hyb
2025-12-23 7e5db3a16b423ec4a43459805e277979bcac7db5
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
Ë
nñúhËãó”—dZddlmZddlmZmZddlZddlZddl    m
Z ddl m Z erddlmZmZdddd    œ                                            dd
„Zdddd    œ                                    dd „Zdddd    œ                                    dd „Zddd œ                                    dd„Zddd œ                            dd„Zddd œ                            dd„Zddd œ                            dd„Zddddœ                                    dd„Zddddœ                                    dd„Zy)zb
masked_reductions.py is for reduction algorithms using a mask-based approach
for missing values.
é)Ú annotations)Ú TYPE_CHECKINGÚCallableN)Úmissing)Úcheck_below_min_count)ÚAxisIntÚnptT)ÚskipnaÚ    min_countÚaxisc ó‚—|sB|j«st|jd|«rtjS||fd|i|¤ŽSt|j||«r!||j
dk(rtjS|j tj t«k(r||}||fd|i|¤ŽS||f||dœ|¤ŽS)aa
    Sum, mean or product for 1D masked array.
 
    Parameters
    ----------
    func : np.sum or np.prod
    values : np.ndarray
        Numpy array with the values (can be of any dtype that support the
        operation).
    mask : np.ndarray[bool]
        Boolean numpy array (True values indicate missing values).
    skipna : bool, default True
        Whether to skip NA.
    min_count : int, default 0
        The required number of valid values to perform the operation. If fewer than
        ``min_count`` non-NA values are present the result will be NA.
    axis : int, optional, default None
    Nr é)Úwherer )    ÚanyrÚshapeÚ
libmissingÚNAÚndimÚdtypeÚnpÚobject)ÚfuncÚvaluesÚmaskr
r r Úkwargss       ú\H:\Change_password\venv_build\Lib\site-packages\pandas/core/array_algos/masked_reductions.pyÚ _reductionsrs·€ñ8 Ø 8‰8Œ:Ô.¨v¯|©|¸TÀ9ÔMÜ—=‘=Ð  á˜Ñ4 TÐ4¨VÑ4Ð 4ä   §¡¨t°YÔ ?Ø ˆL˜FŸK™K¨1Ò,ä—=‘=Ð  à <‰<œ2Ÿ8™8¤FÓ+Ò +à˜T˜E‘]ˆFÙ˜Ñ4 TÐ4¨VÑ4Ð 4ِFÐ= 4 %¨dÑ=°fÑ=Ð=ócó@—ttj|||||¬«S©N©rrr
r r )rrÚsumr!s     rr"r"Hs#€ô Ü
‰v D°À9ÐSWô ðrcó@—ttj|||||¬«Sr )rrÚprodr!s     rr$r$Us#€ô Ü
‰˜ T°&ÀIÐTXô ðr)r
r cóʗ|s6|j«s |jstjS|||¬«S||}|jr
|||¬«StjS)a›
    Reduction for 1D masked array.
 
    Parameters
    ----------
    func : np.min or np.max
    values : np.ndarray
        Numpy array with the values (can be of any dtype that support the
        operation).
    mask : np.ndarray[bool]
        Boolean numpy array (True values indicate missing values).
    skipna : bool, default True
        Whether to skip NA.
    axis : int, optional, default None
    )r )rÚsizerr)rrrr
r Úsubsets      rÚ_minmaxr(bsX€ñ. Ø 8‰8Œ:˜VŸ[š[ä—=‘=Ð  á˜ TÔ*Ð *à˜˜‘ˆØ ;Š;Ù˜ TÔ*Ð *ô—=‘=Ð  rcó>—ttj||||¬«S©N©rrr
r )r(rÚminr+s    rr,r,ˆó€ô ”2—6‘6 &¨t¸FÈÔ NÐNrcó>—ttj||||¬«Sr*)r(rÚmaxr+s    rr/r/’r-rcó–—|jr|j«rtjSt    t
j ||||¬«Sr*)r&ÚallrrrrÚmeanr+s    rr2r2œs4€ð ;Š;˜$Ÿ(™(œ*܏}‰}ÐÜ ”r—w‘w v°DÀÈdÔ SÐSrr)r
r Úddofc    ó —|jr|j«rtjSt    j
«5t    j dt«ttj|||||¬«cddd«S#1swYyxYw©NÚignore©rrr
r r3) r&r1rrÚwarningsÚcatch_warningsÚ simplefilterÚRuntimeWarningrrÚvarr7s     rr<r<¨óg€ð ;Š;˜$Ÿ(™(œ*܏}‰}Ðä    ×     Ñ     Ó    "ñ
Ü×јh¬Ô7ÜÜ F‰F˜6¨°VÀ$ÈTô
÷
÷
ò
úó Á9BÂB c    ó —|jr|j«rtjSt    j
«5t    j dt«ttj|||||¬«cddd«S#1swYyxYwr5) r&r1rrr8r9r:r;rrÚstdr7s     rr@r@ºr=r>) rrrú
np.ndarrayrúnpt.NDArray[np.bool_]r
Úboolr Úintr úAxisInt | None)
rrArrBr
rCr rDr rE)
rrrrArrBr
rCr rE)rrArrBr
rCr rE)
rrArrBr
rCr rEr3rD)Ú__doc__Ú
__future__rÚtypingrrr8ÚnumpyrÚ pandas._libsrrÚpandas.core.nanopsrÚpandas._typingrr    rr"r$r(r,r/r2r<r@©rrú<module>rNsIðñõ#÷óãå.å4á÷ðØØñ+>Ø
ð+>à ð+>ð  ð+>ð
ð +>ð ð +>ð ó+>ðdØØñ
Ø ð
à
ð
ð ð    
ð
ð
ð ó
ð"ØØñ
Ø ð
à
ð
ð ð    
ð
ð
ð ó
ð$Øñ #!Ø
ð#!à ð#!ð  ð#!ð
ð #!ð ó #!ðTØñ OØ ðOà
ðOð ð    Oð
ó OðØñ OØ ðOà
ðOð ð    Oð
ó OðØñ     TØ ð    Tà
ð    Tð ð        Tð
ó     Tð ØØñ 
Ø ð
à
ð
ð ð    
ð
ð 
ð ó 
ð,ØØñ 
Ø ð
à
ð
ð ð    
ð
ð 
ð ô 
r