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
780
781
782
783
784
785
786
787
788
789
790
791
792
793
794
795
796
797
798
799
800
801
802
803
804
805
806
807
808
809
810
811
812
813
814
815
816
"""
timezone conversion
"""
cimport cython
from cpython.datetime cimport (
    PyDelta_Check,
    datetime,
    datetime_new,
    import_datetime,
    timedelta,
    tzinfo,
)
from cython cimport Py_ssize_t
 
import_datetime()
 
import numpy as np
import pytz
 
cimport numpy as cnp
from numpy cimport (
    int64_t,
    intp_t,
    ndarray,
    uint8_t,
)
 
cnp.import_array()
 
from pandas._libs.tslibs.dtypes cimport (
    periods_per_day,
    periods_per_second,
)
from pandas._libs.tslibs.nattype cimport NPY_NAT
from pandas._libs.tslibs.np_datetime cimport (
    NPY_DATETIMEUNIT,
    npy_datetimestruct,
    pandas_datetime_to_datetimestruct,
    pydatetime_to_dt64,
)
from pandas._libs.tslibs.timezones cimport (
    get_dst_info,
    is_fixed_offset,
    is_tzlocal,
    is_utc,
    is_zoneinfo,
    utc_stdlib,
)
 
 
cdef const int64_t[::1] _deltas_placeholder = np.array([], dtype=np.int64)
 
 
@cython.freelist(16)
@cython.final
cdef class Localizer:
    # cdef:
    #    tzinfo tz
    #    NPY_DATETIMEUNIT _creso
    #    bint use_utc, use_fixed, use_tzlocal, use_dst, use_pytz
    #    ndarray trans
    #    Py_ssize_t ntrans
    #    const int64_t[::1] deltas
    #    int64_t delta
    #    int64_t* tdata
 
    @cython.initializedcheck(False)
    @cython.boundscheck(False)
    def __cinit__(self, tzinfo tz, NPY_DATETIMEUNIT creso):
        self.tz = tz
        self._creso = creso
        self.use_utc = self.use_tzlocal = self.use_fixed = False
        self.use_dst = self.use_pytz = False
        self.ntrans = -1  # placeholder
        self.delta = -1  # placeholder
        self.deltas = _deltas_placeholder
        self.tdata = NULL
 
        if is_utc(tz) or tz is None:
            self.use_utc = True
 
        elif is_tzlocal(tz) or is_zoneinfo(tz):
            self.use_tzlocal = True
 
        else:
            trans, deltas, typ = get_dst_info(tz)
            if creso != NPY_DATETIMEUNIT.NPY_FR_ns:
                # NB: using floordiv here is implicitly assuming we will
                #  never see trans or deltas that are not an integer number
                #  of seconds.
                # TODO: avoid these np.array calls
                if creso == NPY_DATETIMEUNIT.NPY_FR_us:
                    trans = np.array(trans) // 1_000
                    deltas = np.array(deltas) // 1_000
                elif creso == NPY_DATETIMEUNIT.NPY_FR_ms:
                    trans = np.array(trans) // 1_000_000
                    deltas = np.array(deltas) // 1_000_000
                elif creso == NPY_DATETIMEUNIT.NPY_FR_s:
                    trans = np.array(trans) // 1_000_000_000
                    deltas = np.array(deltas) // 1_000_000_000
                else:
                    raise NotImplementedError(creso)
 
            self.trans = trans
            self.ntrans = self.trans.shape[0]
            self.deltas = deltas
 
            if typ != "pytz" and typ != "dateutil":
                # static/fixed; in this case we know that len(delta) == 1
                self.use_fixed = True
                self.delta = deltas[0]
            else:
                self.use_dst = True
                if typ == "pytz":
                    self.use_pytz = True
                self.tdata = <int64_t*>cnp.PyArray_DATA(trans)
 
    @cython.boundscheck(False)
    cdef int64_t utc_val_to_local_val(
        self, int64_t utc_val, Py_ssize_t* pos, bint* fold=NULL
    ) except? -1:
        if self.use_utc:
            return utc_val
        elif self.use_tzlocal:
            return utc_val + _tz_localize_using_tzinfo_api(
                utc_val, self.tz, to_utc=False, creso=self._creso, fold=fold
            )
        elif self.use_fixed:
            return utc_val + self.delta
        else:
            pos[0] = bisect_right_i8(self.tdata, utc_val, self.ntrans) - 1
            if fold is not NULL:
                fold[0] = _infer_dateutil_fold(
                    utc_val, self.trans, self.deltas, pos[0]
                )
 
            return utc_val + self.deltas[pos[0]]
 
 
cdef int64_t tz_localize_to_utc_single(
    int64_t val,
    tzinfo tz,
    object ambiguous=None,
    object nonexistent=None,
    NPY_DATETIMEUNIT creso=NPY_DATETIMEUNIT.NPY_FR_ns,
) except? -1:
    """See tz_localize_to_utc.__doc__"""
    cdef:
        int64_t delta
        int64_t[::1] deltas
 
    if val == NPY_NAT:
        return val
 
    elif is_utc(tz) or tz is None:
        # TODO: test with non-nano
        return val
 
    elif is_tzlocal(tz):
        return val - _tz_localize_using_tzinfo_api(val, tz, to_utc=True, creso=creso)
 
    elif is_fixed_offset(tz):
        _, deltas, _ = get_dst_info(tz)
        delta = deltas[0]
        # TODO: de-duplicate with Localizer.__init__
        if creso != NPY_DATETIMEUNIT.NPY_FR_ns:
            if creso == NPY_DATETIMEUNIT.NPY_FR_us:
                delta = delta // 1000
            elif creso == NPY_DATETIMEUNIT.NPY_FR_ms:
                delta = delta // 1_000_000
            elif creso == NPY_DATETIMEUNIT.NPY_FR_s:
                delta = delta // 1_000_000_000
 
        return val - delta
 
    else:
        return tz_localize_to_utc(
            np.array([val], dtype="i8"),
            tz,
            ambiguous=ambiguous,
            nonexistent=nonexistent,
            creso=creso,
        )[0]
 
 
@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
def tz_localize_to_utc(
    ndarray[int64_t] vals,
    tzinfo tz,
    object ambiguous=None,
    object nonexistent=None,
    NPY_DATETIMEUNIT creso=NPY_DATETIMEUNIT.NPY_FR_ns,
):
    """
    Localize tzinfo-naive i8 to given time zone (using pytz). If
    there are ambiguities in the values, raise AmbiguousTimeError.
 
    Parameters
    ----------
    vals : ndarray[int64_t]
    tz : tzinfo or None
    ambiguous : str, bool, or arraylike
        When clocks moved backward due to DST, ambiguous times may arise.
        For example in Central European Time (UTC+01), when going from 03:00
        DST to 02:00 non-DST, 02:30:00 local time occurs both at 00:30:00 UTC
        and at 01:30:00 UTC. In such a situation, the `ambiguous` parameter
        dictates how ambiguous times should be handled.
 
        - 'infer' will attempt to infer fall dst-transition hours based on
          order
        - bool-ndarray where True signifies a DST time, False signifies a
          non-DST time (note that this flag is only applicable for ambiguous
          times, but the array must have the same length as vals)
        - bool if True, treat all vals as DST. If False, treat them as non-DST
        - 'NaT' will return NaT where there are ambiguous times
 
    nonexistent : {None, "NaT", "shift_forward", "shift_backward", "raise", \
timedelta-like}
        How to handle non-existent times when converting wall times to UTC
    creso : NPY_DATETIMEUNIT, default NPY_FR_ns
 
    Returns
    -------
    localized : ndarray[int64_t]
    """
    cdef:
        ndarray[uint8_t, cast=True] ambiguous_array
        Py_ssize_t i, n = vals.shape[0]
        Py_ssize_t delta_idx_offset, delta_idx
        int64_t v, left, right, val, new_local, remaining_mins
        int64_t first_delta, delta
        int64_t shift_delta = 0
        ndarray[int64_t] result_a, result_b, dst_hours
        int64_t[::1] result
        bint is_zi = False
        bint infer_dst = False, is_dst = False, fill = False
        bint shift_forward = False, shift_backward = False
        bint fill_nonexist = False
        str stamp
        Localizer info = Localizer(tz, creso=creso)
        int64_t pph = periods_per_day(creso) // 24
        int64_t pps = periods_per_second(creso)
        npy_datetimestruct dts
 
    # Vectorized version of DstTzInfo.localize
    if info.use_utc:
        return vals.copy()
 
    # silence false-positive compiler warning
    ambiguous_array = np.empty(0, dtype=bool)
    if isinstance(ambiguous, str):
        if ambiguous == "infer":
            infer_dst = True
        elif ambiguous == "NaT":
            fill = True
    elif isinstance(ambiguous, bool):
        is_dst = True
        if ambiguous:
            ambiguous_array = np.ones(len(vals), dtype=bool)
        else:
            ambiguous_array = np.zeros(len(vals), dtype=bool)
    elif hasattr(ambiguous, "__iter__"):
        is_dst = True
        if len(ambiguous) != len(vals):
            raise ValueError("Length of ambiguous bool-array must be "
                             "the same size as vals")
        ambiguous_array = np.asarray(ambiguous, dtype=bool)
 
    if nonexistent == "NaT":
        fill_nonexist = True
    elif nonexistent == "shift_forward":
        shift_forward = True
    elif nonexistent == "shift_backward":
        shift_backward = True
    elif PyDelta_Check(nonexistent):
        from .timedeltas import delta_to_nanoseconds
        shift_delta = delta_to_nanoseconds(nonexistent, reso=creso)
    elif nonexistent not in ("raise", None):
        msg = ("nonexistent must be one of {'NaT', 'raise', 'shift_forward', "
               "shift_backwards} or a timedelta object")
        raise ValueError(msg)
 
    result = cnp.PyArray_EMPTY(vals.ndim, vals.shape, cnp.NPY_INT64, 0)
 
    if info.use_tzlocal and not is_zoneinfo(tz):
        for i in range(n):
            v = vals[i]
            if v == NPY_NAT:
                result[i] = NPY_NAT
            else:
                result[i] = v - _tz_localize_using_tzinfo_api(
                    v, tz, to_utc=True, creso=creso
                )
        return result.base  # to return underlying ndarray
 
    elif info.use_fixed:
        delta = info.delta
        for i in range(n):
            v = vals[i]
            if v == NPY_NAT:
                result[i] = NPY_NAT
            else:
                result[i] = v - delta
        return result.base  # to return underlying ndarray
 
    # Determine whether each date lies left of the DST transition (store in
    # result_a) or right of the DST transition (store in result_b)
    if is_zoneinfo(tz):
        is_zi = True
        result_a, result_b =_get_utc_bounds_zoneinfo(
            vals, tz, creso=creso
        )
    else:
        result_a, result_b =_get_utc_bounds(
            vals, info.tdata, info.ntrans, info.deltas, creso=creso
        )
 
    # silence false-positive compiler warning
    dst_hours = np.empty(0, dtype=np.int64)
    if infer_dst:
        dst_hours = _get_dst_hours(vals, result_a, result_b, creso=creso)
 
    # Pre-compute delta_idx_offset that will be used if we go down non-existent
    #  paths.
    # Shift the delta_idx by if the UTC offset of
    # the target tz is greater than 0 and we're moving forward
    # or vice versa
    first_delta = info.deltas[0]
    if (shift_forward or shift_delta > 0) and first_delta > 0:
        delta_idx_offset = 1
    elif (shift_backward or shift_delta < 0) and first_delta < 0:
        delta_idx_offset = 1
    else:
        delta_idx_offset = 0
 
    for i in range(n):
        val = vals[i]
        left = result_a[i]
        right = result_b[i]
        if val == NPY_NAT:
            # TODO: test with non-nano
            result[i] = val
        elif left != NPY_NAT and right != NPY_NAT:
            if left == right:
                # TODO: test with non-nano
                result[i] = left
            else:
                if infer_dst and dst_hours[i] != NPY_NAT:
                    # TODO: test with non-nano
                    result[i] = dst_hours[i]
                elif is_dst:
                    if ambiguous_array[i]:
                        result[i] = left
                    else:
                        result[i] = right
                elif fill:
                    # TODO: test with non-nano; parametrize test_dt_round_tz_ambiguous
                    result[i] = NPY_NAT
                else:
                    stamp = _render_tstamp(val, creso=creso)
                    raise pytz.AmbiguousTimeError(
                        f"Cannot infer dst time from {stamp}, try using the "
                        "'ambiguous' argument"
                    )
        elif left != NPY_NAT:
            result[i] = left
        elif right != NPY_NAT:
            # TODO: test with non-nano
            result[i] = right
        else:
            # Handle nonexistent times
            if shift_forward or shift_backward or shift_delta != 0:
                # Shift the nonexistent time to the closest existing time
                remaining_mins = val % pph
                if shift_delta != 0:
                    # Validate that we don't relocalize on another nonexistent
                    # time
                    if -1 < shift_delta + remaining_mins < pph:
                        raise ValueError(
                            "The provided timedelta will relocalize on a "
                            f"nonexistent time: {nonexistent}"
                        )
                    new_local = val + shift_delta
                elif shift_forward:
                    new_local = val + (pph - remaining_mins)
                else:
                    # Subtract 1 since the beginning hour is _inclusive_ of
                    # nonexistent times
                    new_local = val - remaining_mins - 1
 
                if is_zi:
                    # use the same construction as in _get_utc_bounds_zoneinfo
                    pandas_datetime_to_datetimestruct(new_local, creso, &dts)
                    extra = (dts.ps // 1000) * (pps // 1_000_000_000)
 
                    dt = datetime_new(dts.year, dts.month, dts.day, dts.hour,
                                      dts.min, dts.sec, dts.us, None)
 
                    if shift_forward or shift_delta > 0:
                        dt = dt.replace(tzinfo=tz, fold=1)
                    else:
                        dt = dt.replace(tzinfo=tz, fold=0)
                    dt = dt.astimezone(utc_stdlib)
                    dt = dt.replace(tzinfo=None)
                    result[i] = pydatetime_to_dt64(dt, &dts, creso) + extra
 
                else:
                    delta_idx = bisect_right_i8(info.tdata, new_local, info.ntrans)
 
                    delta_idx = delta_idx - delta_idx_offset
                    result[i] = new_local - info.deltas[delta_idx]
            elif fill_nonexist:
                result[i] = NPY_NAT
            else:
                stamp = _render_tstamp(val, creso=creso)
                raise pytz.NonExistentTimeError(stamp)
 
    return result.base  # .base to get underlying ndarray
 
 
cdef Py_ssize_t bisect_right_i8(int64_t *data, int64_t val, Py_ssize_t n):
    # Caller is responsible for checking n > 0
    # This looks very similar to local_search_right in the ndarray.searchsorted
    #  implementation.
    cdef:
        Py_ssize_t pivot, left = 0, right = n
 
    # edge cases
    if val > data[n - 1]:
        return n
 
    # Caller is responsible for ensuring 'val >= data[0]'. This is
    #  ensured by the fact that 'data' comes from get_dst_info where data[0]
    #  is *always* NPY_NAT+1. If that ever changes, we will need to restore
    #  the following disabled check.
    # if val < data[0]:
    #    return 0
 
    while left < right:
        pivot = left + (right - left) // 2
 
        if data[pivot] <= val:
            left = pivot + 1
        else:
            right = pivot
 
    return left
 
 
cdef str _render_tstamp(int64_t val, NPY_DATETIMEUNIT creso):
    """ Helper function to render exception messages"""
    from pandas._libs.tslibs.timestamps import Timestamp
    ts = Timestamp._from_value_and_reso(val, creso, None)
    return str(ts)
 
 
cdef _get_utc_bounds(
    ndarray vals,
    int64_t* tdata,
    Py_ssize_t ntrans,
    const int64_t[::1] deltas,
    NPY_DATETIMEUNIT creso,
):
    # Determine whether each date lies left of the DST transition (store in
    # result_a) or right of the DST transition (store in result_b)
 
    cdef:
        ndarray result_a, result_b
        Py_ssize_t i, n = vals.size
        int64_t val, v_left, v_right
        Py_ssize_t isl, isr, pos_left, pos_right
        int64_t ppd = periods_per_day(creso)
 
    result_a = cnp.PyArray_EMPTY(vals.ndim, vals.shape, cnp.NPY_INT64, 0)
    result_b = cnp.PyArray_EMPTY(vals.ndim, vals.shape, cnp.NPY_INT64, 0)
 
    for i in range(n):
        # This loops resembles the "Find the two best possibilities" block
        #  in pytz's DstTZInfo.localize method.
        result_a[i] = NPY_NAT
        result_b[i] = NPY_NAT
 
        val = vals[i]
        if val == NPY_NAT:
            continue
 
        # TODO: be careful of overflow in val-ppd
        isl = bisect_right_i8(tdata, val - ppd, ntrans) - 1
        if isl < 0:
            isl = 0
 
        v_left = val - deltas[isl]
        pos_left = bisect_right_i8(tdata, v_left, ntrans) - 1
        # timestamp falls to the left side of the DST transition
        if v_left + deltas[pos_left] == val:
            result_a[i] = v_left
 
        # TODO: be careful of overflow in val+ppd
        isr = bisect_right_i8(tdata, val + ppd, ntrans) - 1
        if isr < 0:
            isr = 0
 
        v_right = val - deltas[isr]
        pos_right = bisect_right_i8(tdata, v_right, ntrans) - 1
        # timestamp falls to the right side of the DST transition
        if v_right + deltas[pos_right] == val:
            result_b[i] = v_right
 
    return result_a, result_b
 
 
cdef _get_utc_bounds_zoneinfo(ndarray vals, tz, NPY_DATETIMEUNIT creso):
    """
    For each point in 'vals', find the UTC time that it corresponds to if
    with fold=0 and fold=1. In non-ambiguous cases, these will match.
 
    Parameters
    ----------
    vals : ndarray[int64_t]
    tz : ZoneInfo
    creso : NPY_DATETIMEUNIT
 
    Returns
    -------
    ndarray[int64_t]
    ndarray[int64_t]
    """
    cdef:
        Py_ssize_t i, n = vals.size
        npy_datetimestruct dts
        datetime dt, rt, left, right, aware, as_utc
        int64_t val, pps = periods_per_second(creso)
        ndarray result_a, result_b
 
    result_a = cnp.PyArray_EMPTY(vals.ndim, vals.shape, cnp.NPY_INT64, 0)
    result_b = cnp.PyArray_EMPTY(vals.ndim, vals.shape, cnp.NPY_INT64, 0)
 
    for i in range(n):
        val = vals[i]
        if val == NPY_NAT:
            result_a[i] = NPY_NAT
            result_b[i] = NPY_NAT
            continue
 
        pandas_datetime_to_datetimestruct(val, creso, &dts)
        # casting to pydatetime drops nanoseconds etc, which we will
        #  need to re-add later as 'extra'
        extra = (dts.ps // 1000) * (pps // 1_000_000_000)
 
        dt = datetime_new(dts.year, dts.month, dts.day, dts.hour,
                          dts.min, dts.sec, dts.us, None)
 
        aware = dt.replace(tzinfo=tz)
        as_utc = aware.astimezone(utc_stdlib)
        rt = as_utc.astimezone(tz)
        if aware != rt:
            # AFAICT this means that 'aware' is non-existent
            # TODO: better way to check this?
            #  mail.python.org/archives/list/datetime-sig@python.org/
            #  thread/57Y3IQAASJOKHX4D27W463XTZIS2NR3M/
            result_a[i] = NPY_NAT
        else:
            left = as_utc.replace(tzinfo=None)
            result_a[i] = pydatetime_to_dt64(left, &dts, creso) + extra
 
        aware = dt.replace(fold=1, tzinfo=tz)
        as_utc = aware.astimezone(utc_stdlib)
        rt = as_utc.astimezone(tz)
        if aware != rt:
            result_b[i] = NPY_NAT
        else:
            right = as_utc.replace(tzinfo=None)
            result_b[i] = pydatetime_to_dt64(right, &dts, creso) + extra
 
    return result_a, result_b
 
 
@cython.boundscheck(False)
cdef ndarray[int64_t] _get_dst_hours(
    # vals, creso only needed here to potential render an exception message
    const int64_t[:] vals,
    ndarray[int64_t] result_a,
    ndarray[int64_t] result_b,
    NPY_DATETIMEUNIT creso,
):
    cdef:
        Py_ssize_t i, n = vals.shape[0]
        ndarray[uint8_t, cast=True] mismatch
        ndarray[int64_t] delta, dst_hours
        ndarray[intp_t] switch_idxs, trans_idx, grp, a_idx, b_idx, one_diff
        list trans_grp
        intp_t switch_idx
        int64_t left, right
 
    dst_hours = cnp.PyArray_EMPTY(result_a.ndim, result_a.shape, cnp.NPY_INT64, 0)
    dst_hours[:] = NPY_NAT
 
    mismatch = cnp.PyArray_ZEROS(result_a.ndim, result_a.shape, cnp.NPY_BOOL, 0)
 
    for i in range(n):
        left = result_a[i]
        right = result_b[i]
 
        # Get the ambiguous hours (given the above, these are the hours
        # where result_a != result_b and neither of them are NAT)
        if left != right and left != NPY_NAT and right != NPY_NAT:
            mismatch[i] = 1
 
    trans_idx = mismatch.nonzero()[0]
 
    if trans_idx.size == 1:
        # see test_tz_localize_to_utc_ambiguous_infer
        stamp = _render_tstamp(vals[trans_idx[0]], creso=creso)
        raise pytz.AmbiguousTimeError(
            f"Cannot infer dst time from {stamp} as there "
            "are no repeated times"
        )
 
    # Split the array into contiguous chunks (where the difference between
    # indices is 1).  These are effectively dst transitions in different
    # years which is useful for checking that there is not an ambiguous
    # transition in an individual year.
    if trans_idx.size > 0:
        one_diff = np.where(np.diff(trans_idx) != 1)[0] + 1
        trans_grp = np.array_split(trans_idx, one_diff)
 
        # Iterate through each day, if there are no hours where the
        # delta is negative (indicates a repeat of hour) the switch
        # cannot be inferred
        for grp in trans_grp:
 
            delta = np.diff(result_a[grp])
            if grp.size == 1 or np.all(delta > 0):
                # see test_tz_localize_to_utc_ambiguous_infer
                stamp = _render_tstamp(vals[grp[0]], creso=creso)
                raise pytz.AmbiguousTimeError(stamp)
 
            # Find the index for the switch and pull from a for dst and b
            # for standard
            switch_idxs = (delta <= 0).nonzero()[0]
            if switch_idxs.size > 1:
                # see test_tz_localize_to_utc_ambiguous_infer
                raise pytz.AmbiguousTimeError(
                    f"There are {switch_idxs.size} dst switches when "
                    "there should only be 1."
                )
 
            switch_idx = switch_idxs[0] + 1
            # Pull the only index and adjust
            a_idx = grp[:switch_idx]
            b_idx = grp[switch_idx:]
            dst_hours[grp] = np.hstack((result_a[a_idx], result_b[b_idx]))
 
    return dst_hours
 
 
# ----------------------------------------------------------------------
# Timezone Conversion
 
cpdef int64_t tz_convert_from_utc_single(
    int64_t utc_val, tzinfo tz, NPY_DATETIMEUNIT creso=NPY_DATETIMEUNIT.NPY_FR_ns
) except? -1:
    """
    Convert the val (in i8) from UTC to tz
 
    This is a single value version of tz_convert_from_utc.
 
    Parameters
    ----------
    utc_val : int64
    tz : tzinfo
    creso : NPY_DATETIMEUNIT, default NPY_FR_ns
 
    Returns
    -------
    converted: int64
    """
    cdef:
        Localizer info = Localizer(tz, creso=creso)
        Py_ssize_t pos
 
    # Note: caller is responsible for ensuring utc_val != NPY_NAT
    return info.utc_val_to_local_val(utc_val, &pos)
 
 
# OSError may be thrown by tzlocal on windows at or close to 1970-01-01
#  see https://github.com/pandas-dev/pandas/pull/37591#issuecomment-720628241
cdef int64_t _tz_localize_using_tzinfo_api(
    int64_t val,
    tzinfo tz,
    bint to_utc=True,
    NPY_DATETIMEUNIT creso=NPY_DATETIMEUNIT.NPY_FR_ns,
    bint* fold=NULL,
) except? -1:
    """
    Convert the i8 representation of a datetime from a general-case timezone to
    UTC, or vice-versa using the datetime/tzinfo API.
 
    Private, not intended for use outside of tslibs.tzconversion.
 
    Parameters
    ----------
    val : int64_t
    tz : tzinfo
    to_utc : bint
        True if converting _to_ UTC, False if going the other direction.
    creso : NPY_DATETIMEUNIT
    fold : bint*, default NULL
        pointer to fold: whether datetime ends up in a fold or not
        after adjustment.
        Only passed with to_utc=False.
 
    Returns
    -------
    delta : int64_t
        Value to add when converting from utc, subtract when converting to utc.
 
    Notes
    -----
    Sets fold by pointer
    """
    cdef:
        npy_datetimestruct dts
        datetime dt
        int64_t delta
        timedelta td
        int64_t pps = periods_per_second(creso)
 
    pandas_datetime_to_datetimestruct(val, creso, &dts)
 
    # datetime_new is cython-optimized constructor
    if not to_utc:
        # tz.utcoffset only makes sense if datetime
        # is _wall time_, so if val is a UTC timestamp convert to wall time
        dt = _astimezone(dts, tz)
 
        if fold is not NULL:
            # NB: fold is only passed with to_utc=False
            fold[0] = dt.fold
    else:
        dt = datetime_new(dts.year, dts.month, dts.day, dts.hour,
                          dts.min, dts.sec, dts.us, None)
 
    td = tz.utcoffset(dt)
    delta = int(td.total_seconds() * pps)
    return delta
 
 
cdef datetime _astimezone(npy_datetimestruct dts, tzinfo tz):
    """
    Optimized equivalent to:
 
    dt = datetime(dts.year, dts.month, dts.day, dts.hour,
                  dts.min, dts.sec, dts.us, utc_stdlib)
    dt = dt.astimezone(tz)
 
    Derived from the datetime.astimezone implementation at
    https://github.com/python/cpython/blob/main/Modules/_datetimemodule.c#L6187
 
    NB: we are assuming tz is not None.
    """
    cdef:
        datetime result
 
    result = datetime_new(dts.year, dts.month, dts.day, dts.hour,
                          dts.min, dts.sec, dts.us, tz)
    return tz.fromutc(result)
 
 
# NB: relies on dateutil internals, subject to change.
@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
cdef bint _infer_dateutil_fold(
    int64_t value,
    const int64_t[::1] trans,
    const int64_t[::1] deltas,
    Py_ssize_t pos,
):
    """
    Infer _TSObject fold property from value by assuming 0 and then setting
    to 1 if necessary.
 
    Parameters
    ----------
    value : int64_t
    trans : ndarray[int64_t]
        ndarray of offset transition points in nanoseconds since epoch.
    deltas : int64_t[:]
        array of offsets corresponding to transition points in trans.
    pos : Py_ssize_t
        Position of the last transition point before taking fold into account.
 
    Returns
    -------
    bint
        Due to daylight saving time, one wall clock time can occur twice
        when shifting from summer to winter time; fold describes whether the
        datetime-like corresponds  to the first (0) or the second time (1)
        the wall clock hits the ambiguous time
 
    References
    ----------
    .. [1] "PEP 495 - Local Time Disambiguation"
           https://www.python.org/dev/peps/pep-0495/#the-fold-attribute
    """
    cdef:
        bint fold = 0
        int64_t fold_delta
 
    if pos > 0:
        fold_delta = deltas[pos - 1] - deltas[pos]
        if value - fold_delta < trans[pos]:
            fold = 1
 
    return fold