to the
              closest existing time.
            * 'NaT' will return NaT where there are nonexistent times.
            * timedelta objects will shift nonexistent times by the timedelta.
            * 'raise' will raise an NonExistentTimeError if there are
              nonexistent times.
 
        Returns
        -------
        a new Timestamp rounded to the given resolution of `freq`
 
        Raises
        ------
        ValueError if the freq cannot be converted
 
        Notes
        -----
        If the Timestamp has a timezone, rounding will take place relative to the
        local ("wall") time and re-localized to the same timezone. When rounding
        near daylight savings time, use ``nonexistent`` and ``ambiguous`` to
        control the re-localization behavior.
 
        Examples
        --------
        Create a timestamp object:
 
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548651')
 
        A timestamp can be rounded using multiple frequency units:
 
        >>> ts.round(freq='h') # hour
        Timestamp('2020-03-14 16:00:00')
 
        >>> ts.round(freq='min') # minute
        Timestamp('2020-03-14 15:33:00')
 
        >>> ts.round(freq='s') # seconds
        Timestamp('2020-03-14 15:32:52')
 
        >>> ts.round(freq='ms') # milliseconds
        Timestamp('2020-03-14 15:32:52.193000')
 
        ``freq`` can also be a multiple of a single unit, like '5min' (i.e.  5 minutes):
 
        >>> ts.round(freq='5min')
        Timestamp('2020-03-14 15:35:00')
 
        or a combination of multiple units, like '1h30min' (i.e. 1 hour and 30 minutes):
 
        >>> ts.round(freq='1h30min')
        Timestamp('2020-03-14 15:00:00')
 
        Analogous for ``pd.NaT``:
 
        >>> pd.NaT.round()
        NaT
 
        When rounding near a daylight savings time transition, use ``ambiguous`` or
        ``nonexistent`` to control how the timestamp should be re-localized.
 
        >>> ts_tz = pd.Timestamp("2021-10-31 01:30:00").tz_localize("Europe/Amsterdam")
 
        >>> ts_tz.round("h", ambiguous=False)
        Timestamp('2021-10-31 02:00:00+0100', tz='Europe/Amsterdam')
 
        >>> ts_tz.round("h", ambiguous=True)
        Timestamp('2021-10-31 02:00:00+0200', tz='Europe/Amsterdam')
        
        The abbreviation associated with self._creso.
 
        Examples
        --------
        >>> pd.Timestamp("2020-01-01 12:34:56").unit
        's'
 
        >>> pd.Timestamp("2020-01-01 12:34:56.123").unit
        'ms'
 
        >>> pd.Timestamp("2020-01-01 12:34:56.123456").unit
        'us'
 
        >>> pd.Timestamp("2020-01-01 12:34:56.123456789").unit
        'ns'
        today_Timestamp.asm8.__get__ (line 1120)
        Timestamp.combine(date, time)
 
        Combine date, time into datetime with same date and time fields.
 
        Examples
        --------
        >>> from datetime import date, time
        >>> pd.Timestamp.combine(date(2020, 3, 14), time(15, 30, 15))
        Timestamp('2020-03-14 15:30:15')
        _Timestamp.day_of_week.__get__ (line 830)_Timestamp.day_of_year.__get__ (line 847)Timestamp.fromordinal (line 1337)
        Timestamp.fromtimestamp(ts)
 
        Transform timestamp[, tz] to tz's local time from POSIX timestamp.
 
        Examples
        --------
        >>> pd.Timestamp.fromtimestamp(1584199972)  # doctest: +SKIP
        Timestamp('2020-03-14 15:32:52')
 
        Note that the output may change depending on your local time.
        _Timestamp.is_quarter_start.__get__ (line 645)_Timestamp.is_year_end.__get__ (line 724)Timestamp.isocalendar (line 1550)
        Timestamp.strptime(string, format)
 
        Function is not implemented. Use pd.to_datetime().
 
        Examples
        --------
        >>> pd.Timestamp.strptime("2023-01-01", "%d/%m/%y")
        Traceback (most recent call last):
        NotImplementedError
        _Timestamp.to_datetime64 (line 1175)_Timestamp.to_pydatetime (line 1150)Timestamp.tz_localize (line 2201)_Timestamp.unit.__get__ (line 252)Timestamp.utcfromtimestamp (line 1423)
        Timestamp.utcfromtimestamp(ts)
 
        Construct a timezone-aware UTC datetime from a POSIX timestamp.
 
        Notes
        -----
        Timestamp.utcfromtimestamp behavior differs from datetime.utcfromtimestamp
        in returning a timezone-aware object.
 
        Examples
        --------
        >>> pd.Timestamp.utcfromtimestamp(1584199972)
        Timestamp('2020-03-14 15:32:52+0000', tz='UTC')
        
        Timestamp.utcnow()
 
        Return a new Timestamp representing UTC day and time.
 
        Examples
        --------
        >>> pd.Timestamp.utcnow()   # doctest: +SKIP
        Timestamp('2020-11-16 22:50:18.092888+0000', tz='UTC')
        _Timestamp.week.__get__ (line 881)ИV ?°&¸ À1ðB    Ð$ I¨SÐ0CÀ1؈uA\  j°°°U¸)À1àˆrT˜ 2 T¨¨q°°R°q¸à ˆ4ˆ|˜3˜b  I¨S°Ø 1à ˆ4ˆxw˜aØ 8˜4˜s $ d¨"¨Aà 8˜6 à ˆ9C~ T¨°#°W¸DÀÀAØ ˆt=  9¨C¨qؘ4˜t 1à˜˜5  AàˆvRq
    We need to define min/max/resolution on both the Timestamp _instance_
    and Timestamp class.  On an instance, these depend on the object's _reso.
    On the class, we default to the values we would get with nanosecond _reso.
 
    See also: timedeltas.MinMaxReso
    'ambiguous' parameter must be one of: True, False, 'NaT', 'raise' (default)pandas._libs.tslibs.np_datetimeР ð    ˆt1ؐA؈d!Ø ˆ6AØ AØ QؐAؐ$b˜˜B˜f B e¨2¨S°ØBe˜1ؐ&˜˜˜b  1ؐ&˜˜˜b  Qؐ&˜˜˜b  Qؘ!ؐV˜1ؐX˜R˜u AؐX˜R˜w aؐ] " G¨2¨U°!ؐ\  7¨"¨AؐQ€AàØ    Ø    Ø    Ø    Ø    Ø    Ø    Ø    à    Ø    Ø    Ø    ð6    ˜1˜F '¨¨f°H¸AØ)¨à ˆ7'˜ð ˆs'˜Øj  ð     ˜ ð     ˆ5qØ ˆuH˜C˜qؐj Øð     ˜ 
¨$¨aØ$ A Z¨qؘ1˜J j°°c¸Øj Øð ˆs'˜˜d .°°°TÐ9IÈÈ!ؐj Øð ˆwaz Ø˜8 8¨1¨E°ð      ˆJaz ¨Qؐ3e˜4˜u C u¨D°°S¸¸Qؐc˜˜d $ c¨¨d°%°s¸%¸qؐs˜%˜t 7¨#¨U°!ؘC˜u D¨ °3°e¸1ؐs˜!Ø 1Ø q˜
 !ð qؐj Øðc˜ð
ؘ˜S Ø˜'  Aؘ'  Aؘ|¨3¨aؘ˜S à ˆuG˜1ؘq 
¨!Ø ˆvW˜Aؘq  ¨1Ø ˆt7˜!ؘq     ¨à x˜s !à ˜a˜qð x˜q 
¨&°°t¸3¸aØ % S¨¨7°#°S¸¸sÀ#ÀUÈ%ÈsÐRSØ 1à ˆ7!:˜Z v¨W°E¸¸SÀÀqØ *˜A˜Qð     ˜A˜Qà ˆ;c˜Ø ˜Ø $c˜ qØ *˜A˜Qà Ð    ¨7°&¸¸3¸aà ˆ2ˆWCqØ 1àÐ' q¨¨(°"°F¸"¸IÀRÀwÈbÐPQ€Að ˜I Qà ˆ6AØ 1à ˆ5Ð" *¨C¨uÐ4FÀaØ Ð% QØð     ˆ9AØ ˆ9AØ)¨¨'°°q¸¸1ؘ!˜5  AàÐ' qØ 3i˜s .°°<¸q€Aà    Ø    Ø    Ø    Ø    Ø    Ø    Ø    Ø    Ø    ðp    AؐAð     ˆ51Ø 4qà ˆ6˜Ø Ð.¨a¨w°mÀ4Àqð    *¨¨'°°Y¸a¸qØ ˆ6\  1ð    
ð     ˆ5qØ ˆxx˜q ¨Ø ˆ6˜Ø ˆy˜  ¨!Ø ˆ4ˆwaØ ˆwh˜a˜w aØ ˆ5qØ ˆxx˜q ¨Ø ˆ7'˜Ø ˆwh˜a˜z¨Ø ˆ7'˜Ø ˆwh˜a˜z¨Ø ˆ<w˜aØ ˆvX˜Q˜o¨QØ ˆ;g˜QØ ˆvX˜Q˜n¨L¸¸!Ø ˆ7'˜Ø Að     ˆ6A𠐘!Ø Ø)Ð9¸¸$¸iÀqÈØ Ð$ AØÐ' q¨¨ØÐ)¨ØÐ3Ð3IÈÈQØØ ˆgQØ ˆit˜1Ø ˆhaØ Ð+¨1ؐ(˜%˜w k°°Qð7˜%˜tÐ#3°1°Að u˜I Q h¨a¨s°'¸¸HÀCÀqØ/2°'¸¸FÀ#ÀQØ/2°!Ø&-¨T°°Q°aØ H˜Aà h˜c ¨    °°H¸GÀ3Àaؘc ¨
°#°V¸:ÀSÈØ% S¨¨Z°qؘaØ x˜s !à Ð )¨Ø m 3 d¨#¨[¸¸AàÐ' qØ ˆhe˜7 +¨T°Addition/subtraction of integers and integer-arrays with All dimensions preceding dimension %d must be indexed and not slicedBuffer view does not expose stridesCan only create a buffer that is contiguous in memory.Can provide at most one of tz, tzinfoCannot assign to read-only memoryviewCannot compare Timestamp with datetime.date. Use ts == pd.Timestamp(date) or ts.date() == date instead.Cannot compare tz-naive and tz-aware timestampsCannot convert Timestamp to nanoseconds without overflow. Use `.asm8.view('i8')` to cast represent Timestamp in its own unit (here, Cannot convert tz-naive Timestamp, use tz_localize to localizeCannot create writable memory view from read-only memoryviewCannot directly set timezone. Use tz_localize() or tz_convert() as appropriateCannot localize tz-aware Timestamp, use tz_convert for conversionsCannot pass a date attribute keyword argument when passing a date string; 'tz' is keyword-onlyCannot pass a datetime or Timestamp with tzinfo with the tz parameter. Use tz_convert instead.Cannot pass fold with possibly unambiguous input: int, float, numpy.datetime64, str, or timezone-aware datetime-like. Pass naive datetime-like or build Timestamp from components.Cannot transpose memoryview with indirect dimensions
        Check if the date is the first day of the quarter.
 
        Returns
        -------
        bool
            True if date is first day of the quarter.
 
        See Also
        --------
        Timestamp.is_quarter_end : Similar property indicating the quarter end.
        Timestamp.quarter : Return the quarter of the date.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 14)
        >>> ts.is_quarter_start
        False
 
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 4, 1)
        >>> ts.is_quarter_start
        True
        Converting to Period representation will drop timezone information.Discarding nonzero nanoseconds in conversion.Empty shape tuple for cython.arrayIncompatible checksums (0x%x vs (0x82a3537, 0x6ae9995, 0xb068931) = (name))Indirect dimensions not supportedInvalid mode, expected 'c' or 'fortran', got Note 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.Out of bounds on buffer access (axis __module__Result is too large for pandas.Timedelta. Convert inputs to datetime.datetime with 'Timestamp.to_pydatetime()' before subtracting.The nonexistent argument must be one of 'raise', 'NaT', 'shift_forward', 'shift_backward' or a timedelta objectTimestamp.__new__.<locals>.genexprTimestamp.fromtimestamp (line 1443)_cython_3_1_4._common_types_metatypeTimestamp.replace.<locals>.validateTimestamp.strptime() is not implemented. Use to_datetime() to parse date strings.Timestamp.to_julian_date (line 2511)Timestamp.to_numpy dtype and copy arguments are ignored.Timestamp.utctimetuple (line 1601)Unable to convert item to objectValid values for the fold argument are None, 0, or 1.ctime not yet supported on Timestamps which are outside the range of Python's standard library. For now, please call the components you need (such as `.year` and `.month`) and construct your string from there.date not yet supported on Timestamps which are outside the range of Python's standard library. got differing extents in dimension isocalendar not yet supported on Timestamps which are outside the range of Python's standard library. no default __reduce__ due to non-trivial __cinit__numpy._core.multiarray failed to importnumpy._core.umath failed to importpandas/_libs/tslibs/timestamps.pyxpytz timezones do not support fold. Please use dateutil timezones.strftime not yet supported on Timestamps which are outside the range of Python's standard library. For now, please call the components you need (such as `.year` and `.month`) and construct your string from there.timetuple not yet supported on Timestamps which are outside the range of Python's standard library. toordinal not yet supported on Timestamps which are outside the range of Python's standard library. unable to allocate shape and strides.value must be an integer, received 
        Return the day of the week represented by the date.
 
        Monday == 0 ... Sunday == 6.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2023-01-01')
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01  00:00:00')
        >>> ts.weekday()
        6
        
        Return time object with same time and tzinfo.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2023-01-01 10:00:00', tz='Europe/Brussels')
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01 10:00:00+0100', tz='Europe/Brussels')
        >>> ts.timetz()
        datetime.time(10, 0, tzinfo=<DstTzInfo 'Europe/Brussels' CET+1:00:00 STD>)
        
        Return the day of the week represented by the date.
 
        Monday == 1 ... Sunday == 7.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2023-01-01 10:00:00')
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01 10:00:00')
        >>> ts.isoweekday()
        7
        isoweekday
        Timestamp.utcnow()
 
        Return a new Timestamp representing UTC day and time.
 
        Examples
        --------
        >>> pd.Timestamp.utcnow()   # doctest: +SKIP
        Timestamp('2020-11-16 22:50:18.092888+0000', tz='UTC')
        utcnow__set__
        Return the day of the week represented by the date.
 
        Monday == 0 ... Sunday == 6.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2023-01-01')
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01  00:00:00')
        >>> ts.weekday()
        6
        weekday
        Timestamp.utcfromtimestamp(ts)
 
        Construct a timezone-aware UTC datetime from a POSIX timestamp.
 
        Notes
        -----
        Timestamp.utcfromtimestamp behavior differs from datetime.utcfromtimestamp
        in returning a timezone-aware object.
 
        Examples
        --------
        >>> pd.Timestamp.utcfromtimestamp(1584199972)
        Timestamp('2020-03-14 15:32:52+0000', tz='UTC')
        utcfromtimestamp
        Timestamp.fromtimestamp(ts)
 
        Transform timestamp[, tz] to tz's local time from POSIX timestamp.
 
        Examples
        --------
        >>> pd.Timestamp.fromtimestamp(1584199972)  # doctest: +SKIP
        Timestamp('2020-03-14 15:32:52')
 
        Note that the output may change depending on your local time.
        fromtimestamp_from_value_and_resofunc_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__
        Return a formatted string of the Timestamp.
 
        Parameters
        ----------
        format : str
            Format string to convert Timestamp to string.
            See strftime documentation for more information on the format string:
            https://docs.python.org/3/library/datetime.html#strftime-and-strptime-behavior.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548651')
        >>> ts.strftime('%Y-%m-%d %X')
        '2020-03-14 15:32:52'
        strftimetz__add____radd____sub____rsub__value
        The abbreviation associated with self._creso.
 
        Examples
        --------
        >>> pd.Timestamp("2020-01-01 12:34:56").unit
        's'
 
        >>> pd.Timestamp("2020-01-01 12:34:56.123").unit
        'ms'
 
        >>> pd.Timestamp("2020-01-01 12:34:56.123456").unit
        'us'
 
        >>> pd.Timestamp("2020-01-01 12:34:56.123456789").unit
        'ns'
        is_month_start
        Check if the date is the first day of the month.
 
        Returns
        -------
        bool
            True if the date is the first day of the month.
 
        See Also
        --------
        Timestamp.is_month_end : Similar property indicating the last day of the month.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 14)
        >>> ts.is_month_start
        False
 
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 1, 1)
        >>> ts.is_month_start
        True
        is_month_end
        Check if the date is the last day of the month.
 
        Returns
        -------
        bool
            True if the date is the last day of the month.
 
        See Also
        --------
        Timestamp.is_month_start : Similar property indicating month start.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 14)
        >>> ts.is_month_end
        False
 
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 12, 31)
        >>> ts.is_month_end
        True
        is_quarter_start
        Check if the date is the first day of the quarter.
 
        Returns
        -------
        bool
            True if date is first day of the quarter.
 
        See Also
        --------
        Timestamp.is_quarter_end : Similar property indicating the quarter end.
        Timestamp.quarter : Return the quarter of the date.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 14)
        >>> ts.is_quarter_start
        False
 
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 4, 1)
        >>> ts.is_quarter_start
        True
        is_quarter_end
        Check if date is last day of the quarter.
 
        Returns
        -------
        bool
            True if date is last day of the quarter.
 
        See Also
        --------
        Timestamp.is_quarter_start : Similar property indicating the quarter start.
        Timestamp.quarter : Return the quarter of the date.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 14)
        >>> ts.is_quarter_end
        False
 
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 31)
        >>> ts.is_quarter_end
        True
        is_year_start
        Return True if date is first day of the year.
 
        Returns
        -------
        bool
 
        See Also
        --------
        Timestamp.is_year_end : Similar property indicating the end of the year.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 14)
        >>> ts.is_year_start
        False
 
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 1, 1)
        >>> ts.is_year_start
        True
        is_year_end
        Return True if date is last day of the year.
 
        Returns
        -------
        bool
 
        See Also
        --------
        Timestamp.is_year_start : Similar property indicating the start of the year.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 14)
        >>> ts.is_year_end
        False
 
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 12, 31)
        >>> ts.is_year_end
        True
        is_leap_year
        Return True if year is a leap year.
 
        Returns
        -------
        bool
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 14)
        >>> ts.is_leap_year
        True
        day_of_week
        Return day of the week.
 
        Returns
        -------
        int
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 14)
        >>> ts.day_of_week
        5
        day_of_year
        Return the day of the year.
 
        Returns
        -------
        int
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 14)
        >>> ts.day_of_year
        74
        quarter
        Return the quarter of the year.
 
        Returns
        -------
        int
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 14)
        >>> ts.quarter
        1
        week
        Return the week number of the year.
 
        Returns
        -------
        int
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 14)
        >>> ts.week
        11
        days_in_month
        Return the number of days in the month.
 
        Returns
        -------
        int
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 14)
        >>> ts.days_in_month
        31
        _repr_base_date_repr_time_reprasm8
        Return numpy datetime64 format in nanoseconds.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp(2020, 3, 14, 15)
        >>> ts.asm8
        numpy.datetime64('2020-03-14T15:00:00.000000')
        _valuenanosecondyear_cresopandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp_from_dt64pandas._libs.tslibs.timestamps.__pyx_defaultspandas._libs.tslibs.timestamps.__pyx_scope_struct__genexprshape
        Return ctime() style string.
 
        Examples
        --------
        >>> ts = pd.Timestamp('2023-01-01 10:00:00.00')
        >>> ts
        Timestamp('2023-01-01 10:00:00')
        >>> ts.ctime()
        'Sun Jan  1 10:00:00 2023'
        ctime__getattr__memviewpandas._libs.tslibs.timestamps.arraypandas._libs.tslibs.timestamps.Enum_cython_3_1_4.cython_function_or_methodnumpy._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____pyx_t_5numpy_int64_t__cinit__View.MemoryView.array.__cinit__formatArgument '%.200s' must not be Noneobject of type 'NoneType' has no len()bytesexpected bytes, NoneType foundPyObject_GetBuffer: view==NULL argument is obsoleteView.MemoryView.array.__getbuffer__View.MemoryView.array.memview.__get__View.MemoryView.array.get_memviewView.MemoryView.array.__getattr__View.MemoryView.array.__getitem__View.MemoryView.array.__setitem__View.MemoryView.array.__reduce_cython__View.MemoryView.array.__setstate_cython__integer division or modulo by zeroView.MemoryView._allocate_bufferView.MemoryView.array_cwrapperView.MemoryView.Enum.__init__View.MemoryView.Enum.__reduce_cython__View.MemoryView.Enum.__setstate_cython__tupleView.MemoryView.memoryview.__cinit__View.MemoryView.memoryview.get_item_pointerView.MemoryView.memoryview.__getitem__View.MemoryView.memoryview.__setitem__View.MemoryView.memoryview.is_sliceView.MemoryView.memoryview.setitem_slice_assignmentView.MemoryView.memoryview.setitem_slice_assign_scalarView.MemoryView.memoryview.setitem_indexedView.MemoryView.memoryview.convert_item_to_object'NoneType' is not iterableView.MemoryView.memoryview.assign_item_from_objectView.MemoryView.memoryview.__getbuffer__View.MemoryView.memoryview.T.__get__View.MemoryView.memoryview.base.__get__View.MemoryView.memoryview.shape.__get__View.MemoryView.memoryview.strides.__get__View.MemoryView.memoryview.suboffsets.__get__View.MemoryView.memoryview.ndim.__get__View.MemoryView.memoryview.itemsize.__get__View.MemoryView.memoryview.nbytes.__get__View.MemoryView.memoryview.size.__get__View.MemoryView.memoryview.__repr__View.MemoryView.memoryview.__str__View.MemoryView.memoryview.is_c_contigView.MemoryView.memoryview.is_f_contigcView.MemoryView.memoryview.copyfortranView.MemoryView.memoryview.copy_fortranView.MemoryView.memoryview.__reduce_cython__View.MemoryView.memoryview.__setstate_cython__View.MemoryView.memoryview_cwrapper'NoneType' object is not iterableView.MemoryView._unellipsifyView.MemoryView.assert_direct_dimensionsmemviewsliceobjView.MemoryView.memview_sliceView.MemoryView.slice_memviewsliceView.MemoryView.pybuffer_indexView.MemoryView.transpose_memsliceView.MemoryView._memoryviewslice.convert_item_to_objectView.MemoryView._memoryviewslice.assign_item_from_objectView.MemoryView._memoryviewslice.__reduce_cython__View.MemoryView._memoryviewslice.__setstate_cython__View.MemoryView.memoryview_fromsliceView.MemoryView.get_slice_from_memviewView.MemoryView.memoryview_copyView.MemoryView.memoryview_copy_from_sliceView.MemoryView.copy_data_to_tempView.MemoryView._err_extentsView.MemoryView._err_dimView.MemoryView._errView.MemoryView._err_no_memoryView.MemoryView.memoryview_copy_contentsView.MemoryView.__pyx_unpickle_Enum'NoneType' object is not subscriptableView.MemoryView.__pyx_unpickle_Enum__set_statedatetime.datetime_CAPInumpy.import_arraypandas._pandas_datetime_CAPIpandas._libs.tslibs.timestamps.create_timestamp_from_tspandas._libs.tslibs.timestamps.__defaults__pandas._libs.tslibs.timestamps._unpickle_timestamppandas._libs.tslibs.timestamps.integer_op_not_supportedpandas._libs.tslibs.timestamps.MinMaxReso.__init__pandas._libs.tslibs.timestamps.MinMaxReso.__get__pandas._libs.tslibs.timestamps.MinMaxReso.__set__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.value.__get__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.unit.__get__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp._from_value_and_resopandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp._from_dt64pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.__hash__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.__richcmp__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp._compare_mismatched_resospandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp._compare_outside_nanorangepandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp._can_comparevalue too largeintpandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.__add__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.__radd__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.__sub__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.__rsub__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp._maybe_convert_value_to_localdictget'NoneType' object has no attribute '%.30s'pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp._get_start_end_fieldpandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.is_month_start.__get__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.is_month_end.__get__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.is_quarter_start.__get__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.is_quarter_end.__get__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.is_year_start.__get__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.is_year_end.__get__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp._get_date_name_fieldpandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.day_namestrpandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.month_namepandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.is_leap_year.__get__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.day_of_week.__get__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.day_of_year.__get__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.quarter.__get__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.week.__get__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.days_in_month.__get__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.normalizepandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.__reduce_ex__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.__setstate__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.__reduce__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.isoformatseptimespecpandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.__repr__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp._repr_base.__get__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp._date_repr.__get__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp._time_repr.__get__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp._as_cresopandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.as_unitpandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.asm8.__get__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.timestamppandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.to_pydatetimepandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.to_datetime64pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.to_numpypandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.to_periodpandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp._value.__get__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.nanosecond.__get__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.year.__get__pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp._creso.__get__pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.fromordinalpandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.nowpandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.todaypandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.utcnowpandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.utcfromtimestamppandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.fromtimestamppandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.strftimepandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.ctimepandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.datepandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.dstsuper(): empty __class__ cellpandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.isocalendarpandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.tznamepandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.utcoffsetpandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.utctimetuplepandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.timepandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.timetuplepandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.timetzpandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.toordinalpandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.strptimepandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.combinepandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.__new__tzinfopandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.__new__.genexpr.0genexprpandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp._roundpandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.roundpandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.floorpandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.ceilpandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.tzpandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.tz_localizepandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.tz_convertpandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.replacepandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.replace.validatepandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.to_julian_datepandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.isoweekdaypandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.weekdaypandas._libs.tslibs.timestamps.normalize_i8_stampSubscript deletion not supported by %.200sstruct __pyx_obj_6pandas_5_libs_6tslibs_10timestamps__Timestamp *(__pyx_t_5numpy_int64_t, npy_datetimestruct, PyDateTime_TZInfo *, int, struct __pyx_opt_args_6pandas_5_libs_6tslibs_10timestamps_create_timestamp_from_ts *__pyx_optional_args)create_timestamp_from_tspandas._libs.tslibs.baseABCTimestampbuiltinstypedatetimetimedeltanumpydtypeflatiterbroadcastndarraygenericnumberintegersignedintegerunsignedintegerinexactfloatingcomplexfloatingflexiblecharacterufuncpandas._libs.tslibs.offsetsBaseOffsetpandas._libs.tslibs.conversion_TSObjectpandas._libs.tslibs.dtypesPeriodDtypeBasepandas._libs.tslibs.nattype_NaTpandas._libs.tslibs.timedeltas_Timedeltapandas._libs.tslibs.tzconversionLocalizerpandas._libs.tslibs.ccalendarPyObject *c_MONTH_NUMBERSMONTH_TO_CAL_NUM__pyx_t_5numpy_int32_t *month_offsetpandas._libs.tslibs.timezonesPyDateTime_TZInfo *utc_stdlibc_OFFSET_TO_PERIOD_FREQSTRc_OFFSET_DEPR_FREQSTRc_REVERSE_OFFSET_DEPR_FREQSTRc_DEPR_ABBREVSattrname_to_abbrevsnpy_unit_to_attrnameattrname_to_npy_unitNPY_NATc_nat_stringsstruct __pyx_obj_6pandas_5_libs_6tslibs_7nattype__NaT *c_NaTpandas._libs.tslibs.np_datetimeint (__pyx_t_5numpy_int64_t, __pyx_t_5numpy_int64_t, int)cmp_sca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tle-endian compilerBuffer acquisition: Expected '{' after 'T'Buffer has wrong number of dimensions (expected %d, got %d)Item size of buffer (%zd byte%s) does not match size of '%s' (%zd byte%s)'%.200s' object is unsliceableasync generator raised StopAsyncIterationasync generator raised StopIterationgenerator raised StopIteration_cython_3_1_4Shared Cython type %.200s is not a type objectShared Cython type %.200s has the wrong size, try recompiling__name__ must be set to a string object__qualname__ must be set to a string objectfunction's dictionary may not be deletedsetting function's dictionary to a non-dict__defaults__ must be set to a tuple objectchanges to cyfunction.__defaults__ will not currently affect the values used in function calls__kwdefaults__ must be set to a dict objectchanges to cyfunction.__kwdefaults__ will not currently affect the values used in function calls__annotations__ must be set to a dict object%.200s() %s (%zd given)%.200s() %sBad call flags for CyFunction<cyfunction %U at %p>takes no argumentstakes exactly one argumenttakes no keyword argumentsunbound method %.200S() needs an argumentneeds an argument%.200s.%.200s is not a type object%.200s.%.200s size changed, may indicate binary incompatibility. Expected %zd from C header, got %zd from PyObject%.200s.%.200s size changed, may indicate binary incompatibility. Expected %zd from C header, got %zd-%zd from PyObjectinheritance from PyVarObject types like '%.200s' not currently supportedbase class '%.200s' is not a heap typeextension type '%.200s' has no __dict__ slot, but base type '%.200s' has: either add 'cdef dict __dict__' to the extension type or add '__slots__ = [...]' to the base typeinvalid vtable found for imported typemultiple bases have vtable conflict: '%.200s' and '%.200s'Unable to initialize pickling for %.200smetaclass conflict: the metaclass of a derived class must be a (non-strict) subclass of the metaclasses of all its bases__mro_entries__ must return a tupleBuffer is not indirectly contiguous in dimension %d.Buffer and memoryview are not contiguous in the same dimension.C-contiguous buffer is not contiguous in dimension %dC-contiguous buffer is not indirect in dimension %dBuffer exposes suboffsets but no stridesBuffer not compatible with direct access in dimension %d.Buffer is not indirectly accessible in dimension %d.Buffer not fortran contiguous.Buffer not C contiguous.Item size of buffer (%zu byte%s) does not match size of '%s' (%zu byte%s)Cannot copy memoryview slice with indirect dimensions (axis %d)memviewslice is already initialized!__pyx_fatalerrorAcquisition count is %d (line %d)value too large to convert to NPY_DATETIMEUNITvalue too large to convert to intvalue too large to convert to npy_int32value too large to convert to longgenerator already executinggenerator ignored GeneratorExitcannot pickle '%.200s' objectdoes not matchcompile time Python version %d.%d of module '%.100s' %s runtime version %d.%d__pyx_capi__%.200s does not export expected C variable %.200sC variable %.200s.%.200s has wrong signature (expected %.500s, got %.500s)%.200s does not export expected C function %.200sC function %.200s.%.200s has wrong signature (expected %.500s, got %.500s)byte string is too long__int__ returned non-int (type %.200s).  The ability to return an instance of a strict subclass of int is deprecated, and may be removed in a future version of Python.__int__ returned non-int (type %.200s)an integer is requiredð?(@8@N@@@ ¬@€„.A€C:AeÍÍAð¿c€0d€ÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿ@ÀG€ ø€0ø€€È€(ø€8ø€@ø€Hø€Pø€TÛh 0 É ¯€€˜ÈLäÈ(ºïf=•Ž ”ìՏդÕQ×g×'Ú!ÛSÛ“Ý¢ÝÞTÞ¥Þ˜À¤ÐŒ`ѐ Pß–ß’`Ï.text$mn`ß6.text$mn$00–ß’.text$xð .idata$5 ø8.00cfgXø.CRT$XCA`ø.CRT$XCZhø.CRT$XIApø.CRT$XIZxø.CRT$XPA€ø.CRT$XPZˆø.CRT$XTAø.CRT$XTZ øàÏ.rdata€ÈŒ.rdata$voltmd É4.rdata$zzzdbg@Ë.rtc$IAAHË.rtc$IZZPË.rtc$TAAXË.rtc$TZZ`Ë€0.xdataàûd.edataDüŒ.idata$2Ðü.idata$3èü .idata$4j.idata$6 @(.data@H@!.bssp´$.pdatad
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