Ë
|
nñúh= ã ó d Z ddlmZ ddlmZ ddlZddlZerddlm Z ddl
|
m Z ej ddd¬ « dd
|
« Z ej ddd¬ « dd « Z ej ddd¬ « d dd « Z ej ddd¬ « d dd « Zy)z
|
Numba 1D var kernels that can be shared by
|
* Dataframe / Series
|
* groupby
|
* rolling / expanding
|
|
Mirrors pandas/_libs/window/aggregation.pyx
|
é )Ú annotations)Ú TYPE_CHECKINGN)Únpt)Úis_monotonic_increasingTF)ÚnopythonÚnogilÚparallelc óÌ t j | « sH| |k( r|dz }nd}| }|dz }||z
|
}| |z
|
}||z
|
} | |z |z
|
}| }
|
|r ||
|
|z z }nd}|| |z
|
| |z
|
z z }||||||fS ©Né r ©ÚnpÚisnan) ÚvalÚnobsÚmean_xÚssqdm_xÚ compensationÚnum_consecutive_same_valueÚ
|
prev_valueÚ prev_meanÚyÚtÚdeltas úRH:\Change_password\venv_build\Lib\site-packages\pandas/core/_numba/kernels/var_.pyÚadd_varr s¦ ô 88C=Ø *Ò Ø &¨!Ñ +Ñ &à)*Ð &Ø
|
à Ø\Ñ) Ø ,Ñ Ø JØ6z A~ ØÙ Ø edlÑ "FàFØC)O¨¨f© Ñ5Ñ5Ø ,Ð0JÈJÐ VÐVó c ó® t j | « s;|dz }|r0||z
|
}| |z
|
}||z
|
}||z |z
|
}|}|||z z }|| |z
|
| |z
|
z z }nd}d}||||fS r r ) r r r r r r r r r s r Ú
|
remove_varr 5 s ô 88C=Ø Ù Ø Ñ-IØlÑ"AØF
|
AØ v:¨>LØEØ edlÑ "FØ i¨C°&©LÑ9Ñ 9GàFØGØ ,Ð .Ð.r c óÚ t |« }d}d}d} d}
|
d} t |d« }t |« xr t |« } t j ||¬« } t |« D ]í }|| }|| }|dk( s| s6| | }d}t ||« D ] }| | }t |||| |
|
||« \ }}} }
|
}}! ndt ||dz
|
|« D ] }| | }t |||| | « \ }}} } t ||dz
|
|« D ] }| | }t |||| |
|
« \ }}} }
|
}}! ||k\ r||kD r|dk( s|k\ rd}n| ||z
|
z }nt j }|| |< | ræd}d}d} d} ï t d« D cg c] }d }}| |fS c c}w )Nr ç r ©Údtype) ÚlenÚmaxr r ÚemptyÚranger r Únan)ÚvaluesÚ result_dtypeÚstartÚendÚ min_periodsÚddofÚNr r r Úcompensation_addÚcompensation_removeÚ is_monotonic_increasing_boundsÚoutputÚiÚsÚer r Újr ÚresultÚna_poss r Ú sliding_varr: I s% ô E
|
AØ DØ FØGØÐØ Ðäk 1Ó%KÜ%<Ø ó&ò &'ä
|
! #Ó
|
&ð #ô XXa|Ô ,Fä 1Xò A&Ø !HØ FØ 6Ñ7Ø JØ)*Ð &ä1a[ò Ø Qiô ØØØØØ$Ø.Ø óñØØØØ$Ø.Ù ñ ô& 5 Q¡<¨Ó+ò Ø QiÜ=GØv wÐ0Có>Ñ:fgÑ':ð ô 3q 1u: qÓ)ò Ø Qiô ØØØØØ$Ø.Ø óñØØØØ$Ø.Ù ð ð& ;Ò 4¨$¢;ØqyÐ 6¸$Ò >Ø à D¨4¡KÑ0äVVFàq â-ØDØFØGØ"%Ñ ðCA&ôL qÖ "AaÐ "FÐ "Ø 6>Ðùò #s Å E(c
|
ó^ t |« }t j |t j ¬« }t j || j ¬« }t j |t j ¬« } t j || j ¬« }
|
t j ||¬« } t j ||¬« } t |« D ]f } || }| | }|dk r| | }| | }|| }|| }| | }|
|
| }t |||||||« \ }}}}}}|| |< || |< || |< ||
|
|< |||< |||< h t |« D ]F }|| }| | }| | }||k\ r||kD r|dk( s||k\ rd}n|||z
|
z }nt j }|| |< H t d« D cg c] } d }} | |fS c c} w )Nr" r r r! )r$ r ÚzerosÚint64r# r' r r( )r) r* ÚlabelsÚngroupsr- r. r/ Únobs_arrÚcomp_arrÚconsecutive_countsÚ prev_valsr3 Úmeansr4 Úlabr r r r r0 r r r8 r9 s r Ú grouped_varrF ª sô ô F Aäxx¤r§x¡xÔ0HÜxx v§|¡|Ô4HÜ '´·±Ô:Ðܨ¯ © Ô5IÜ XXg \Ô 2FÜ HHW LÔ 1Eä 1Xò $ ØQiØQià 7Ø àsØ+Ø}Ø# C=ÐØ%7¸Ñ%<Ð"Ø s^
|
ô Ø Ø Ø Ø Ø Ø &Ø ó
|
ñ
|
Ø Ø Ø Ø Ø &Ø ð s Øc
|
Ø"<Ð3Ñ Ø# #Ø( Ø ðI$ ôN W~ò Ø}Ø%7¸Ñ%<Ð"Ø+Ø ;Ò 4¨$¢;ØqyÐ 6¸$Ò >Ø à D¨4¡KÑ0äVVFØ s ð ô" qÖ "AaÐ "FÐ "Ø 6>Ðùò #s Æ F*)r Úfloatr Úintr rG r rG r rG r rH r rG Úreturnz+tuple[int, float, float, float, int, float]) r rG r rH r rG r rG r rG rI z tuple[int, float, float, float])r )r) ú
|
np.ndarrayr* únp.dtyper+ rJ r, rJ r- rH r. rH rI ú tuple[np.ndarray, list[int]])r) rJ r* rK r> znpt.NDArray[np.intp]r? rH r- rH r. rH rI rL )Ú__doc__Ú
|
__future__r Útypingr ÚnumbaÚnumpyr Úpandas._typingr Ú!pandas.core._numba.kernels.sharedr Újitr r r: rF © r r ú<module>rV sÔ ðñõ #å ã Û áÝ"å Eð D ¨uÔ5ðWØ ðWà
|
ðWð ðWð ð Wð
|
ð Wð !$ð Wð ðWð 1òWó 6ðWð< D ¨uÔ5ð/Ø ð/Øð/Ø#(ð/Ø38ð/ØHMð/à$ò/ó 6ð/ð& D ¨uÔ5ð ð ]Ø ð]àð]ð ð]ð
|
ð ]ð
|
ð ]ð ð ]ð "ò]ó 6ð]ð@ D ¨uÔ5ð ð JØ ðJàðJð !ðJð ð Jð
|
ð Jð ð Jð "òJó 6ñJr
|
