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
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
626
627
628
629
630
631
632
633
634
635
636
637
638
639
640
641
642
643
644
645
646
647
648
649
650
651
652
653
"""
Misc tools for implementing data structures
 
Note: pandas.core.common is *not* part of the public API.
"""
from __future__ import annotations
 
import builtins
from collections import (
    abc,
    defaultdict,
)
import contextlib
from functools import partial
import inspect
from typing import (
    TYPE_CHECKING,
    Any,
    Callable,
    Collection,
    Generator,
    Hashable,
    Iterable,
    Sequence,
    cast,
    overload,
)
import warnings
 
import numpy as np
 
from pandas._libs import lib
from pandas._typing import (
    AnyArrayLike,
    ArrayLike,
    NpDtype,
    RandomState,
    T,
)
 
from pandas.core.dtypes.cast import construct_1d_object_array_from_listlike
from pandas.core.dtypes.common import (
    is_array_like,
    is_bool_dtype,
    is_extension_array_dtype,
    is_integer,
)
from pandas.core.dtypes.generic import (
    ABCExtensionArray,
    ABCIndex,
    ABCSeries,
)
from pandas.core.dtypes.inference import iterable_not_string
from pandas.core.dtypes.missing import isna
 
if TYPE_CHECKING:
    from pandas import Index
 
 
def flatten(line):
    """
    Flatten an arbitrarily nested sequence.
 
    Parameters
    ----------
    line : sequence
        The non string sequence to flatten
 
    Notes
    -----
    This doesn't consider strings sequences.
 
    Returns
    -------
    flattened : generator
    """
    for element in line:
        if iterable_not_string(element):
            yield from flatten(element)
        else:
            yield element
 
 
def consensus_name_attr(objs):
    name = objs[0].name
    for obj in objs[1:]:
        try:
            if obj.name != name:
                name = None
        except ValueError:
            name = None
    return name
 
 
def is_bool_indexer(key: Any) -> bool:
    """
    Check whether `key` is a valid boolean indexer.
 
    Parameters
    ----------
    key : Any
        Only list-likes may be considered boolean indexers.
        All other types are not considered a boolean indexer.
        For array-like input, boolean ndarrays or ExtensionArrays
        with ``_is_boolean`` set are considered boolean indexers.
 
    Returns
    -------
    bool
        Whether `key` is a valid boolean indexer.
 
    Raises
    ------
    ValueError
        When the array is an object-dtype ndarray or ExtensionArray
        and contains missing values.
 
    See Also
    --------
    check_array_indexer : Check that `key` is a valid array to index,
        and convert to an ndarray.
    """
    if isinstance(key, (ABCSeries, np.ndarray, ABCIndex)) or (
        is_array_like(key) and is_extension_array_dtype(key.dtype)
    ):
        if key.dtype == np.object_:
            key_array = np.asarray(key)
 
            if not lib.is_bool_array(key_array):
                na_msg = "Cannot mask with non-boolean array containing NA / NaN values"
                if lib.infer_dtype(key_array) == "boolean" and isna(key_array).any():
                    # Don't raise on e.g. ["A", "B", np.nan], see
                    #  test_loc_getitem_list_of_labels_categoricalindex_with_na
                    raise ValueError(na_msg)
                return False
            return True
        elif is_bool_dtype(key.dtype):
            return True
    elif isinstance(key, list):
        # check if np.array(key).dtype would be bool
        if len(key) > 0:
            if type(key) is not list:
                # GH#42461 cython will raise TypeError if we pass a subclass
                key = list(key)
            return lib.is_bool_list(key)
 
    return False
 
 
def cast_scalar_indexer(val):
    """
    Disallow indexing with a float key, even if that key is a round number.
 
    Parameters
    ----------
    val : scalar
 
    Returns
    -------
    outval : scalar
    """
    # assumes lib.is_scalar(val)
    if lib.is_float(val) and val.is_integer():
        raise IndexError(
            # GH#34193
            "Indexing with a float is no longer supported. Manually convert "
            "to an integer key instead."
        )
    return val
 
 
def not_none(*args):
    """
    Returns a generator consisting of the arguments that are not None.
    """
    return (arg for arg in args if arg is not None)
 
 
def any_none(*args) -> bool:
    """
    Returns a boolean indicating if any argument is None.
    """
    return any(arg is None for arg in args)
 
 
def all_none(*args) -> bool:
    """
    Returns a boolean indicating if all arguments are None.
    """
    return all(arg is None for arg in args)
 
 
def any_not_none(*args) -> bool:
    """
    Returns a boolean indicating if any argument is not None.
    """
    return any(arg is not None for arg in args)
 
 
def all_not_none(*args) -> bool:
    """
    Returns a boolean indicating if all arguments are not None.
    """
    return all(arg is not None for arg in args)
 
 
def count_not_none(*args) -> int:
    """
    Returns the count of arguments that are not None.
    """
    return sum(x is not None for x in args)
 
 
@overload
def asarray_tuplesafe(
    values: ArrayLike | list | tuple | zip, dtype: NpDtype | None = ...
) -> np.ndarray:
    # ExtensionArray can only be returned when values is an Index, all other iterables
    # will return np.ndarray. Unfortunately "all other" cannot be encoded in a type
    # signature, so instead we special-case some common types.
    ...
 
 
@overload
def asarray_tuplesafe(values: Iterable, dtype: NpDtype | None = ...) -> ArrayLike:
    ...
 
 
def asarray_tuplesafe(values: Iterable, dtype: NpDtype | None = None) -> ArrayLike:
    if not (isinstance(values, (list, tuple)) or hasattr(values, "__array__")):
        values = list(values)
    elif isinstance(values, ABCIndex):
        return values._values
 
    if isinstance(values, list) and dtype in [np.object_, object]:
        return construct_1d_object_array_from_listlike(values)
 
    try:
        with warnings.catch_warnings():
            # Can remove warning filter once NumPy 1.24 is min version
            warnings.simplefilter("ignore", np.VisibleDeprecationWarning)
            result = np.asarray(values, dtype=dtype)
    except ValueError:
        # Using try/except since it's more performant than checking is_list_like
        # over each element
        # error: Argument 1 to "construct_1d_object_array_from_listlike"
        # has incompatible type "Iterable[Any]"; expected "Sized"
        return construct_1d_object_array_from_listlike(values)  # type: ignore[arg-type]
 
    if issubclass(result.dtype.type, str):
        result = np.asarray(values, dtype=object)
 
    if result.ndim == 2:
        # Avoid building an array of arrays:
        values = [tuple(x) for x in values]
        result = construct_1d_object_array_from_listlike(values)
 
    return result
 
 
def index_labels_to_array(
    labels: np.ndarray | Iterable, dtype: NpDtype | None = None
) -> np.ndarray:
    """
    Transform label or iterable of labels to array, for use in Index.
 
    Parameters
    ----------
    dtype : dtype
        If specified, use as dtype of the resulting array, otherwise infer.
 
    Returns
    -------
    array
    """
    if isinstance(labels, (str, tuple)):
        labels = [labels]
 
    if not isinstance(labels, (list, np.ndarray)):
        try:
            labels = list(labels)
        except TypeError:  # non-iterable
            labels = [labels]
 
    labels = asarray_tuplesafe(labels, dtype=dtype)
 
    return labels
 
 
def maybe_make_list(obj):
    if obj is not None and not isinstance(obj, (tuple, list)):
        return [obj]
    return obj
 
 
def maybe_iterable_to_list(obj: Iterable[T] | T) -> Collection[T] | T:
    """
    If obj is Iterable but not list-like, consume into list.
    """
    if isinstance(obj, abc.Iterable) and not isinstance(obj, abc.Sized):
        return list(obj)
    obj = cast(Collection, obj)
    return obj
 
 
def is_null_slice(obj) -> bool:
    """
    We have a null slice.
    """
    return (
        isinstance(obj, slice)
        and obj.start is None
        and obj.stop is None
        and obj.step is None
    )
 
 
def is_empty_slice(obj) -> bool:
    """
    We have an empty slice, e.g. no values are selected.
    """
    return (
        isinstance(obj, slice)
        and obj.start is not None
        and obj.stop is not None
        and obj.start == obj.stop
    )
 
 
def is_true_slices(line) -> list[bool]:
    """
    Find non-trivial slices in "line": return a list of booleans with same length.
    """
    return [isinstance(k, slice) and not is_null_slice(k) for k in line]
 
 
# TODO: used only once in indexing; belongs elsewhere?
def is_full_slice(obj, line: int) -> bool:
    """
    We have a full length slice.
    """
    return (
        isinstance(obj, slice)
        and obj.start == 0
        and obj.stop == line
        and obj.step is None
    )
 
 
def get_callable_name(obj):
    # typical case has name
    if hasattr(obj, "__name__"):
        return getattr(obj, "__name__")
    # some objects don't; could recurse
    if isinstance(obj, partial):
        return get_callable_name(obj.func)
    # fall back to class name
    if callable(obj):
        return type(obj).__name__
    # everything failed (probably because the argument
    # wasn't actually callable); we return None
    # instead of the empty string in this case to allow
    # distinguishing between no name and a name of ''
    return None
 
 
def apply_if_callable(maybe_callable, obj, **kwargs):
    """
    Evaluate possibly callable input using obj and kwargs if it is callable,
    otherwise return as it is.
 
    Parameters
    ----------
    maybe_callable : possibly a callable
    obj : NDFrame
    **kwargs
    """
    if callable(maybe_callable):
        return maybe_callable(obj, **kwargs)
 
    return maybe_callable
 
 
def standardize_mapping(into):
    """
    Helper function to standardize a supplied mapping.
 
    Parameters
    ----------
    into : instance or subclass of collections.abc.Mapping
        Must be a class, an initialized collections.defaultdict,
        or an instance of a collections.abc.Mapping subclass.
 
    Returns
    -------
    mapping : a collections.abc.Mapping subclass or other constructor
        a callable object that can accept an iterator to create
        the desired Mapping.
 
    See Also
    --------
    DataFrame.to_dict
    Series.to_dict
    """
    if not inspect.isclass(into):
        if isinstance(into, defaultdict):
            return partial(defaultdict, into.default_factory)
        into = type(into)
    if not issubclass(into, abc.Mapping):
        raise TypeError(f"unsupported type: {into}")
    if into == defaultdict:
        raise TypeError("to_dict() only accepts initialized defaultdicts")
    return into
 
 
@overload
def random_state(state: np.random.Generator) -> np.random.Generator:
    ...
 
 
@overload
def random_state(
    state: int | ArrayLike | np.random.BitGenerator | np.random.RandomState | None,
) -> np.random.RandomState:
    ...
 
 
def random_state(state: RandomState | None = None):
    """
    Helper function for processing random_state arguments.
 
    Parameters
    ----------
    state : int, array-like, BitGenerator, Generator, np.random.RandomState, None.
        If receives an int, array-like, or BitGenerator, passes to
        np.random.RandomState() as seed.
        If receives an np.random RandomState or Generator, just returns that unchanged.
        If receives `None`, returns np.random.
        If receives anything else, raises an informative ValueError.
 
        .. versionchanged:: 1.1.0
 
            array-like and BitGenerator object now passed to np.random.RandomState()
            as seed
 
        Default None.
 
    Returns
    -------
    np.random.RandomState or np.random.Generator. If state is None, returns np.random
 
    """
    if (
        is_integer(state)
        or is_array_like(state)
        or isinstance(state, np.random.BitGenerator)
    ):
        # error: Argument 1 to "RandomState" has incompatible type "Optional[Union[int,
        # Union[ExtensionArray, ndarray[Any, Any]], Generator, RandomState]]"; expected
        # "Union[None, Union[Union[_SupportsArray[dtype[Union[bool_, integer[Any]]]],
        # Sequence[_SupportsArray[dtype[Union[bool_, integer[Any]]]]],
        # Sequence[Sequence[_SupportsArray[dtype[Union[bool_, integer[Any]]]]]],
        # Sequence[Sequence[Sequence[_SupportsArray[dtype[Union[bool_,
        # integer[Any]]]]]]],
        # Sequence[Sequence[Sequence[Sequence[_SupportsArray[dtype[Union[bool_,
        # integer[Any]]]]]]]]], Union[bool, int, Sequence[Union[bool, int]],
        # Sequence[Sequence[Union[bool, int]]], Sequence[Sequence[Sequence[Union[bool,
        # int]]]], Sequence[Sequence[Sequence[Sequence[Union[bool, int]]]]]]],
        # BitGenerator]"
        return np.random.RandomState(state)  # type: ignore[arg-type]
    elif isinstance(state, np.random.RandomState):
        return state
    elif isinstance(state, np.random.Generator):
        return state
    elif state is None:
        return np.random
    else:
        raise ValueError(
            "random_state must be an integer, array-like, a BitGenerator, Generator, "
            "a numpy RandomState, or None"
        )
 
 
def pipe(
    obj, func: Callable[..., T] | tuple[Callable[..., T], str], *args, **kwargs
) -> T:
    """
    Apply a function ``func`` to object ``obj`` either by passing obj as the
    first argument to the function or, in the case that the func is a tuple,
    interpret the first element of the tuple as a function and pass the obj to
    that function as a keyword argument whose key is the value of the second
    element of the tuple.
 
    Parameters
    ----------
    func : callable or tuple of (callable, str)
        Function to apply to this object or, alternatively, a
        ``(callable, data_keyword)`` tuple where ``data_keyword`` is a
        string indicating the keyword of ``callable`` that expects the
        object.
    *args : iterable, optional
        Positional arguments passed into ``func``.
    **kwargs : dict, optional
        A dictionary of keyword arguments passed into ``func``.
 
    Returns
    -------
    object : the return type of ``func``.
    """
    if isinstance(func, tuple):
        func, target = func
        if target in kwargs:
            msg = f"{target} is both the pipe target and a keyword argument"
            raise ValueError(msg)
        kwargs[target] = obj
        return func(*args, **kwargs)
    else:
        return func(obj, *args, **kwargs)
 
 
def get_rename_function(mapper):
    """
    Returns a function that will map names/labels, dependent if mapper
    is a dict, Series or just a function.
    """
 
    def f(x):
        if x in mapper:
            return mapper[x]
        else:
            return x
 
    return f if isinstance(mapper, (abc.Mapping, ABCSeries)) else mapper
 
 
def convert_to_list_like(
    values: Hashable | Iterable | AnyArrayLike,
) -> list | AnyArrayLike:
    """
    Convert list-like or scalar input to list-like. List, numpy and pandas array-like
    inputs are returned unmodified whereas others are converted to list.
    """
    if isinstance(values, (list, np.ndarray, ABCIndex, ABCSeries, ABCExtensionArray)):
        return values
    elif isinstance(values, abc.Iterable) and not isinstance(values, str):
        return list(values)
 
    return [values]
 
 
@contextlib.contextmanager
def temp_setattr(obj, attr: str, value) -> Generator[None, None, None]:
    """Temporarily set attribute on an object.
 
    Args:
        obj: Object whose attribute will be modified.
        attr: Attribute to modify.
        value: Value to temporarily set attribute to.
 
    Yields:
        obj with modified attribute.
    """
    old_value = getattr(obj, attr)
    setattr(obj, attr, value)
    try:
        yield obj
    finally:
        setattr(obj, attr, old_value)
 
 
def require_length_match(data, index: Index) -> None:
    """
    Check the length of data matches the length of the index.
    """
    if len(data) != len(index):
        raise ValueError(
            "Length of values "
            f"({len(data)}) "
            "does not match length of index "
            f"({len(index)})"
        )
 
 
# the ufuncs np.maximum.reduce and np.minimum.reduce default to axis=0,
#  whereas np.min and np.max (which directly call obj.min and obj.max)
#  default to axis=None.
_builtin_table = {
    builtins.sum: np.sum,
    builtins.max: np.maximum.reduce,
    builtins.min: np.minimum.reduce,
}
 
_cython_table = {
    builtins.sum: "sum",
    builtins.max: "max",
    builtins.min: "min",
    np.all: "all",
    np.any: "any",
    np.sum: "sum",
    np.nansum: "sum",
    np.mean: "mean",
    np.nanmean: "mean",
    np.prod: "prod",
    np.nanprod: "prod",
    np.std: "std",
    np.nanstd: "std",
    np.var: "var",
    np.nanvar: "var",
    np.median: "median",
    np.nanmedian: "median",
    np.max: "max",
    np.nanmax: "max",
    np.min: "min",
    np.nanmin: "min",
    np.cumprod: "cumprod",
    np.nancumprod: "cumprod",
    np.cumsum: "cumsum",
    np.nancumsum: "cumsum",
}
 
 
def get_cython_func(arg: Callable) -> str | None:
    """
    if we define an internal function for this argument, return it
    """
    return _cython_table.get(arg)
 
 
def is_builtin_func(arg):
    """
    if we define a builtin function for this argument, return it,
    otherwise return the arg
    """
    return _builtin_table.get(arg, arg)
 
 
def fill_missing_names(names: Sequence[Hashable | None]) -> list[Hashable]:
    """
    If a name is missing then replace it by level_n, where n is the count
 
    .. versionadded:: 1.4.0
 
    Parameters
    ----------
    names : list-like
        list of column names or None values.
 
    Returns
    -------
    list
        list of column names with the None values replaced.
    """
    return [f"level_{i}" if name is None else name for i, name in enumerate(names)]