zmc
2023-08-08 e792e9a60d958b93aef96050644f369feb25d61b
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
"""
For cython types that cannot be represented precisely, closest-available
python equivalents are used, and the precise types kept as adjacent comments.
"""
from datetime import tzinfo
 
import numpy as np
 
from pandas._libs.tslibs.dtypes import Resolution
from pandas._typing import npt
 
def dt64arr_to_periodarr(
    stamps: npt.NDArray[np.int64],
    freq: int,
    tz: tzinfo | None,
    reso: int = ...,  # NPY_DATETIMEUNIT
) -> npt.NDArray[np.int64]: ...
def is_date_array_normalized(
    stamps: npt.NDArray[np.int64],
    tz: tzinfo | None,
    reso: int,  # NPY_DATETIMEUNIT
) -> bool: ...
def normalize_i8_timestamps(
    stamps: npt.NDArray[np.int64],
    tz: tzinfo | None,
    reso: int,  # NPY_DATETIMEUNIT
) -> npt.NDArray[np.int64]: ...
def get_resolution(
    stamps: npt.NDArray[np.int64],
    tz: tzinfo | None = ...,
    reso: int = ...,  # NPY_DATETIMEUNIT
) -> Resolution: ...
def ints_to_pydatetime(
    arr: npt.NDArray[np.int64],
    tz: tzinfo | None = ...,
    box: str = ...,
    reso: int = ...,  # NPY_DATETIMEUNIT
) -> npt.NDArray[np.object_]: ...
def tz_convert_from_utc(
    stamps: npt.NDArray[np.int64],
    tz: tzinfo | None,
    reso: int = ...,  # NPY_DATETIMEUNIT
) -> npt.NDArray[np.int64]: ...