zmc
2023-12-22 9fdbf60165db0400c2e8e6be2dc6e88138ac719a
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
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
U
¬ý°dύã@s”ddlmZddlmZddlZddlmZmZmZm    Z    m
Z
m Z m Z ddl ZddlmZmZddlmZddlmZmZmZmZmZmZmZmZmZm Z!m"Z"ddl#m$Z$dd    l%m&Z&dd
l'm(Z(m)Z)dd l*m+Z+m,Z,m-Z-m.Z.m/Z/dd l0m1Z1m2Z2m3Z3m4Z4dd l5m6Z6m7Z7ddl8m9Z9m:Z:m;Z;m<Z<m=Z=m>Z>m?Z?m@Z@ddlAmBZBddlCmDZDmEZEmFZFmGZGddlHmIZIddlJmKmLZddlMmNZOddlPmKmQZRerÂddl0mSZSmTZTddlMmUZUmVZVddlWmXZXe dedZYddiZZd?ddœdd„Z[Gdd„deOj\e!j]ƒZ^dd „Z_d@d"d#d$dd%œd&d'„Z`e ddd(œd)d*„ƒZae d+d,d(œd-d*„ƒZad.dd(œd/d*„ZadAd0d1œd2d3„ZdBd5d6œd7d8„ZbdCd9d1œd:d;„Zcd<d1œd=d>„ZddS)Dé)Ú annotations)Ú    timedeltaN)Ú TYPE_CHECKINGÚAnyÚCallableÚLiteralÚSequenceÚTypeVarÚoverload)ÚalgosÚlib)Ú NDArrayBacked) Ú
BaseOffsetÚNaTÚNaTTypeÚ    TimedeltaÚastype_overflowsafeÚdt64arr_to_periodarrÚget_unit_from_dtypeÚiNaTÚparsingÚperiodÚ    to_offset)Ú    FreqGroup)Úisleapyear_arr)ÚTickÚ delta_to_tick)ÚDIFFERENT_FREQÚIncompatibleFrequencyÚPeriodÚget_period_field_arrÚperiod_asfreq_arr)Ú AnyArrayLikeÚDtypeÚNpDtypeÚnpt)Úcache_readonlyÚdoc)Ú ensure_objectÚis_datetime64_any_dtypeÚis_datetime64_dtypeÚis_dtype_equalÚis_float_dtypeÚis_integer_dtypeÚis_period_dtypeÚ pandas_dtype)Ú PeriodDtype)ÚABCIndexÚABCPeriodIndexÚ    ABCSeriesÚABCTimedeltaArray)Úisna)Ú datetimelike)Ú NumpySorterÚNumpyValueArrayLike)Ú DatetimeArrayÚTimedeltaArray)ÚExtensionArrayÚ BaseOffsetT)ÚboundÚklassÚ PeriodArrayÚstr©Únamecs ‡fdd„}ˆ|_||_t|ƒS)Ncs|jj}tˆ|j|ƒ}|S©N)ÚfreqÚ_period_dtype_coder Úasi8)ÚselfÚbaseÚresultrA©úPd:\z\workplace\vscode\pyvenv\venv\Lib\site-packages\pandas/core/arrays/period.pyÚfhsz_field_accessor.<locals>.f)Ú__name__Ú__doc__Úproperty)rBZ    docstringrLrJrArKÚ_field_accessorgs rPcs^eZdZUdZdZdZe e¡Z    e
fZ e Z dZeddœdd„ƒZgZd    ed
<d gZd    ed <d ddgZd    ed<dddddddddddddddd d!gZd    ed"<eeeZd    ed#<d$d%d&gZd    ed'<d(ed)<dšd,d-d.d/œd0d1„Zed›d2d3d,dd4œd5d6„ƒZed*d+d7œd8d9d,d-dd:œd;d<„ƒZed*d+d7œd,d-dd/œd=d>„ƒZedœddœd?d@„ƒZedAdB„ƒZdCdDdEœdFdG„ZdHdIdEœdJdK„Z d.dœdLdM„Z!e"d(dœdNdO„ƒZ#edPdœdQdR„ƒZ$ddSd2dTœdUdV„Z%dždWdX„Z&e'ddYƒZ(e'ddZƒZ)e'dd[ƒZ*e'dd\ƒZ+e'dd]ƒZ,e'dd^ƒZ-e'dd_ƒZ.e.Z/e'dd`ƒZ0e0Z1e1Z2e'ddaƒZ3Z4e'ddbƒZ5e'dƒZ6e'd dcƒZ7e7Z8ed2dœddde„ƒZ9dŸdHdgdhœdidj„Z:dCdœdkdl„Z;e<fe=dmdmdnœ—Žd dHddhœdpdq„ƒZ>d¡d-drœdsdt„Z?e@jAdud*dvœdwdxdyœdzd{„ƒZBd¢d-d}œ‡fd~d„ ZCd£dd‚dƒd„d…œd†d‡„ZDd¤ddœ‡fdˆd‰„ ZEdŠd‹ddŒœddŽ„ZFdPdœdd‘„ZG‡fd’d“„ZHd”dd•œd–d—„ZId˜d™„ZJ‡ZKS)¥r?a)
    Pandas ExtensionArray for storing Period data.
 
    Users should use :func:`~pandas.period_array` to create new instances.
    Alternatively, :func:`~pandas.array` can be used to create new instances
    from a sequence of Period scalars.
 
    Parameters
    ----------
    values : Union[PeriodArray, Series[period], ndarray[int], PeriodIndex]
        The data to store. These should be arrays that can be directly
        converted to ordinals without inference or copy (PeriodArray,
        ndarray[int64]), or a box around such an array (Series[period],
        PeriodIndex).
    dtype : PeriodDtype, optional
        A PeriodDtype instance from which to extract a `freq`. If both
        `freq` and `dtype` are specified, then the frequencies must match.
    freq : str or DateOffset
        The `freq` to use for the array. Mostly applicable when `values`
        is an ndarray of integers, when `freq` is required. When `values`
        is a PeriodArray (or box around), it's checked that ``values.freq``
        matches `freq`.
    copy : bool, default False
        Whether to copy the ordinals before storing.
 
    Attributes
    ----------
    None
 
    Methods
    -------
    None
 
    See Also
    --------
    Period: Represents a period of time.
    PeriodIndex : Immutable Index for period data.
    period_range: Create a fixed-frequency PeriodArray.
    array: Construct a pandas array.
 
    Notes
    -----
    There are two components to a PeriodArray
 
    - ordinals : integer ndarray
    - freq : pd.tseries.offsets.Offset
 
    The values are physically stored as a 1-D ndarray of integers. These are
    called "ordinals" and represent some kind of offset from a base.
 
    The `freq` indicates the span covered by each element of the array.
    All elements in the PeriodArray have the same `freq`.
    ièZ periodarray)rz type[Period]©ÚreturncCstSrC)r©rGrJrJrKÚ _scalar_type±szPeriodArray._scalar_typez    list[str]Ú
_other_opsÚ is_leap_yearÚ    _bool_opsÚ
start_timeZend_timerDÚ _object_opsÚyearÚmonthÚdayÚhourÚminuteÚsecondÚ
weekofyearÚweekdayÚweekÚ    dayofweekÚ day_of_weekÚ    dayofyearÚ day_of_yearÚquarterÚqyearÚ days_in_monthÚ daysinmonthÚ
_field_opsÚ_datetimelike_opsÚstrftimeÚ to_timestampÚasfreqÚ_datetimelike_methodsr0Ú_dtypeNFz Dtype | NoneÚboolÚNone)ÚdtypeÚcopyrRcCsÂt||ƒ}|dk    rt |¡}t|tƒrD|j}t|t|ƒƒsTtdƒ‚nt|tƒrT|j}t|t|ƒƒrŒ|dk    r~||j    kr~t
||ƒ‚|j |j    }}t j |d|d}|dkr¬tdƒ‚t ||t|ƒ¡dS)NzIncorrect dtypeÚint64©rtruz,freq is not specified and cannot be inferred)Úvalidate_dtype_freqrÚ_maybe_convert_freqÚ
isinstancer3Ú_valuesÚtypeÚ    TypeErrorr2rDÚraise_on_incompatibleÚ_ndarrayÚnpÚarrayÚ
ValueErrorr Ú__init__r0)rGÚvaluesrtrDrurJrJrKrƒÔs"
 
 
 
 
 
zPeriodArray.__init__z
np.ndarrayzBaseOffset | None)r„rDrtrRcCs0d}t|tjƒr|jdks"t|ƒ‚||||dS)Nz Should be numpy array of type i8Úi8)rDrt)rzr€ÚndarrayrtÚAssertionError)Úclsr„rDrtZ assertion_msgrJrJrKÚ _simple_newïszPeriodArray._simple_newrwztype[PeriodArray]z&Sequence[Period | None] | AnyArrayLike)rˆÚscalarsrtrurRcCst|rt|tƒr|j}nd}t||ƒr@t|j|ƒ|r<| ¡}|Stj|td}|pZt     
|¡}t      ||¡}|||dS)N©rt©rD) rzr0rDrxrtrur€ÚasarrayÚobjectÚ    libperiodZ extract_freqZextract_ordinals)rˆrŠrtrurDÚperiodsÚordinalsrJrJrKÚ_from_sequenceûs
  zPeriodArray._from_sequencecCs|j|||dS)Nrw)r’)rˆÚstringsrtrurJrJrKÚ_from_sequence_of_stringssz%PeriodArray._from_sequence_of_stringscCst|||ƒ\}}|||dS)a
        Construct a PeriodArray from a datetime64 array
 
        Parameters
        ----------
        data : ndarray[datetime64[ns], datetime64[ns, tz]]
        freq : str or Tick
        tz : tzinfo, optional
 
        Returns
        -------
        PeriodArray[freq]
        rŒ)r)rˆÚdatarDÚtzrJrJrKÚ_from_datetime64szPeriodArray._from_datetime64cCsˆt |¡}|dk    rt |¡}t|ƒ}|dk    s4|dk    rX|dkrDtdƒ‚t||||ƒ\}}n(|dkrxtfd|i|—Ž\}}ntdƒ‚||fS)Nrz=Can either instantiate from fields or endpoints, but not bothrDz/Not enough parameters to construct Period range)ÚdtlZvalidate_periodsrryÚlenr‚Ú_get_ordinal_rangeÚ_range_from_fields)rˆÚstartÚendrrDÚfieldsZ field_countZsubarrrJrJrKÚ_generate_range,s
 
ÿzPeriodArray._generate_rangezPeriod | NaTTypeznp.int64)ÚvaluerRcCsJ|tkrt |j¡St||jƒr6| |¡t |j¡Std|›dƒ‚dS)Nz!'value' should be a Period. Got 'z
' instead.)    rr€rvÚ_valuerzrTÚ_check_compatible_withÚordinalr‚©rGr rJrJrKÚ _unbox_scalarGs   
 zPeriodArray._unbox_scalarr@rcCst||jdS)NrŒ)rrDr¤rJrJrKÚ_scalar_from_stringTszPeriodArray._scalar_from_stringcCs|tkr dS| |¡dSrC)rÚ_require_matching_freq©rGÚotherrJrJrKr¢Wsz"PeriodArray._check_compatible_withcCs|jSrC)rqrSrJrJrKrt_szPeriodArray.dtypercCs|jjS)zC
        Return the frequency object for this PeriodArray.
        ©rtrDrSrJrJrKrDdszPeriodArray.freqzNpDtype | None)rtrRcCs0|dkr|jS|tkr|jStjt|ƒtdS)Nr…r‹)rFrrÚ_isnanr€rÚlistrŽ)rGrtrJrJrKÚ    __array__ks
zPeriodArray.__array__cCs®ddl}ddlm}|dk    r€|j |¡r>|j|j| ¡|dSt||ƒrp|j    |j
kr€t d|j    ›d|j
›dƒ‚nt d|›d    ƒ‚||j    ƒ}|j|j| ¡d
d}|j   ||¡S) z6
        Convert myself into a pyarrow Array.
        rN)ÚArrowPeriodType)Úmaskr|zENot supported to convert PeriodArray to array with different 'freq' (z vs ú)z)Not supported to convert PeriodArray to 'z' typerv)ÚpyarrowZ(pandas.core.arrays.arrow.extension_typesr®ÚtypesÚ
is_integerrrr5rzÚfreqstrrDr}r;Z from_storage)rGr|r±r®Z period_typeZ storage_arrayrJrJrKÚ__arrow_array__ts   
 ÿ
ÿ
zPeriodArray.__arrow_array__z)
        The year of the period.
        z6
        The month as January=1, December=12.
        z)
        The days of the period.
        z)
        The hour of the period.
        z+
        The minute of the period.
        z+
        The second of the period.
        z/
        The week ordinal of the year.
        z>
        The day of the week with Monday=0, Sunday=6.
        z.
        The ordinal day of the year.
        z*
        The quarter of the date.
        z2
        The number of days in the month.
        cCstt |j¡ƒS)zH
        Logical indicating if the date belongs to a leap year.
        )rr€rrZrSrJrJrKrVÚszPeriodArray.is_leap_yearrœr9)ÚhowrRc Cs2ddlm}t |¡}|dk}|rx|dks4|jdkrXtddƒtddƒ}|jdd    |Stddƒ}||jjdd    |S|d
kr|j ¡}|}nt     
|¡}|j }|j ||d    }t  |j|¡}||ƒ}    |jjdkr$t |j¡}
t|
ƒdkr |
d} | |jjkr |j|    _n| dkr |jj|    _|    S|     d ¡Sd
S) a–
        Cast to DatetimeArray/Index.
 
        Parameters
        ----------
        freq : str or DateOffset, optional
            Target frequency. The default is 'D' for week or longer,
            'S' otherwise.
        how : {'s', 'e', 'start', 'end'}
            Whether to use the start or end of the time period being converted.
 
        Returns
        -------
        DatetimeArray/Index
        r)r9ÚEÚBéÚDÚnsrœ)r¶NZinfer)Úpandas.core.arraysr9rÚvalidate_end_aliasrDrrnrqZ_get_to_timestamp_baserryrEroZperiodarr_to_dt64arrrFrBÚlibalgosZ unique_deltasr™ÚnZ_freqrHZ
_with_freq) rGrDr¶r9rÚadjustrHZnew_parrÚnew_dataÚdtaZdiffsZdiffrJrJrKrnás6 
 
 
 
 
 
 
zPeriodArray.to_timestampcCstj||jdS)N)r£rD)rZ _from_ordinalrD)rGÚxrJrJrKÚ    _box_funcszPeriodArray._box_funcZ PeriodIndex)r©Z
other_namer·c    Csxt |¡}t |¡}|jj}|j}|j}|dk}|rF||jj    d}n|}t
||||ƒ}|j rht ||j <t|ƒ||dS)a²
        Convert the {klass} to the specified frequency `freq`.
 
        Equivalent to applying :meth:`pandas.Period.asfreq` with the given arguments
        to each :class:`~pandas.Period` in this {klass}.
 
        Parameters
        ----------
        freq : str
            A frequency.
        how : str {{'E', 'S'}}, default 'E'
            Whether the elements should be aligned to the end
            or start within pa period.
 
            * 'E', 'END', or 'FINISH' for end,
            * 'S', 'START', or 'BEGIN' for start.
 
            January 31st ('END') vs. January 1st ('START') for example.
 
        Returns
        -------
        {klass}
            The transformed {klass} with the new frequency.
 
        See Also
        --------
        {other}.asfreq: Convert each Period in a {other_name} to the given frequency.
        Period.asfreq : Convert a :class:`~pandas.Period` object to the given frequency.
 
        Examples
        --------
        >>> pidx = pd.period_range('2010-01-01', '2015-01-01', freq='A')
        >>> pidx
        PeriodIndex(['2010', '2011', '2012', '2013', '2014', '2015'],
        dtype='period[A-DEC]')
 
        >>> pidx.asfreq('M')
        PeriodIndex(['2010-12', '2011-12', '2012-12', '2013-12', '2014-12',
        '2015-12'], dtype='period[M]')
 
        >>> pidx.asfreq('M', how='S')
        PeriodIndex(['2010-01', '2011-01', '2012-01', '2013-01', '2014-01',
        '2015-01'], dtype='period[M]')
        r·r¹rŒ)rr½rryrqZ _dtype_coderErFrDr¿r!Ú_hasnarr«r|)    rGrDr¶Zbase1Zbase2rFrr£rÁrJrJrKros.
 
 
zPeriodArray.asfreq)ÚboxedcCs|rtSdjS)Nz'{}')r@Úformat)rGrÆrJrJrKÚ
_formatterfszPeriodArray._formatterr)Úna_repÚ date_formatz str | floatznpt.NDArray[np.object_])rÉrRc s|| t¡}ˆr‡fdd„‰ndd„‰|jr`|j}|||<|}t ‡fdd„||Dƒ¡||<nt ‡fdd„|Dƒ¡}|S)z3
        actually format my specific types
        cs
| ˆ¡SrC)rm©Úper)rÊrJrKÚ<lambda>vóz2PeriodArray._format_native_types.<locals>.<lambda>cSst|ƒSrC)r@rËrJrJrKrÍyrÎcsg|] }ˆ|ƒ‘qSrJrJ©Ú.0r̩ڠ   formatterrJrKÚ
<listcomp>€sz4PeriodArray._format_native_types.<locals>.<listcomp>csg|] }ˆ|ƒ‘qSrJrJrÏrÑrJrKrӂs)ÚastyperŽrÅr«r€r)rGrÉrÊÚkwargsr„r¯ZimaskrJ)rÊrÒrKÚ_format_native_typesks
"z PeriodArray._format_native_typesT©rucsjt|ƒ}t||jƒr$|s|S| ¡St|ƒr8| |j¡St|ƒrZt|ddƒ}|     ¡ 
|¡St ƒj ||dS)Nr–r×) r/r+rqrur.rorDr)ÚgetattrrnZ tz_localizeÚsuperrÔ)rGrtrur–©Ú    __class__rJrKrԇs   zPeriodArray.astypeÚleftz$NumpyValueArrayLike | ExtensionArrayzLiteral[('left', 'right')]r7znpt.NDArray[np.intp] | np.intp)r ÚsideÚsorterrRcCs,| |¡ d¡}|j d¡}|j|||dS)NúM8[ns])rÝrÞ)Z_validate_setitem_valueÚviewrÚ searchsorted)rGr rÝrÞZnpvalueZm8arrrJrJrKrášs zPeriodArray.searchsortedcs@|dk    r.| d¡}|j|||d}| |j¡Stƒj|||dS)Nrß)r ÚmethodÚlimit)ràÚfillnartrÙ)rGr rârãrÂrIrÚrJrKrä§s
 
 zPeriodArray.fillnaznp.ndarray | intzCallable[[Any, Any], Any])r©ÚoprRcCsJ|tjtjfkst‚|tjkr$| }tj|j||jd}t|ƒ||j    dS)zì
        Add or subtract array of integers.
 
        Parameters
        ----------
        other : np.ndarray[int64] or int
        op : {operator.add, operator.sub}
 
        Returns
        -------
        result : PeriodArray
        )Úarr_maskrŒ)
ÚoperatorÚaddÚsubr‡r Úchecked_add_with_arrrFr«r|rD)rGr©råÚ
res_valuesrJrJrKÚ_addsub_int_array_or_scalarµs
 
z'PeriodArray._addsub_int_array_or_scalar)r©cCs,t|tƒrt‚|j|dd| |jtj¡S)NT)rH)rzrr‡r§rìr¿rçrèr¨rJrJrKÚ _add_offsetÊszPeriodArray._add_offsetcsDt|jtƒst||ƒ‚t|ƒr*tƒ |¡St t    |ƒj
¡}|  |¡S)z”
        Parameters
        ----------
        other : timedelta, Tick, np.timedelta64
 
        Returns
        -------
        PeriodArray
        ) rzrDrr~r5rÙÚ_add_timedeltalike_scalarr€rrÚasm8Ú_add_timedelta_arraylike)rGr©ÚtdrÚrJrKrîÑs
 
 z%PeriodArray._add_timedeltalike_scalarz,TimedeltaArray | npt.NDArray[np.timedelta64])r©rRc
CsÈ|j}t|tƒs td|j›ƒ‚t d|j›d¡}ztt |¡|ddd}Wn,t    k
rz}zt
dƒ|‚W5d}~XYnXt  |¡}t j |j| d¡|j|d    }t ||j|Bt¡t|ƒ||jd
S) z›
        Parameters
        ----------
        other : TimedeltaArray or ndarray[timedelta64]
 
        Returns
        -------
        PeriodArray
        z2Cannot add or subtract timedelta64[ns] dtype from úm8[ú]F©rtruZround_okznCannot add/subtract timedelta-like from PeriodArray that is not an integer multiple of the PeriodArray's freq.Nr…)ræÚb_maskrŒ)rDrzrr}rtr€Ú
_td64_unitrrr‚rZisnatr rêrFràr«Zputmaskrr|)rGr©rDrtÚdeltaÚerrrõrërJrJrKrðæs8 
 
ÿÿ
ÿý
ÿz$PeriodArray._add_timedelta_arraylikec
Cs¬t|jtƒst‚t d|jj›d¡}t|ttjtfƒrJt     t
|ƒj ¡}n
t     |¡}zt ||ddd}Wn.t k
r–}zt||ƒ|‚W5d}~XYnX| d¡}t |¡S)a<
        Arithmetic operations with timedelta-like scalars or array `other`
        are only valid if `other` is an integer multiple of `self.freq`.
        If the operation is valid, find that integer multiple.  Otherwise,
        raise because the operation is invalid.
 
        Parameters
        ----------
        other : timedelta, np.timedelta64, Tick,
                ndarray[timedelta64], TimedeltaArray, TimedeltaIndex
 
        Returns
        -------
        multiple : int or ndarray[int64]
 
        Raises
        ------
        IncompatibleFrequency
        ròróFrôNr…)rzrDrr‡r€rtrörZ timedelta64rrrïrr‚r~ràr Zitem_from_zerodim)rGr©rtrñr÷rørJrJrKÚ _check_timedeltalike_freq_compats
 
z,PeriodArray._check_timedeltalike_freq_compat)NNF)NN)N)N)N)Nrœ)Nr·)F)T)rÜN)NNN)LrMÚ
__module__Ú __qualname__rNZ__array_priority__Z_typr€rvrZ_internal_fill_valuerZ_recognized_scalarsr.Z_is_recognized_dtypeZ_infer_matchesrOrTrUÚ__annotations__rWrYrkrlrprƒÚ classmethodr‰r’r”r—rŸr¥r¦r¢r&rtrDr­rµrPrZr[r\r]r^r_r`rbrdrcrarerfrgrhrirjrVrnrÄr'Ú_shared_doc_kwargsrorÈr˜Z ravel_compatrÖrÔrárärìrírîrðrùÚ __classcell__rJrJrÚrKr?rs
7
 ï ÿü ûÿ
     
þþþþþþþþþþþ;Fÿü  )cCsft|tjtfƒs|dkrd}n(t|ttttfƒr8|j}nt    t
|ƒƒj}t j t |ƒj|j|d}t|ƒS)a>
    Helper function to render a consistent error message when raising
    IncompatibleFrequency.
 
    Parameters
    ----------
    left : PeriodArray
    right : None, DateOffset, Period, ndarray, or timedelta-like
 
    Returns
    -------
    IncompatibleFrequency
        Exception to be raised by the caller.
    N)rˆZown_freqÚ
other_freq)rzr€r†r4r2r?rrr´rrrrÇr|rMr)rÜÚrightrÚmsgrJrJrKr~5sÿr~Fz,Sequence[Period | str | None] | AnyArrayLikezstr | Tick | Nonerr)r•rDrurRcCsÐt|ddƒ}t|ƒr t ||¡St|ƒr4t||dSt|tjtt    t
fƒsPt|ƒ}t  |¡}|rht |ƒ}nd}t |ƒrˆt|ƒdkrˆtdƒ‚t|jƒrº|jtjdd}t ||¡}t||dSt|ƒ}tj||dS)    aÚ
    Construct a new PeriodArray from a sequence of Period scalars.
 
    Parameters
    ----------
    data : Sequence of Period objects
        A sequence of Period objects. These are required to all have
        the same ``freq.`` Missing values can be indicated by ``None``
        or ``pandas.NaT``.
    freq : str, Tick, or Offset
        The frequency of every element of the array. This can be specified
        to avoid inferring the `freq` from `data`.
    copy : bool, default False
        Whether to ensure a copy of the data is made.
 
    Returns
    -------
    PeriodArray
 
    See Also
    --------
    PeriodArray
    pandas.PeriodIndex
 
    Examples
    --------
    >>> period_array([pd.Period('2017', freq='A'),
    ...               pd.Period('2018', freq='A')])
    <PeriodArray>
    ['2017', '2018']
    Length: 2, dtype: period[A-DEC]
 
    >>> period_array([pd.Period('2017', freq='A'),
    ...               pd.Period('2018', freq='A'),
    ...               pd.NaT])
    <PeriodArray>
    ['2017', '2018', 'NaT']
    Length: 3, dtype: period[A-DEC]
 
    Integers that look like years are handled
 
    >>> period_array([2000, 2001, 2002], freq='D')
    <PeriodArray>
    ['2000-01-01', '2001-01-01', '2002-01-01']
    Length: 3, dtype: period[D]
 
    Datetime-like strings may also be passed
 
    >>> period_array(['2000-Q1', '2000-Q2', '2000-Q3', '2000-Q4'], freq='Q')
    <PeriodArray>
    ['2000Q1', '2000Q2', '2000Q3', '2000Q4']
    Length: 4, dtype: period[Q-DEC]
    rtNrŒrz9PeriodIndex does not allow floating point in constructionFr×r‹)rØr*r?r—r.rzr€r†r¬Útupler3rr0r,r™r}r-rtrÔrvrZ from_ordinalsr(r’)r•rDruZ
data_dtypeZarrdatartZarrr‘rJrJrKÚ period_arrayVs&:   
 
 
  r)rDrRcCsdSrCrJrªrJrJrKrx²srxztimedelta | str | NonercCsdSrCrJrªrJrJrKrx·sz$BaseOffsetT | timedelta | str | NonecCsV|dk    rt|ƒ}|dk    rRt|ƒ}t|ƒs0tdƒ‚|dkr@|j}n||jkrRtdƒ‚|S)at
    If both a dtype and a freq are available, ensure they match.  If only
    dtype is available, extract the implied freq.
 
    Parameters
    ----------
    dtype : dtype
    freq : DateOffset or None
 
    Returns
    -------
    freq : DateOffset
 
    Raises
    ------
    ValueError : non-period dtype
    IncompatibleFrequency : mismatch between dtype and freq
    Nzdtype must be PeriodDtypez&specified freq and dtype are different)rr/r.r‚rDrrªrJrJrKrx¼s
z(tuple[npt.NDArray[np.int64], BaseOffset]rQcCs°t|jtjƒr|jjdkr*td|j›ƒ‚|dkrht|tƒrL|j|j}}q|t|tƒr||j|j    j}}nt|ttfƒr||j}t
|jƒ}t   |¡}|j }t| d¡|||d|fS)aî
    Convert an datetime-like array to values Period ordinals.
 
    Parameters
    ----------
    data : Union[Series[datetime64[ns]], DatetimeIndex, ndarray[datetime64ns]]
    freq : Optional[Union[str, Tick]]
        Must match the `freq` on the `data` if `data` is a DatetimeIndex
        or Series.
    tz : Optional[tzinfo]
 
    Returns
    -------
    ordinals : ndarray[int64]
    freq : Tick
        The frequency extracted from the Series or DatetimeIndex if that's
        used.
 
    ÚMz Wrong dtype: Nr…)Úreso)rzrtr€Úkindr‚r1r{rDr3ÚdtrrryrEÚc_dt64arr_to_periodarrrà)r•rDr–rrHrJrJrKräs
 
 
 
rr¹Úint)ÚmultcCsHt |||¡dkrtdƒ‚|dk    r0t|ƒ}|j}|dk    rBt||ƒ}|dk    rTt||ƒ}t|tƒ}t|tƒ}|r„|r„|j|jkr„tdƒ‚|tks”|tkrœtdƒ‚|dkrÄ|r°|j}n|r¼|j}ntdƒ‚|dk    r$||}|dkrt    j
|j |||j d|t    j d}nt    j
|j |j ||t    j d}nt    j
|j |j d|t    j d}||fS)NézOOf the three parameters: start, end, and periods, exactly two must be specifiedz!start and end must have same freqzstart and end must not be NaTz#Could not infer freq from start/endr¹r‹) ÚcomZcount_not_noner‚rr¿rrzrDrr€Zaranger£rv)rœrrrDr Z is_start_perZ
is_end_perr•rJrJrKrš sPÿ
 
 
 
 
 
 ÿÿršztuple[np.ndarray, BaseOffset]cCsP|dkr d}|dkrd}|dkr$d}|dkr0d}g}|dk    rÜ|dkrVtdƒ}tjj}    n&t|ƒ}t |¡}    |    tjjkr|tdƒ‚|j}
t||ƒ\}}t    ||ƒD]>\} } t
  | | |
¡\} } t  | | dddddd|    ¡    }|  |¡qšn`t|ƒ}t |¡}    t||||||ƒ}t    |ŽD]2\} }}}}}|  t  | |||||dd|    ¡    ¡qtj|tjd|fS)Nrr¹ÚQzbase must equal FR_QTRr‹)rrZFR_QTRr rZfreq_to_dtype_coder‡r´Ú_make_field_arraysÚziprZquarter_to_myearZperiod_ordinalÚappendr€rrv)rZr[rgr\r]r^r_rDr‘rHr´ÚyÚqÚmÚvalZarraysZmthÚdÚhÚmnÚsrJrJrKr›<s:
 
 
 
$r›zlist[np.ndarray]cs^d‰|D]B}t|ttjtfƒrˆdk    r:t|ƒˆkr:tdƒ‚ˆdkrt|ƒ‰q‡fdd„|DƒS)NzMismatched Period array lengthscs4g|],}t|tjttfƒr$t |¡n
t |ˆ¡‘qSrJ)rzr€r†r¬r3rÚrepeat)rÐréÚlengthrJrKrÓwsþÿ z&_make_field_arrays.<locals>.<listcomp>)rzr¬r€r†r3r™r‚)ržrÃrJrrKrks
 
ür)N)NF)N)r¹)NNNNNNNN)eÚ
__future__rÚdatetimerrçÚtypingrrrrrr    r
Únumpyr€Z pandas._libsr r¾r Zpandas._libs.arraysr Zpandas._libs.tslibsrrrrrrr    rrrrrrZpandas._libs.tslibs.dtypesrZpandas._libs.tslibs.fieldsrZpandas._libs.tslibs.offsetsrrZpandas._libs.tslibs.periodrrrr r!Zpandas._typingr"r#r$r%Zpandas.util._decoratorsr&r'Zpandas.core.dtypes.commonr(r)r*r+r,r-r.r/Zpandas.core.dtypes.dtypesr0Zpandas.core.dtypes.genericr1r2r3r4Zpandas.core.dtypes.missingr5Zpandas.core.algorithmsÚcoreZ
algorithmsr¼r6r˜Zpandas.core.commonÚcommonr r7r8r9r:Zpandas.core.arrays.baser;r<rþrPZ DatelikeOpsZ PeriodMixinr?r~rrxršr›rrJrJrJrKÚ<module>sr  $
 4  (
    ÿ H#ý\)ÿ(1ø/