Ë
|
nñúhX ã óÂ d Z ddlmZ ddlmZmZ ddlZddlmZ ddl Z
|
erddl m Z ddl mZ ej ddd ¬
|
« dd « Z ej ddd ¬
|
« dd « Z ej ddd ¬
|
« dd « Ze dd« Z ej ddd ¬
|
« dd« Zy)z
|
Numba 1D sum kernels that can be shared by
|
* Dataframe / Series
|
* groupby
|
* rolling / expanding
|
|
Mirrors pandas/_libs/window/aggregation.pyx
|
é )Ú annotations)Ú TYPE_CHECKINGÚAnyN)Úregister_jitable)Únpt)Úis_monotonic_increasingTF)ÚnopythonÚnogilÚparallelc ó t j | « s(|dz }| |z
|
}||z }||z
|
|z
|
}|}| |k( r|dz }nd}| }|||||fS ©Né ©ÚnpÚisnan)ÚvalÚnobsÚsum_xÚ compensationÚnum_consecutive_same_valueÚ
|
prev_valueÚyÚts úRH:\Change_password\venv_build\Lib\site-packages\pandas/core/_numba/kernels/sum_.pyÚadd_sumr sm ô 88C=Ø Ø ,Ñ Ø AIØ5y 1} Øà *Ò Ø &¨!Ñ +Ñ &à)*Ð &Ø
|
à Ð&@À*Ð LÐLó c ój t j | « s|dz }| |z
|
}||z }||z
|
|z
|
}|}|||fS r r )r r r r r r s r Ú
|
remove_sumr 3 sL ô 88C=Ø Ø D<Ñ Ø AIØ5y 1} ØØ Ð $Ð$r c
|
óþ | j }t j }|j dk( rd}t |« }d}d} d}
|
d} g } t |« xr t |« } t j ||¬« }t |« D ]û }|| }|| }|dk( s| s4| | }d}t ||« D ] }| | }t ||| |
|
||« \ }} }
|
}} n`t ||dz
|
|« D ] }| | }t ||| | « \ }} } t ||dz
|
|« D ] }| | }t ||| |
|
« \ }} }
|
}} |dcxk( r|k( rn nd}n5||k\ r|k\ r|z }n%| }n"|}|j dk( r| j |« |||< | röd}d} d} ý || fS )NÚir ©Údtyper ) r" r ÚnanÚkindÚlenr ÚemptyÚranger r Úappend)ÚvaluesÚ result_dtypeÚstartÚendÚ min_periodsr" Úna_valÚNr r Úcompensation_addÚcompensation_removeÚna_posÚ is_monotonic_increasing_boundsÚoutputr ÚsÚer r Újr Úresults r Ú sliding_sumr9 @ s ð LLEäVVFØ zzSÒØä E
|
AØ DØ EØÐØÐØ Fä%<Ø ó&ò &'ä
|
! #Ó
|
&ð #ô XXa|Ô ,Fä 1Xò @$Ø !HØ FØ 6Ñ7Ø JØ)*Ð &ä1a[ò Ø Qiô ØØØØ$Ø.Ø ó ñ ØØØ$Ø.Ù ñ ô" 5 Q¡<¨Ó+ò Ø QiÜ3=ØuÐ&9ó4Ñ0eÑ 0ð ô 3q 1u: qÓ)ò Ø Qiô ØØØØ$Ø.Ø ó ñ ØØØ$Ø.Ù ð ð" 1Ô # Õ #Ø FØ [Ò Ø)¨TÒ1Ø# dÑ*à àFØzzSÒ Ø aÔ àq â-ØDØEØ"#Ñ ðA@$ðD 6>Ðr c ó< t |« }t j |t j ¬« }t j || j ¬« }t j |t j ¬« }t j || j ¬« }t j ||¬« } t |« D ]Z }
|
||
|
} | |
|
} | dk r| | } || }|| }|| }|| }t | || |||« \ }} }}}| | | < ||| < ||| < ||| < ||| < \ | ||||fS )Nr! r )r% r ÚzerosÚint64r" r' r )r) r* ÚlabelsÚngroupsr/ Únobs_arrÚcomp_arrÚconsecutive_countsÚ prev_valsr4 r Úlabr r r r0 r r s r Úgrouped_kahan_sumrD ¡ sD ô F Aäxx¤r§x¡xÔ0HÜxx v§|¡|Ô4HÜ '´·±Ô:Ðܨ¯ © Ô5IÜ XXg \Ô 2Fä 1Xò ØQiØQià 7Ø às Ø}Ø# C=ÐØ%7¸Ñ%<Ð"Ø s^
|
ô Ø Ø Ø Ø Ø &Ø ó
|
ñ
|
Ø Ø Ø Ø &Ø ð s Ø"<Ð3Ñ Ø# #Ø( Ø ðA ðB 8XÐ'9¸9Ð DÐDr c óÔ g }t | |||« \ }}}} }
|
t |« D ]A } || } | | } |
|
| }|| }| |k\ r| | k\ r|| z }n|}n|}|j | « ||| < C ||fS )N)rD r' r( )r) r* r= r> r- r2 r4 r? r@ rA rB rC r r r r r8 s r Ú grouped_sumrF Ö s© ð Fä@QØ f góAÑ=FHhÐ 2°Iô
|
W~ò Ø}Ø%7¸Ñ%<Ð"Ø s^
|
Øs Ø ;Ò Ø)¨TÒ1Ø# dÑ*à àFØ MM#Ô Ø s ð ð 6>Ðr )r r r Úintr r r r r rG r r Úreturnz tuple[int, Any, Any, int, Any])
|
r r r rG r r r r rH ztuple[int, Any, Any]) r) ú
|
np.ndarrayr* únp.dtyper+ rI r, rI r- rG rH ú tuple[np.ndarray, list[int]])
|
r) rI r* rJ r= únpt.NDArray[np.intp]r> rG rH zWtuple[np.ndarray, npt.NDArray[np.int64], np.ndarray, npt.NDArray[np.int64], np.ndarray]) r) rI r* rJ r= rL r> rG r- rG rH rK )Ú__doc__Ú
|
__future__r Útypingr r ÚnumbaÚnumba.extendingr Únumpyr Úpandas._typingr Ú!pandas.core._numba.kernels.sharedr Újitr r r9 rD rF © r r ú<module>rW sê ðñõ #÷ó
|
Ý ,Û áÝ"å Eð D ¨uÔ5ðMØ ðMà
|
ðMð ðMð ð Mð
|
!$ð Mð ð Mð $òMó 6ðMð0 D ¨uÔ5ð %Ø ð %Øð %Ø #ð %Ø36ð %àò %ó 6ð %ð D ¨uÔ5ð\Ø ð\àð\ð ð\ð
|
ð \ð
|
ð \ð "ò \ó 6ð\ð@ ð1EØ ð1Eàð1Eð !ð1Eð ð 1Eð
|
ò 1Eó ð1Eðh D ¨uÔ5ð Ø ð àð ð !ð ð ð ð
|
ð ð "ò ó 6ñ r
|
