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
654
655
656
657
658
659
660
661
662
663
664
665
666
667
668
669
670
671
672
673
674
675
676
677
678
679
680
681
682
683
684
685
686
687
688
689
690
691
692
693
694
695
696
697
698
699
700
701
702
703
704
705
706
707
708
709
710
711
712
713
714
715
716
717
718
719
720
721
722
723
724
725
726
727
728
729
730
731
732
733
734
735
736
737
738
739
740
741
742
743
744
745
746
747
748
749
750
751
752
753
754
755
756
757
758
759
760
761
762
763
764
765
766
767
768
769
770
771
772
773
774
775
776
777
778
779
U
¬ý°d²Æã$@s2dZddlmZddlmZddlmZmZmZmZm    Z    ddl
m Z ddl Z ddl Z ddlmZmZmZddlmZmZddlZdd    lmZddlZddlZdd
lmZmZddlmm Z!dd l"m#Z#m$Z$ddl%Z&dd l%m'Z'm(Z(m)Z)m*Z*m+Z+m,Z,m-Z-ddl.m/Z0dd l1m2Z2ddl3m4Z4m5Z5z ddl6Z7Wne8k
rHdZ9YnX[7dZ9dZ:e-j;rddl:Z:ze: <d¡Wne:j=k
rŽdZ:YnXddœdd„Z>dddddœdd„Z?ddœdd„Z@ejAjBddejCjDfdejA Ed¡d F¡D]8ZGeHe&jIjJeGƒZKe LeKejMeKe Nd d!¡e O¡d"¡qìd# F¡D]DZGeHe&jIjJeGƒZKe LeKejMeKe Nd$d%¡e O¡ejNd&d'd(d)¡q.d* F¡D]DZGeHe&jIjJeGƒZKe LeKejMeKe Nd+d,¡e O¡ejNd&d'd(d-¡q|ejPddœd.d/„ƒZQejPdd0ddœd1d2„ƒZRejPdd&d3d4gd5d6„d7d8d9„ƒZSeSZTejPd&d4gd:d6„d7d;d<„ƒZUejPdddgd=d>d?„ƒZVejPdddgd=d@dA„ƒZWejPddgd=dBdC„ƒZXejPdDdEdgd=dFdG„ƒZYejPdHdIdJdKgd=dLdM„ƒZZejPdJdKdHdIgd=dNdO„ƒZ[ejPdJdKdHdIgd=dPdQ„ƒZ\ejPddRdSdTdUdVej]dWe! ^dX¡dYgd=dZd[„ƒZ_ejPdRdSdTdUdVej]dWe! ^dX¡dYgd=d\d]„ƒZ`ejPddgd=d^d_„ƒZaejPd`dadJdKgd=dbdc„ƒZbejPdddegd=dfdg„ƒZcejPe0jddhd6„d7didj„ƒZeeeZfejPdejge&jhgd=dkdl„ƒZieiZjejPe0jkdmd6„d7dndo„ƒZlelZmejPe'e*gd=dpdq„ƒZnejPe4e*gd3drgd7dsdt„ƒZoeoZpejPe4e*e&jqgd3drdugd7dvdw„ƒZrejPe4e*e'e&jqgdxd6„d7dydz„ƒZsesZtejPd{d|„ƒZuejPd}d~„ƒZvejPdd€„ƒZwejPddœd‚dƒ„ƒZxejPd„dœd…d†„ƒZyd‡dˆ„Zzd‰dŠ„Z{e0 |d‹¡e0 }d‹¡e0j}d‹dŒde0 ~d‹¡e0 d‹¡e0 €d‹¡e0jd‹dŽde0jd‹dde0jd‹d‘de0jd‹d’de0j‚d‹d“de0j‚d‹d”de0j‚d‹d•de0j‚d‹d–de0jƒd‹d—de0jƒd‹d˜de0 „d™¡ …e†¡e4ej‡ ˆd™¡dkƒe0j‰d‹d˜d …dš¡e0j‰d‹d˜d …d›¡e0 Šd‹¡e0 ‹d‹¡e4gƒe5 Œedœddžgd&dŸd gƒ¡e{ƒezƒe4ddd&d&dŸdŸgƒe4e Žd‹¡d¡de4e Žd‹¡d¢de4e Žd‹¡d£de4e Žd‹¡ …e¡d¤de4e&jqe0 |d‹¡d¥dƒd¦œ Ze9r¨e4e&jqe0 |d‹¡d§dƒZ‘e‘ed¨<ejPe ’¡d=d©d3„ƒZ“e“Z”ejPdªd«„e •¡Dƒd=d¬d­„ƒZ–e–Z—ejPd®d«„e •¡Dƒd=d¯d°„ƒZ˜ejPd±dœd²d³„ƒZ™ejPd±dœd´dµ„ƒZšejPd±dœd¶d·„ƒZ›d¸d¹„Zœdºd»„e •¡DƒZejPd±dœd¼d½„ƒZžejPd±dœd¾d¿„ƒZŸdÀd»„e0j DƒZ¡eee¡–Z¢ejPe¢ ’¡d=dÁd„ƒZ£ejPd„dœdÃdĄƒZ¤ejPd„dœdÅdƄƒZ¥ejPd„dœdÇdȄƒZ¦ejPd„dœdÉdʄƒZ§ejPd±dœdËd̄ƒZ¨ejPe(dd%d͍e$d’dKƒfe(dÎdÏd͍e$d˜dKƒfe)dÐdÑdҍdÓfe)dÔdÕdҍdÖfe,d×dØde#dØdfe+dÙdڍdÛfgd=dÜd݄ƒZ©dÞdßdàdádâdãdädådædçdèdédêdëgZªejPeªd=dìd턃Z«ejPe j¬e2j­e j®e2j¯e j°e2j±e j²e2j³e j´e2jµe j¶e2j·e j¸e2j¹e jºe j»e j¼e j½e j¾e j¿e jÀe2jÁe jÂe2jÃe jÄe2jÅgd=dîdZÆejPe j¬e2j­e j®e2j¯e j°e2j±e j²e2j³e j´e2jµe j¶e2j·e j¸e2j¹gd=dðdñ„ƒZÇdòdódôdõdöd÷dødùdúdûdüdýg ZÈejPeÈd=dþdÿ„ƒZɐddgZÊejPeÊd=dd„ƒZËeÈeÊZÌejPeÌd=dd„ƒZÍejPe jºe j»e j¾e j¿e j¼e j½gd=dd„ƒZÎejPdd    d
d gd=d d „ƒZÏejPddddddgd=dd„ƒZАddddgZÑejPeÑd=dd„ƒZÒejPdd„ƒZÓejPdddœd d!„ƒZÔejPd„dœd"d#„ƒZÕdddؐd$d%d&d'd(d)d*eƒeƒed+ƒedƒed,ƒe    je    ed&d-ƒe    ed.d-dœd/gZÖe:dk     r”eÖ ×e: <dŒ¡e: <d¡g¡d0d«„eÖDƒZØe! ÙeÚe؃¡ejPeÖeØd7d1d2„ƒƒZÛe! ÙeÚeØd&d…ƒ¡ejPeÖd&d…eØd&d…d7d3d4„ƒƒZÜeÜZݐd5d6eeƒe    jgZÞe:dk     r@eÞ ße: <d¡¡ejPeÞd=d7d8„ƒZàeàZáejPe0jâd=d9d:„ƒZãejPd¥ej]d§e! ^d;¡dYgd=d<d=„ƒZäejPd>ej]d;e! ^d;¡dYgd=d?d@„ƒZåejPdAej]d;e! ^d;¡dYgd=dBdC„ƒZæeåZçejPe0jèd=dDdE„ƒZéejPe0jêd=dFdG„ƒZëejPdHd¥ej]d§e! ^d;¡dYgd=dIdJ„ƒZìejPe0jíd=dKdL„ƒZîejPe0jïd=dMdN„ƒZðejPdOdœdPdQ„ƒZñejPe0jòd=dRdS„ƒZóejPe0jôd=dTdU„ƒZõejPe0jöd=dVdW„ƒZ÷ejPe0jød=dXdY„ƒZùejPe0júd=dZd[„ƒZûejPe0jüd=d\d]„ƒZýejPe0jþd=d^d_„ƒZÿejPe0jd=d`da„ƒZejPe0jd=dbdc„ƒZejPe0je0jôd=ddde„ƒZejPe0je0jôe0je0jd=dfdg„ƒZejPe0jd=dhdi„ƒZ    ejPe0j
d=djdk„ƒZ ejPe0j d=dldm„ƒZ ejPe0jd=dndo„ƒZejPe0jd=dpdq„ƒZdrdsejgdtgfdrdse&jdtgfdudse&jhdtgfdvdwejgdxgfdyejgejgejggfdygfdzdsejgdŸgfdudsejgd{gfd|d}ejgd{gfd~d&ejgdŸgfdd&ejgd{gfd€e d&ƒejge dŸƒgfd¤dejgdgfd¤de&jdgfde d‚¡ejge dƒ¡gfd„e,d…ƒejge,d†ƒgfd‡edˆd&d&ƒejged‰d&d&ƒgfdŠed&ƒejgedŸƒgfd‹ed&ƒejgedŸƒgfdŒe)dˆƒe&jhe)d‰ƒgfde(dd&ƒejge(ddŸƒgfgZeeŽ\ZZejPeed7dސd„ƒZejPdd‘„ƒZejPd’d“d”d•d–d—d˜gd=d™dš„ƒZejPd›d«„e&jJjDƒd=dœd„ƒZejPddžd6„gd=dŸd „ƒZe P¡d¡d¢„ƒZejPd£d¤d¥ejgejgejgfejge&jhdfejge&jdfe&je&je&jfgd=d¦dœd§d¨„ƒZejPe0je0j e0j!gd=d©dª„ƒZ"ejPe0j e0j!gd=d«d¬„ƒZ#ejPe0je0j!gd=d­d®„ƒZ$ejPe0je0j gd=d¯d°„ƒZ%ejPe0j&e0j gd=d±d²„ƒZ'ejPe0j(e0j!gd=d³d´„ƒZ)ejPdµdœd¶d·„ƒZ*ejPdµdœd¸d¹„ƒZ+dºd»gZ,e:dk    r e, ße: <dº¡¡ejPe,d=ddœd¼d½„ƒZ-dS(¾a•
This file is very long and growing, but it was decided to not split it yet, as
it's still manageable (2020-03-17, ~1.1k LoC). See gh-31989
 
Instead of splitting it was decided to define sections here:
- Configuration / Settings
- Autouse fixtures
- Common arguments
- Missing values & co.
- Classes
- Indices
- Series'
- DataFrames
- Operators & Operations
- Data sets/files
- Time zones
- Dtypes
- Misc
é)Ú annotations)Úabc)ÚdateÚdatetimeÚtimeÚ    timedeltaÚtimezone)ÚDecimalN)ÚCallableÚHashableÚIterator)ÚtzlocalÚtzutc)Ú
strategies)Ú FixedOffsetÚutc)ÚDatetimeTZDtypeÚ IntervalDtype)Ú    DataFrameÚIntervalÚPeriodÚSeriesÚ    TimedeltaÚ    TimestampÚcompat)Úops)ÚIndexÚ
MultiIndexFTÚUTCÚNone©ÚreturncCsd|jdddd|jdddd|jdddd|jd    dd
d|jd dd d|jd ddddS)Nú --skip-slowÚ
store_truezskip slow tests)ÚactionÚhelpú--skip-networkzskip network testsú    --skip-dbz skip db testsz--run-high-memoryzrun high memory testsú --only-slowzrun only slow testsú--strict-data-filesz0Fail if a test is skipped for missing data file.)Z    addoption)Úparser©r+úFd:\z\workplace\vscode\pyvenv\venv\Lib\site-packages\pandas/conftest.pyÚpytest_addoptionhsÿýr-z pytest.ItemÚstr)ÚitemÚpathÚmessager!cCs(|j |¡r$| tj d|›¡¡dS)a‰Ignore doctest warning.
 
    Parameters
    ----------
    item : pytest.Item
        pytest test item.
    path : str
        Module path to Python object, e.g. "pandas.core.frame.DataFrame.append". A
        warning will be filtered when item.name ends with in given path. So it is
        sufficient to specify e.g. "DataFrame.append".
    message : str
        Message to be filtered.
    zignore:N)ÚnameÚendswithÚ
add_markerÚpytestÚmarkÚfilterwarnings)r/r0r1r+r+r,Úignore_doctest_warningws r8cCs.| d¡}| d¡}| d¡}| d¡}tjjd|dftjjd|dftjjd|dfg}d    g}|D]È}| d
¡s||jd d d r¨| tj d¡¡|D]\}    }
t||    |
ƒq’d|j    krÀ| tjj
¡|D]B\} } } }| |j krÄ| rü| tj  d|›¡¡q| | ¡qÄ|r`d|j kr`| tj  d¡¡q`dS)Nr"r(r&r'ÚslowÚnetworkz    --networkÚdb)zmissing.mask_zero_div_zerozdivide by zero encounteredz--doctest-modulesz--doctest-cythonF)ÚdefaultÚadd_doctest_importsz/frame/zskipping due to zskipping due to --only-slow) Ú    getoptionr5r6r9r:r;r4Z usefixturesr8ZnodeidZ arraymanagerÚkeywordsÚskip)ÚitemsÚconfigZ    skip_slowZ    only_slowZ skip_networkZskip_dbÚmarksZignored_doctest_warningsr/r0r1r6ZkwdZ skip_if_foundZarg_namer+r+r,Úpytest_collection_modifyitems‰s8
 
 
 
ý
þÿ 
 
 rDÚci)ÚdeadlineZsuppress_health_checkz)MonthBegin MonthEnd BMonthBegin BMonthEndiÿÿÿéc)ÚnÚ    normalizez%YearBegin YearEnd BYearBegin BYearEndéûÿÿÿééé )Z    min_valueZ    max_value)rHrIÚmonthz1QuarterBegin QuarterEnd BQuarterBegin BQuarterEndièÿÿÿé)rHrIZ startingMonthcCst|d<t|d<dS)z:
    Make `np` and `pd` names available for doctests.
    ÚnpÚpdN)rPrQ)Zdoctest_namespacer+r+r,r=ésr=)ZautousecCst dd¡dS)z<
    Configure settings for all tests and test modules.
    Zchained_assignmentÚraiseN)rQZ
set_optionr+r+r+r,Úconfigure_testsõsrSÚindexÚcolumnscCsdt|ƒ›S©Nzaxis=©Úrepr©Úxr+r+r,Ú<lambda>ór[)ÚparamsÚidscCs|jS)z@
    Fixture for returning the axis numbers of a DataFrame.
    ©Úparam©Úrequestr+r+r,ÚaxissrccCsdt|ƒ›SrVrWrYr+r+r,r[ r\cCs|jS)zA
    Fixture for returning aliases of axis 1 of a DataFrame.
    r_rar+r+r,Úaxis_1 srd)r]cCs|jS)a…
    Pass in the observed keyword to groupby for [True, False]
    This indicates whether categoricals should return values for
    values which are not in the grouper [False / None], or only values which
    appear in the grouper [True]. [None] is supported for future compatibility
    if we decide to change the default (and would need to warn if this
    parameter is not passed).
    r_rar+r+r,Úobserveds
recCs|jS)z6
    Boolean 'ordered' parameter for Categorical.
    r_rar+r+r,Úordered srfcCs|jS)z%
    Boolean 'skipna' parameter.
    r_rar+r+r,Úskipna(srgÚfirstÚlastcCs|jS)z[
    Valid values for the 'keep' parameter used in
    .duplicated or .drop_duplicates
    r_rar+r+r,Úkeep0srjZbothZneitherÚleftÚrightcCs|jS)zA
    Fixture for trying all interval 'inclusive' parameters.
    r_rar+r+r,Úinclusive_endpoints_fixture9srmcCs|jS)z<
    Fixture for trying all interval closed parameters.
    r_rar+r+r,ÚclosedAsrncCs|jS)zS
    Secondary closed fixture to allow parametrizing over all pairs of closed.
    r_rar+r+r,Ú other_closedIsroÚgzipÚbz2ÚzipÚxzÚtarZzstdZ    zstandard)rCcCs|jS)zK
    Fixture for trying common compression types in compression tests.
    r_rar+r+r,Ú compressionQsrucCs|jS)zk
    Fixture for trying common compression types in compression tests excluding
    uncompressed case.
    r_rar+r+r,Úcompression_onlycsrvcCs|jS)z,
    Fixture that an array is writable.
    r_rar+r+r,ÚwritableusrwÚinnerÚoutercCs|jS)z:
    Fixture for trying all types of join operations.
    r_rar+r+r,Ú    join_type}srzÚnlargestÚ    nsmallestcCs|jS)z1
    Fixture for trying all nselect methods.
    r_rar+r+r,Únselect_method…sr}cCs
t|ƒjS©N©ÚtypeÚ__name__rYr+r+r,r[r\cCs|jS)z/
    Fixture for each null type in pandas.
    r_rar+r+r,Ú nulls_fixturesr‚cCs|jS)zL
    Fixture for each null type in pandas, each null type exactly once.
    r_rar+r+r,Úunique_nulls_fixture›srƒcCs
t|ƒjSr~rrYr+r+r,r[§r\cCs|jS)z-
    Fixture for each NaT type in numpy.
    r_rar+r+r,Únp_nat_fixture§sr„cCs|jS)z;
    Fixture to parametrize over DataFrame and Series.
    r_rar+r+r,Úframe_or_series¸sr…ÚseriescCs|jS)zÑ
    Fixture to parametrize over Index and Series, made necessary by a mypy
    bug, giving an error:
 
    List item 0 has incompatible type "Type[Series]"; expected "Type[PandasObject]"
 
    See GH#29725
    r_rar+r+r,Úindex_or_seriesÀs
r‡ÚarraycCs|jS)zG
    Fixture to parametrize over Index, Series, and ExtensionArray
    r_rar+r+r,Úindex_or_series_or_arrayÑsr‰cCs|jSr~)rrYr+r+r,r[Ùr\cCs|jS)z]
    Fixture to test behavior for Index, Series, DataFrame, and pandas Array
    classes
    r_rar+r+r,Úbox_with_arrayÙsrŠcCsGdd„dtƒ}|S)z,
    Fixture for a dictionary subclass.
    c@seZdZddœdd„ZdS)z"dict_subclass.<locals>.TestSubDictrr c_stj|f|ž|ŽdSr~)ÚdictÚ__init__)ÚselfÚargsÚkwargsr+r+r,rŒìsz+dict_subclass.<locals>.TestSubDict.__init__N)rÚ
__module__Ú __qualname__rŒr+r+r+r,Ú TestSubDictësr’)r‹)r’r+r+r,Ú dict_subclassåsr“cCsGdd„dtjƒ}|S)z8
    Fixture for a non-mapping dictionary subclass.
    c@s>eZdZddœdd„Zdd„Zddœdd    „Zd
dœd d „Zd S)z5non_dict_mapping_subclass.<locals>.TestNonDictMappingrr cSs
||_dSr~)Ú_data)rZunderlying_dictr+r+r,rŒùsz>non_dict_mapping_subclass.<locals>.TestNonDictMapping.__init__cSs |j |¡Sr~)r”Ú __getitem__)rÚkeyr+r+r,r•üszAnon_dict_mapping_subclass.<locals>.TestNonDictMapping.__getitem__r cSs
|j ¡Sr~)r”Ú__iter__©rr+r+r,r—ÿsz>non_dict_mapping_subclass.<locals>.TestNonDictMapping.__iter__ÚintcSs
|j ¡Sr~)r”Ú__len__r˜r+r+r,ršsz=non_dict_mapping_subclass.<locals>.TestNonDictMapping.__len__N)rrr‘rŒr•r—ršr+r+r+r,ÚTestNonDictMappingøsr›)rÚMapping)r›r+r+r,Únon_dict_mapping_subclassòs rcCs`t d¡}| dd„dd„dd„g¡ ¡}|j dd„|jjDƒ¡|_|jjdd    d
gd d |S) z„
    DataFrame with 3 level MultiIndex (year, month, day) covering
    first 100 business days from 2000-01-01 with random data
    édcSs|jSr~)ÚyearrYr+r+r,r[r\zAmultiindex_year_month_day_dataframe_random_data.<locals>.<lambda>cSs|jSr~)rNrYr+r+r,r[r\cSs|jSr~)ÚdayrYr+r+r,r[r\cSsg|]}| d¡‘qS)Úi8)Úastype)Ú.0Zlevr+r+r,Ú
<listcomp>szCmultiindex_year_month_day_dataframe_random_data.<locals>.<listcomp>rŸrNr T)Zinplace)ÚtmZmakeTimeDataFrameÚgroupbyÚsumrTZ
set_levelsÚlevelsZ    set_names)ZtdfZymdr+r+r,Ú/multiindex_year_month_day_dataframe_random_data s
 
 r©rc CsPtddddgdddggdddd    d    d
d
d d d g
dd    d
dd    d    d
dd    d
g
gd d gdS)z;
    2-level MultiIndex, lexsorted, with string names.
    ÚfooÚbarÚbazÚquxÚoneÚtwoÚthreerrLéérhÚsecond)r¨ÚcodesÚnames)rr+r+r+r,Ú%lexsorted_two_level_string_multiindexs
.ýr¶rcCs*|}ttj dd¡|tdddgdddS)    z2DataFrame with 2 level MultiIndex with random dataé
r²ÚAÚBÚCÚexp©r2)rTrU)rrPÚrandomÚrandnr)r¶rTr+r+r,Ú multiindex_dataframe_random_data%s  ÿr¿cCshtddddgƒ}tddgƒ}t dddd    d
d
g¡}t ddddddg¡}d d g}t||g||g|d dS)zJ
    MultiIndex used to test the general functionality of this object
    rªr«r¬r­r®r¯rrLr±r²rhr³F)r¨r´rµZverify_integrity)rrPrˆr)Z
major_axisZ
minor_axisZ major_codesZ minor_codesZ index_namesr+r+r,Ú_create_multiindex0s ürÀcCs.tjddgddgtjddddgd    d
d gd S) zB
    MultiIndex with a level that is a tzaware DatetimeIndex.
    rLr±ÚaÚbÚ20130101r²ú
US/Eastern)ZperiodsÚtzr®r¯r°)rµ)rZ from_productrQZ
date_ranger+r+r+r,Ú_create_mi_with_dt64tz_levelDsþrÆržz
US/Pacific)rÅÚint8©ÚdtypeÚint16Úint32Úint64Úuint8Úuint16Úuint32Úuint64Úfloat32Úfloat64r·Ú    complex64Ú
complex128rªr«r¬r±r²ZInt64ZUInt16ZFloat32Úbooleanzstring[python]) Ústringrz datetime-tzÚperiodrÚrangerÇrÊrËrÌrÍrÎrÏrÐrÑrÒz bool-objectú
bool-dtyperÓrÔZ categoricalÚintervalÚemptyÚtuplesúmi-with-dt64tz-levelÚmultiÚrepeatsZ nullable_intZ nullable_uintZnullable_floatZ nullable_boolz string-pythonzstring[pyarrow]zstring-pyarrowcCst|j ¡S)zØ
    Fixture for many "simple" kinds of indices.
 
    These indices are unlikely to cover corner cases, e.g.
        - no names
        - no NaTs/NaNs
        - no values near implementation bounds
        - ...
    )Ú indices_dictr`Úcopyrar+r+r,rTvs cCsg|]\}}t|tƒs|‘qSr+)Ú
isinstancer©r£r–Úvaluer+r+r,r¤Šs
r¤cCs|j}t| ¡S)z8
    index fixture, but excluding MultiIndex cases.
    )r`ràrá)rbr–r+r+r,Ú
index_flat‰s    råcCsDg|]<\}}| d¡s| d¡s| d¡s|dkst|tƒs|‘qS)r™ZuintÚfloat)rØrÛrßrÙ)Ú
startswithrârrãr+r+r,r¤›s
 
 
 
øcCs„t|jjdd}|j}|jdkrd| ¡}d|ddd…|d<d|ddd…|d<t |¡Sd|d<d|d<t|ƒ|ƒSdS)    zÙ
    Fixture for indices with missing values.
 
    Integer-dtype and empty cases are excluded because they cannot hold missing
    values.
 
    MultiIndex is excluded because isna() is not defined for MultiIndex.
    T©Údeep)rÜrÝrÞr~rrLNéÿÿÿÿ)ràr`ráÚvaluesÚtolistrÚ from_tuplesr€)rbÚindÚvalsr+r+r,Úindex_with_missingšs
 
rðrcCst ¡}d|_|S)zC
    Fixture for Series of floats with Index of unique strings
    r†)r¥ZmakeStringSeriesr2©Úsr+r+r,Ú string_seriesÄsrócCst ¡}d|_|S)zI
    Fixture for Series of dtype object with Index of unique strings
    Zobjects)r¥ZmakeObjectSeriesr2rñr+r+r,Ú object_seriesÎsrôcCst ¡}d|_|S)z9
    Fixture for Series of floats with DatetimeIndex
    Úts)r¥ZmakeTimeSeriesr2rñr+r+r,Údatetime_seriesØsröcCs$t|ƒ}tj |¡}t||dddS)zHelper for the _series dictrÁF)rTr2rá)ÚlenrPr½r¾r)rTÚsizeÚdatar+r+r,Ú_create_seriesâs rúcCs"i|]\}}d|›dt|ƒ“qS)z series-with-z-index©rú)r£Zindex_idrTr+r+r,Ú
<dictcomp>ésÿ
rücCst|ƒS)zE
    Fixture for tests on series with changing types of indices.
    rû©rTr+r+r,Úseries_with_simple_indexïsrþc    Cs`ddddddddgddddddddgg}t|Ž}t |¡}tj d¡}t||d}tj|d    <|S)
z:
    Fixture with a Series with a 2-level MultiIndex.
    r«r¬r­rªr®r¯érýr²)rrrrírPr½r¾rÚNaN)ZarraysrÜrTrùZserr+r+r,Úseries_with_multilevel_index÷sþ
 
rcCs$i|]}|j›dtjd|d“qS)z-seriesrÁ)r2rÉ)rr¥Zmake_rand_series)r£rÉr+r+r,rüsÿ
cCst|jjddS)z|
    Fixture for tests on indexes, series and series with a narrow dtype
    copy to avoid mutation, e.g. setting .name
    Trè)Ú_index_or_series_objsr`rárar+r+r,Úindex_or_series_objsrcCstt ¡ƒ d¡S)a6
    Fixture for DataFrame of ints with index of unique strings
 
    Columns are ['A', 'B', 'C', 'D']
 
                A  B  C  D
    vpBeWjM651  1  0  1  0
    5JyxmrP1En -1  0  0  0
    qEDaoD49U2 -1  1  0  0
    m66TkTfsFe  0  0  0  0
    EHPaNzEUFm -1  0 -1  0
    fpRJCevQhi  2  0  0  0
    OlQvnmfi3Q  0  0 -2  0
    ...        .. .. .. ..
    uB1FPlz4uP  0  0  0  1
    EcSe6yNzCU  0  0 -1  0
    L50VudaiI8 -1  1 -2  0
    y3bpw4nwIp  0 -1  0  0
    H0RdLLwrCT  1  1  0  0
    rY82K0vMwm  0  0  0  0
    1OPIUjnkjk  2  0  0  0
 
    [30 rows x 4 columns]
    rÌ)rr¥Ú getSeriesDatar¢r+r+r+r,Ú    int_framesrcCs tt ¡ƒS)aî
    Fixture for DataFrame of floats with DatetimeIndex
 
    Columns are ['A', 'B', 'C', 'D']
 
                       A         B         C         D
    2000-01-03 -1.122153  0.468535  0.122226  1.693711
    2000-01-04  0.189378  0.486100  0.007864 -1.216052
    2000-01-05  0.041401 -0.835752 -0.035279 -0.414357
    2000-01-06  0.430050  0.894352  0.090719  0.036939
    2000-01-07 -0.620982 -0.668211 -0.706153  1.466335
    2000-01-10 -0.752633  0.328434 -0.815325  0.699674
    2000-01-11 -2.236969  0.615737 -0.829076 -1.196106
    ...              ...       ...       ...       ...
    2000-02-03  1.642618 -0.579288  0.046005  1.385249
    2000-02-04 -0.544873 -1.160962 -0.284071 -1.418351
    2000-02-07 -2.656149 -0.601387  1.410148  0.444150
    2000-02-08 -1.201881 -1.289040  0.772992 -1.445300
    2000-02-09  1.377373  0.398619  1.008453 -0.928207
    2000-02-10  0.473194 -0.636677  0.984058  0.511519
    2000-02-11 -0.965556  0.408313 -1.312844 -0.381948
 
    [30 rows x 4 columns]
    )rr¥ZgetTimeSeriesDatar+r+r+r,Údatetime_frame:srcCs tt ¡ƒS)aù
    Fixture for DataFrame of floats with index of unique strings
 
    Columns are ['A', 'B', 'C', 'D'].
 
                       A         B         C         D
    P7GACiRnxd -0.465578 -0.361863  0.886172 -0.053465
    qZKh6afn8n -0.466693 -0.373773  0.266873  1.673901
    tkp0r6Qble  0.148691 -0.059051  0.174817  1.598433
    wP70WOCtv8  0.133045 -0.581994 -0.992240  0.261651
    M2AeYQMnCz -1.207959 -0.185775  0.588206  0.563938
    QEPzyGDYDo -0.381843 -0.758281  0.502575 -0.565053
    r78Jwns6dn -0.653707  0.883127  0.682199  0.206159
    ...              ...       ...       ...       ...
    IHEGx9NO0T -0.277360  0.113021 -1.018314  0.196316
    lPMj8K27FA -1.313667 -0.604776 -1.305618 -0.863999
    qa66YMWQa5  1.110525  0.475310 -0.747865  0.032121
    yOa0ATsmcE -0.431457  0.067094  0.096567 -0.264962
    65znX3uRNG  1.528446  0.160416 -0.109635 -0.032987
    eCOBvKqf3e  0.235281  1.622222  0.781255  0.392871
    xSucinXxuV -1.263557  0.252799 -0.552247  0.400426
 
    [30 rows x 4 columns]
    )rr¥rr+r+r+r,Ú float_frameWsrc    Cs>tdddtjdgdddtjdgdddd    œt d¡d
S) z€
    Fixture for DataFrame of float/int/string columns with RangeIndex
    Columns are ['a', 'b', 'c', 'float32', 'int32'].
    çð?r±rªr·rÑrÈrLrË)rÁrÂÚcrÑrËrý)rrPrˆÚaranger+r+r+r,Úmixed_type_frametsûør c Cs€tdddƒtdddƒtdddƒtdddƒtdddƒtdddƒtdddƒtdddƒtdddƒtdddƒg
}ttj t|ƒ¡|dS)zF
    Fixture for Series with a DatetimeIndex that has duplicates.
    iÐrLr±r²érKrý)rrrPr½r¾r÷)Údatesr+r+r,Ú(rand_series_with_duplicate_datetimeindex†s
 
 
 
 
 
 
 
 
 
ö r)rkrlgš™™™™™¹?gà?z2012-01ÚM)Úfreqz    period[M]z
2012-02-01ÚDz    period[D]z
2011-01-01rÄiô)Úsecondsztimedelta64[ns]cCs|jSr~r_rar+r+r,Úea_scalar_and_dtypežsrÚ__add__Ú__radd__Ú__sub__Ú__rsub__Ú__mul__Ú__rmul__Ú __floordiv__Ú __rfloordiv__Ú __truediv__Ú __rtruediv__Ú__pow__Ú__rpow__Ú__mod__Ú__rmod__cCs|jS)zD
    Fixture for dunder names for common arithmetic operations.
    r_rar+r+r,Úall_arithmetic_operatorsÄsr"cCs|jS)zU
    Fixture for operator and roperator arithmetic, comparison, and logical ops.
    r_rar+r+r,Úall_binary_operatorsÌs"r#cCs|jS)z¬
    Fixture for operator and roperator arithmetic functions.
 
    Notes
    -----
    This includes divmod and rdivmod, whereas all_arithmetic_operators
    does not.
    r_rar+r+r,Úall_arithmetic_functionsñsr$Úcountr§ÚmaxÚminZmeanÚprodZstdÚvarZmedianZkurtZskewZsemcCs|jS)z.
    Fixture for numeric reduction names.
    r_rar+r+r,Úall_numeric_reductionssr*ÚallÚanycCs|jS)z.
    Fixture for boolean reduction names.
    r_rar+r+r,Úall_boolean_reductions*sr-cCs|jS)z>
    Fixture for all (boolean + numeric) reduction names.
    r_rar+r+r,Úall_reductions5sr.cCs|jS)z;
    Fixture for operator module comparison functions.
    r_rar+r+r,Ú comparison_op=sr/Ú__le__Ú__lt__Ú__ge__Ú__gt__cCs|jS)zm
    Fixture for dunder names for compare operations except == and !=
 
    * >=
    * >
    * <
    * <=
    r_rar+r+r,Úcompare_operators_no_eq_neNs
r4Ú__and__Ú__rand__Ú__or__Ú__ror__Ú__xor__Ú__rxor__cCs|jS)zY
    Fixture for dunder names for common logical operations
 
    * |
    * &
    * ^
    r_rar+r+r,Úall_logical_operators[s r;ZcumsumZcumprodZcumminZcummaxcCs|jS)z0
    Fixture for numeric accumulation names
    r_rar+r+r,Úall_numeric_accumulationslsr<cCs
| d¡S)zO
    Returns the configuration for the test setting `--strict-data-files`.
    r))r>)Z pytestconfigr+r+r,Ústrict_data_fileswsr=zCallable[..., str])r=r!cs(tj tj t¡d¡‰‡‡fdd„}|S)a=
    Get the path to a data file.
 
    Parameters
    ----------
    path : str
        Path to the file, relative to ``pandas/tests/``
 
    Returns
    -------
    path including ``pandas/tests``.
 
    Raises
    ------
    ValueError
        If the path doesn't exist and the --strict-data-files option is set.
    ÚtestscsHtjjˆf|žŽ}tj |¡sDˆr2td|›dƒ‚t d|›d¡|S)NzCould not find file z  and --strict-data-files is set.zCould not find Ú.)Úosr0ÚjoinÚexistsÚ
ValueErrorr5r@)rŽr0©Z    BASE_PATHr=r+r,Údeco”s 
ÿzdatapath.<locals>.deco)r@r0rAÚdirnameÚ__file__)r=rEr+rDr,Údatapaths
rHcCst |ddddƒ¡S)z*
    The iris dataset as a DataFrame.
    ÚiorùÚcsvziris.csv)rQZread_csv)rHr+r+r,Úiris¡srKz
Asia/Tokyozdateutil/US/Pacificzdateutil/Asia/Singaporez+01:15z-02:15z    UTC+01:15z    UTC-02:15i,iÔþÿÿ)Úhoursrêr¼cCsg|] }t|ƒ‘qSr+rW)r£Úir+r+r,r¤ÂscCs|jS)zD
    Fixture for trying timezones including default (None): {0}
    r_rar+r+r,Útz_naive_fixtureÅsrNcCs|jS)z4
    Fixture for trying explicit timezones: {0}
    r_rar+r+r,Útz_aware_fixtureÎsrOrz dateutil/UTCcCs|jS)zQ
    Fixture to provide variants of UTC timezone strings and tzinfo objects.
    r_rar+r+r,Ú utc_fixtureàsrPcCs|jS)zR
    Parametrized fixture for string dtypes.
 
    * str
    * 'str'
    * 'U'
    r_rar+r+r,Ú string_dtypeîs    rQÚpyarrowcCs|jS)za
    Parametrized fixture for string dtypes.
 
    * 'string[python]'
    * 'string[pyarrow]'
    r_rar+r+r,Únullable_string_dtypeús rSÚpythoncCs|jS©zb
    Parametrized fixture for pd.options.mode.string_storage.
 
    * 'python'
    * 'pyarrow'
    r_rar+r+r,Ústring_storage
s rVZnumpy_nullablecCs|jSrUr_rar+r+r,Ú dtype_backends rWcCs|jS)zK
    Parametrized fixture for bytes dtypes.
 
    * bytes
    * 'bytes'
    r_rar+r+r,Ú bytes_dtype.srXcCs|jS)zN
    Parametrized fixture for object dtypes.
 
    * object
    * 'object'
    r_rar+r+r,Ú object_dtype9srYÚobjectcCs|jS)zo
    Parametrized fixture for string dtypes.
    * 'object'
    * 'string[python]'
    * 'string[pyarrow]'
    r_rar+r+r,Úany_string_dtypeDsr[cCs|jS)z\
    Parametrized fixture for datetime64 dtypes.
 
    * 'datetime64[ns]'
    * 'M8[ns]'
    r_rar+r+r,Údatetime64_dtypeUsr\cCs|jS)z^
    Parametrized fixture for timedelta64 dtypes.
 
    * 'timedelta64[ns]'
    * 'm8[ns]'
    r_rar+r+r,Útimedelta64_dtype`sr]rc    CstddddddddS)z-
    Fixture emits fixed Timestamp.now()
    iårLrMr é é)rŸrNr ÚhourÚminuter³Ú microsecond)rr+r+r+r,Ú fixed_now_tsksÿrccCs|jS)z^
    Parameterized fixture for float dtypes.
 
    * float
    * 'float32'
    * 'float64'
    r_rar+r+r,Úfloat_numpy_dtypeus    rdcCs|jS)zR
    Parameterized fixture for float dtypes.
 
    * 'Float32'
    * 'Float64'
    r_rar+r+r,Úfloat_ea_dtypesrecCs|jS)z~
    Parameterized fixture for float dtypes.
 
    * float
    * 'float32'
    * 'float64'
    * 'Float32'
    * 'Float64'
    r_rar+r+r,Úany_float_dtypeŒs rfcCs|jS)zg
    Parameterized fixture for complex dtypes.
 
    * complex
    * 'complex64'
    * 'complex128'
    r_rar+r+r,Ú complex_dtypešs    rgcCs|jS)z|
    Parameterized fixture for signed integer dtypes.
 
    * int
    * 'int8'
    * 'int16'
    * 'int32'
    * 'int64'
    r_rar+r+r,Úany_signed_int_numpy_dtype¦s rhcCs|jS)zx
    Parameterized fixture for unsigned integer dtypes.
 
    * 'uint8'
    * 'uint16'
    * 'uint32'
    * 'uint64'
    r_rar+r+r,Úany_unsigned_int_numpy_dtype´s
ricCs|jS)z³
    Parameterized fixture for any integer dtype.
 
    * int
    * 'int8'
    * 'uint8'
    * 'int16'
    * 'uint16'
    * 'int32'
    * 'uint32'
    * 'int64'
    * 'uint64'
    r_rar+r+r,Úany_int_numpy_dtypeÁsrjcCs|jS)z²
    Parameterized fixture for any nullable integer dtype.
 
    * 'UInt8'
    * 'Int8'
    * 'UInt16'
    * 'Int16'
    * 'UInt32'
    * 'Int32'
    * 'UInt64'
    * 'Int64'
    r_rar+r+r,Úany_int_ea_dtypeÓsrkcCs|jS)a.
    Parameterized fixture for any nullable integer dtype.
 
    * int
    * 'int8'
    * 'uint8'
    * 'int16'
    * 'uint16'
    * 'int32'
    * 'uint32'
    * 'int64'
    * 'uint64'
    * 'UInt8'
    * 'Int8'
    * 'UInt16'
    * 'Int16'
    * 'UInt32'
    * 'Int32'
    * 'UInt64'
    * 'Int64'
    r_rar+r+r,Ú any_int_dtypeäsrlcCs|jS)zî
    Parameterized fixture for any nullable integer dtype and
    any float ea dtypes.
 
    * 'UInt8'
    * 'Int8'
    * 'UInt16'
    * 'Int16'
    * 'UInt32'
    * 'Int32'
    * 'UInt64'
    * 'Int64'
    * 'Float32'
    * 'Float64'
    r_rar+r+r,Úany_numeric_ea_dtypeþsrmcCs|jS)aÚ
    Parameterized fixture for any nullable integer dtype and
    any float ea dtypes.
 
    * 'UInt8'
    * 'Int8'
    * 'UInt16'
    * 'Int16'
    * 'UInt32'
    * 'Int32'
    * 'UInt64'
    * 'Int64'
    * 'Float32'
    * 'Float64'
    * 'uint8[pyarrow]'
    * 'int8[pyarrow]'
    * 'uint16[pyarrow]'
    * 'int16[pyarrow]'
    * 'uint32[pyarrow]'
    * 'int32[pyarrow]'
    * 'uint64[pyarrow]'
    * 'int64[pyarrow]'
    * 'float32[pyarrow]'
    * 'float64[pyarrow]'
    r_rar+r+r,Úany_numeric_ea_and_arrow_dtypes rncCs|jS)z~
    Parameterized fixture for any signed nullable integer dtype.
 
    * 'Int8'
    * 'Int16'
    * 'Int32'
    * 'Int64'
    r_rar+r+r,Úany_signed_int_ea_dtype7s
rocCs|jS)zí
    Parameterized fixture for any (purely) real numeric dtype.
 
    * int
    * 'int8'
    * 'uint8'
    * 'int16'
    * 'uint16'
    * 'int32'
    * 'uint32'
    * 'int64'
    * 'uint64'
    * float
    * 'float32'
    * 'float64'
    r_rar+r+r,Úany_real_numpy_dtypeDsrpcCs|jS)a 
    Parameterized fixture for any (purely) real numeric dtype.
 
    * int
    * 'int8'
    * 'uint8'
    * 'int16'
    * 'uint16'
    * 'int32'
    * 'uint32'
    * 'int64'
    * 'uint64'
    * float
    * 'float32'
    * 'float64'
 
    and associated ea dtypes.
    r_rar+r+r,Úany_real_numeric_dtypeYsrqcCs|jS)aÌ
    Parameterized fixture for all numpy dtypes.
 
    * bool
    * 'bool'
    * int
    * 'int8'
    * 'uint8'
    * 'int16'
    * 'uint16'
    * 'int32'
    * 'uint32'
    * 'int64'
    * 'uint64'
    * float
    * 'float32'
    * 'float64'
    * complex
    * 'complex64'
    * 'complex128'
    * str
    * 'str'
    * 'U'
    * bytes
    * 'bytes'
    * 'datetime64[ns]'
    * 'M8[ns]'
    * 'timedelta64[ns]'
    * 'm8[ns]'
    * object
    * 'object'
    r_rar+r+r,Úany_numpy_dtypeps"rrcCs|jS)a¥
    Parameterized fixture for all numeric dtypes.
 
    * int
    * 'int8'
    * 'uint8'
    * 'int16'
    * 'uint16'
    * 'int32'
    * 'uint32'
    * 'int64'
    * 'uint64'
    * float
    * 'float32'
    * 'float64'
    * complex
    * 'complex64'
    * 'complex128'
    * 'UInt8'
    * 'Int8'
    * 'UInt16'
    * 'Int16'
    * 'UInt32'
    * 'Int32'
    * 'UInt64'
    * 'Int64'
    * 'Float32'
    * 'Float64'
    r_rar+r+r,Úany_numeric_dtype•srsrÖrÁr    ÚmixedÚbytesóaócrÛz mixed-integerg@ZfloatingrÚintegerzmixed-integer-floatÚdecimalÚ
datetime64z
2013-01-01z
2018-01-01rrÃZ20180101riÝiârrr×rÚcCs |j\}}tj|td}||fS)aŽ
    Fixture for all inferred dtypes from _libs.lib.infer_dtype
 
    The covered (inferred) types are:
    * 'string'
    * 'empty'
    * 'bytes'
    * 'mixed'
    * 'mixed-integer'
    * 'mixed-integer-float'
    * 'floating'
    * 'integer'
    * 'decimal'
    * 'boolean'
    * 'datetime64'
    * 'datetime'
    * 'date'
    * 'timedelta'
    * 'time'
    * 'period'
    * 'interval'
 
    Returns
    -------
    inferred_dtype : str
        The string for the inferred dtype from _libs.lib.infer_dtype
    values : np.ndarray
        An array of object dtype that will be inferred to have
        `inferred_dtype`
 
    Examples
    --------
    >>> from pandas._libs import lib
    >>>
    >>> def test_something(any_skipna_inferred_dtype):
    ...     inferred_dtype, values = any_skipna_inferred_dtype
    ...     # will pass
    ...     assert lib.infer_dtype(values, skipna=True) == inferred_dtype
    rÈ)r`rPrˆrZ)rbZinferred_dtyperër+r+r,Úany_skipna_inferred_dtypeÖs)
r{cCs>tjdddddlm}ddlm}|ƒ}d|j_||dS)    zj
    Get an instance of IPython.InteractiveShell.
 
    Will raise a skip if IPython is not installed.
    ZIPythonz6.0.0)Z
minversionr)ÚInteractiveShell)ÚConfigz:memory:)rB)r5Ú importorskipZIPython.core.interactiveshellr|Ztraitlets.configr}ZHistoryManagerZ    hist_file)r|r}r    r+r+r,Úip    s   rZbsrZcooZcscZcsrZdiaZdokZlilcCsddlm}t||jdƒS)z-
    Yields scipy sparse matrix classes.
    r)ÚsparseZ_matrix)Zscipyr€Úgetattrr`)rbr€r+r+r,Úspmatrixs r‚cCs6g|].}tttj|ƒtjjƒr|dkrttj|ƒ‘qS)ÚTick)Ú
issubclassrrQÚoffsetsrƒ)r£Úor+r+r,r¤'sþcCs|jS)zN
    Fixture for Tick based datetime offsets available for a time series.
    r_rar+r+r,Ú tick_classes&s r‡cCs|Sr~r+rYr+r+r,r[4r\cCs|jS)zk
    Simple fixture for testing keys in sorting methods.
    Tests None (no key) and the identity key.
    r_rar+r+r,Ú sort_by_key4srˆccsxt d¡ddlm}ddlm}ddlm}Gdd„d|ƒ}|d|d    d
|ƒV| dd¡d|j    d<|j
  ¡dS) NÚfsspecr)Úregister_implementation)ÚMemoryFileSystem)Ú    _registrycs,eZdZdZdgZddœ‡fdd„ Z‡ZS)z fsspectest.<locals>.TestMemoryFSÚtestmemNrr cs$| dd¡|jd<tƒjf|ŽdS)NÚtestr)ÚpoprŽÚsuperrŒ)rr©Ú    __class__r+r,rŒHsz)fsspectest.<locals>.TestMemoryFS.__init__)rrr‘ÚprotocolrŽrŒÚ __classcell__r+r+r‘r,Ú TestMemoryFSDsr•rT)Úclobber) r5r~r‰rŠZfsspec.implementations.memoryr‹Zfsspec.registryrŒrrŽÚstoreÚclear)rŠr‹Úregistryr•r+r+r,Ú
fsspectest=s
 
rš)rªNN)ZEgonZVenkmanN)ÚNCC1701Dr›r›z#tuple[Hashable, Hashable, Hashable]cCs|jS)zP
    A 3-tuple of names, the first two for operands, the last for a result.
    r_rar+r+r,rµSsrµcCs|jS)zI
    Parametrize over __setitem__, loc.__setitem__, iloc.__setitem__
    r_rar+r+r,Ú indexer_slifsrœcCs|jS)z<
    Parametrize over loc.__getitem__, iloc.__getitem__
    r_rar+r+r,Ú
indexer_linsrcCs|jS)z8
    Parametrize over __setitem__, iloc.__setitem__
    r_rar+r+r,Ú
indexer_sivsržcCs|jS)z7
    Parametrize over __setitem__, loc.__setitem__
    r_rar+r+r,Ú
indexer_sl~srŸcCs|jS)z:
    Parametrize over at.__setitem__, loc.__setitem__
    r_rar+r+r,Ú
indexer_al†sr cCs|jS)z<
    Parametrize over iat.__setitem__, iloc.__setitem__
    r_rar+r+r,Ú indexer_ialŽsr¡ÚboolcCstjjjdkS)z>
    Fixture to check if the array manager is being used.
    rˆ)rQÚoptionsÚmodeÚ data_managerr+r+r+r,Úusing_array_manager–sr¦cCstjjjotjjjdkS)z7
    Fixture to check if Copy-on-Write is enabled.
    Úblock)rQr£r¤Z copy_on_writer¥r+r+r+r,Úusing_copy_on_writežsr¨z Europe/Warsawzdateutil/Europe/WarsawcCs|jS)zE
    tzinfo for Europe/Warsaw using pytz, dateutil, or zoneinfo.
    r_rar+r+r,Úwarsaw«sr©(.Ú__doc__Ú
__future__rÚ collectionsrrrrrrryr    Úoperatorr@Útypingr
r r Z dateutil.tzr rZ
hypothesisrÚstÚnumpyrPr5ZpytzrrZpandas.util._test_decoratorsÚutilZ_test_decoratorsÚtdZpandas.core.dtypes.dtypesrrZpandasrQrrrrrrrZpandas._testingZ_testingr¥Z pandas.corerZpandas.core.indexes.apirrrRÚpaÚ ImportErrorZ has_pyarrowZzoneinfoZPY39ZZoneInfoZZoneInfoNotFoundErrorr-r8rDÚsettingsZregister_profileZ HealthCheckZtoo_slowZ load_profileÚsplitr2rZtseriesr…ÚclsZregister_type_strategyZbuildsZintegersZbooleansZfixturer=rSrcZ
axis_framerdrerfrgrjrmrnror`Z
skip_if_norurvrwrzr}Z NULL_OBJECTSr‚Znulls_fixture2ÚnanZNaTrƒZunique_nulls_fixture2ZNP_NAT_OBJECTSr„Znp_nat_fixture2r…r‡Zindex_or_series2rˆr‰rŠZbox_with_array2r“rr©r¶r¿rÀrÆZmakeStringIndexZ makeDateIndexZmakePeriodIndexZmakeTimedeltaIndexZmakeRangeIndexZ makeIntIndexZ makeUIntIndexZmakeFloatIndexZ makeBoolIndexr¢rZr½r¾ZmakeNumericIndexZmakeCategoricalIndexZmakeIntervalIndexrírrr
r¢ràÚidxÚkeysrTZindex_fixture2rAråZ index_flat2rðrórôrörúZ_seriesrþrZNARROW_NP_DTYPESZ_narrow_seriesrrrrrr rrZ_all_arithmetic_operatorsr"ÚaddZraddÚsubZrsubÚmulZrmulÚtruedivZrtruedivÚfloordivZ    rfloordivÚmodZrmodÚpowZrpowÚeqÚneÚltÚleÚgtÚgeÚand_Zrand_ÚxorZrxorÚor_Zror_r#r$Z_all_numeric_reductionsr*Z_all_boolean_reductionsr-Z_all_reductionsr.r/r4r;Z_all_numeric_accumulationsr<r=rHrKZ    TIMEZONESÚextendZ TIMEZONE_IDSZparametrize_fixture_docr.rNrOZtz_aware_fixture2Z_UTCSÚappendrPZ utc_fixture2Z STRING_DTYPESrQrSrVrWZstring_storage2Z BYTES_DTYPESrXZ OBJECT_DTYPESrYr[ZDATETIME64_DTYPESr\ZTIMEDELTA64_DTYPESr]rcZFLOAT_NUMPY_DTYPESrdZFLOAT_EA_DTYPESreZALL_FLOAT_DTYPESrfZCOMPLEX_DTYPESrgZSIGNED_INT_NUMPY_DTYPESrhZUNSIGNED_INT_NUMPY_DTYPESriZALL_INT_NUMPY_DTYPESrjZALL_INT_EA_DTYPESrkZALL_INT_DTYPESrlrmZALL_INT_PYARROW_DTYPES_STR_REPRZFLOAT_PYARROW_DTYPES_STR_REPRrnZSIGNED_INT_EA_DTYPESroZALL_REAL_NUMPY_DTYPESrpZALL_REAL_DTYPESrqZALL_NUMPY_DTYPESrrZALL_NUMERIC_DTYPESrsZNArzZ_any_skipna_inferred_dtyper^Ú_r{rr‚Ú__all__r‡rˆršrµÚsetitemÚlocZilocrœrržrŸÚatr Ziatr¡r¦r¨Zwarsawsr©r+r+r+r,Ú<module>s8    $       
 
    1ö  ÿ 
 üþ
 
 üþ 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
ùÿ
úÿ
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
            à"
ÿÿ
    þÿ
            þþ
 
 
þ ÷ÿ
ò
 
æÿ
òÿ
ô
 
 
 
úÿ
 ÿ 
 
! î
 
 
  þÿ
þÿ
þÿ  
 
ýÿ
 
 
      
    ÿþýÿ $#$$ç2&    þÿ øÿ