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The ability to return an instance of a strict subclass of int is deprecated, and may be removed in a future version of Python. __int__ returned non-int (type %.200s)  %.200s does not export expected C %.8s %.200s   C %.8s %.200s.%.200s has wrong signature (expected %.500s, got %.500s)  Interpreter change detected - this module can only be loaded into one interpreter per process.  unbound method %.200S() needs an argument       Failed to import '%.20s.decompress' - cannot initialise module strings. String compression was configured with the C macro 'CYTHON_COMPRESS_STRINGS=%d'.        pandas._libs.tslibs.conversion  %.200s.%.200s is not a type object      %.200s.%.200s size changed, may indicate binary incompatibility. Expected %zd from C header, got %zd from PyObject      Acquisition count is %d (line %d)       Unexpected format string character: '%c'        invalid vtable found for imported type  pandas._libs.tslibs.timestamps  multiple bases have vtable conflict: '%.200s' and '%.200s'      Cannot convert %.200s to %.200s __annotations__ must be set to a dict object    __qualname__ must be set to a string object     __name__ must be set to a string object __kwdefaults__ must be set to a dict object     changes to cyfunction.__kwdefaults__ will not currently affect the values used in function calls        __defaults__ must be set to a tuple object      changes to cyfunction.__defaults__ will not currently affect the values used in function calls  Buffer dtype mismatch, expected %s%s%s but got %s       Buffer dtype mismatch, expected '%s' but got %s in '%s.%s'      Expected a dimension of size %zu, got %zu       Expected %d dimensions, got %d  Python does not define a standard format string size for long double ('g')..    Buffer dtype mismatch; next field is at offset %zd but %zd expected     Big-endian buffer not supported on little-endian compiler       Buffer acquisition: Expected '{' after 'T'      Cannot handle repeated arrays in format string  Does not understand character buffer dtype format string ('%c') Expected a dimension of size %zu, got %d        Expected a comma in format string, got '%c'     Expected %d dimension(s), got %d        Unexpected end of format string, expected ')'   Buffer has wrong number of dimensions (expected %d, got %d)     Item size of buffer (%zd byte%s) does not match size of '%s' (%zd byte%s)        while calling a Python object  NULL result without error in PyObject_Call      can't convert negative value to npy_uint64      value too large to convert to npy_uint8 can't convert negative value to npy_uint8       value too large to convert to int       cannot fit '%.200s' into an index-sized integer %.200s() takes %.8s %zd positional argument%.1s (%zd given)     pandas._libs.lib.has_only_ints_or_nan   pandas._libs.lib.is_int_or_none pandas._libs.lib.Seen.__cinit__ pandas._libs.lib.Seen.is_bool.__get__   pandas._libs.lib.Seen.is_bool_or_na.__get__     pandas._libs.lib.is_bool_array  pandas._libs.lib.is_integer_na_array    pandas._libs.lib.is_integer_float_array pandas._libs.lib.is_float_array pandas._libs.lib.is_time_array  pandas._libs.lib.is_date_array  pandas._libs.lib.is_datetime_array      pandas._libs.lib.is_integer_array       pandas._libs.lib.is_datetime64_array    pandas._libs.lib.Validator.__cinit__    pandas._libs.lib.Validator.validate     pandas._libs.lib.Validator.is_valid     pandas._libs.lib.Validator.is_valid_skipna      pandas._libs.lib.TemporalValidator.__cinit__    pandas._libs.lib.TemporalValidator.is_valid     pandas._libs.lib.DatetimeValidator.is_valid_null        pandas._libs.lib.AnyDatetimeValidator.is_value_typed    pandas._libs.lib.TimedeltaValidator.is_valid_null       pandas._libs.lib._NoDefault.__repr__    Out of bounds on buffer access (axis %d)        pandas._libs.lib.is_period_array        pandas._libs.lib.is_timedelta_or_timedelta64_array      is_timedelta_or_timedelta64_array       pandas._libs.lib.is_string_array        pandas._libs.lib.is_all_arraylike       pandas._libs.lib.maybe_indices_to_slice pandas._libs.lib.fast_unique_multiple_list_gen  object of type 'NoneType' has no len()  pandas._libs.lib.item_from_zerodim      match_signatures_single.match_signatures_single pandas._libs.lib.TimeValidator.__setstate_cython__      pandas._libs.lib.TimeValidator.__reduce_cython__        pandas._libs.lib.DateValidator.__setstate_cython__      pandas._libs.lib.DateValidator.__reduce_cython__        pandas._libs.lib.AnyTimedeltaValidator.__setstate_cython__      pandas._libs.lib.AnyTimedeltaValidator.__reduce_cython__        pandas._libs.lib.TimedeltaValidator.__setstate_cython__ pandas._libs.lib.TimedeltaValidator.__reduce_cython__   pandas._libs.lib.AnyDatetimeValidator.__setstate_cython__       pandas._libs.lib.AnyDatetimeValidator.__reduce_cython__ pandas._libs.lib.Datetime64Validator.__setstate_cython__        pandas._libs.lib.Datetime64Validator.__reduce_cython__  pandas._libs.lib.DatetimeValidator.__setstate_cython__  pandas._libs.lib.DatetimeValidator.__reduce_cython__    pandas._libs.lib.TemporalValidator.__setstate_cython__  pandas._libs.lib.TemporalValidator.__reduce_cython__    pandas._libs.lib.BytesValidator.__setstate_cython__     pandas._libs.lib.BytesValidator.__reduce_cython__       pandas._libs.lib.StringValidator.__setstate_cython__    pandas._libs.lib.StringValidator.__reduce_cython__      pandas._libs.lib.DecimalValidator.__setstate_cython__   pandas._libs.lib.DecimalValidator.__reduce_cython__     pandas._libs.lib.ComplexValidator.__setstate_cython__   pandas._libs.lib.ComplexValidator.__reduce_cython__     pandas._libs.lib.FloatValidator.__setstate_cython__     pandas._libs.lib.FloatValidator.__reduce_cython__       pandas._libs.lib.IntegerFloatValidator.__setstate_cython__      pandas._libs.lib.IntegerFloatValidator.__reduce_cython__        pandas._libs.lib.IntegerNaValidator.__setstate_cython__ pandas._libs.lib.IntegerNaValidator.__reduce_cython__   pandas._libs.lib.IntegerValidator.__setstate_cython__   pandas._libs.lib.IntegerValidator.__reduce_cython__     pandas._libs.lib.BoolValidator.__setstate_cython__      pandas._libs.lib.BoolValidator.__reduce_cython__        pandas._libs.lib.Validator.__setstate_cython__  pandas._libs.lib.Validator.__reduce_cython__    pandas._libs.lib.Seen.__setstate_cython__       pandas._libs.lib.Seen.__reduce_cython__ _ARRAY_API is not PyCapsule object      module compiled against ABI version 0x%x but this version of numpy is 0x%x      module was compiled against NumPy C-API version 0x%x (NumPy 1.20) but the running NumPy has C-API version 0x%x. Check the section C-API incompatibility at the Troubleshooting ImportError section at https://numpy.org/devdocs/user/troubleshooting-importerror.html#c-api-incompatibility for indications on how to solve this problem.       FATAL: module compiled as unknown endian        FATAL: module compiled as little endian, but detected different endianness at runtime   ../../tmp/pip-build-env-j5lzuaqy/overlay/lib/python3.12/site-packages/numpy/__init__.cython-30.pxd      __float__ returned non-float (type %.200s)      pandas._libs.lib.is_range_indexer       pandas._libs.tslibs.util.is_nan pandas._libs.lib.dtypes_all_equal       pandas._libs.lib.count_level_2d pandas._libs.lib.convert_nans_to_NA     '%.200s' object is not subscriptable    pandas._libs.lib._try_infer_map pandas._libs.lib.get_level_sorter       pandas._libs.lib.get_reverse_indexer    'NoneType' object is not subscriptable  pandas._libs.lib.tuples_to_object_array pandas._libs.lib.ComplexValidator.is_value_typed        pandas._libs.lib.is_sequence_range      is_datetime_with_singletz_array pandas._libs.lib.is_datetime_with_singletz_array        local variable '%s' referenced before assignment        strings are too large to concat pandas._libs.lib.TemporalValidator.is_valid_null        pandas._libs.lib.Validator.is_value_typed       pandas._libs.lib.map_infer_mask pandas._libs.lib.Validator._validate_skipna     pandas._libs.lib.TemporalValidator._validate_skipna     pandas._libs.lib.Validator._validate    pandas._libs.lib.is_pyarrow_array       pandas._libs.lib.Validator.is_valid_null        pandas._libs.lib.dicts_to_array 'NoneType' object is not iterable       pandas._libs.lib.to_object_array_tuples pandas._libs.lib.TemporalValidator.is_valid_skipna      pandas._libs.lib.fast_multiget  pandas._libs.lib.maybe_booleans_to_slice        hasattr(): attribute name must be string        pandas._libs.lib.generate_bins_dt64     Buffer acquisition failed on assignment; and then reacquiring the old buffer failed too!        Argument '%.200s' has incorrect type (expected %.200s, got %.200s)      pandas._libs.lib.to_object_array        __mro_entries__ must return a tuple     pandas._libs.lib.is_interval_array      pandas._libs.lib.memory_usage_of_objects        pandas._libs.lib.DecimalValidator.is_value_typed        pandas._libs.lib.array_equivalent_object        pandas._libs.lib.generate_slices        pandas._libs.lib.maybe_convert_objects  pandas._libs.lib.is_datetime_or_datetime64_array        '%.200s' object does not support slice %.10s    pandas._libs.lib.maybe_convert_numeric  pandas._libs.lib.ensure_string_array    __pyx_ff_map_fused_a20f79_2_2_float__and_double.map_fused_type  only single character unicode strings can be converted to Py_UCS4, got length %zd       pandas._libs.lib.__pyx_fused_cpdef      __pyx_ff_map_fused_2e1798_2_2_90c295__5numpy__dunder_pyx_t_5numpy_int64_t__and_5nump__etc.map_fused_type        __pyx_ff_map_fused_21ad85_2_2_5numpy_PyArrayObject__ptr__and_5numpy_PyArrayObject__ptr.map_fused_type   pandas._libs.lib.c_is_list_like pandas._libs.lib.is_decimal_array       pandas._libs.lib.is_complex_array       pandas._libs.lib.is_bytes_array pandas._libs.lib.IntegerNaValidator.is_value_typed      Unable to initialize pickling for %.200s        Module 'lib' has already been imported. Re-initialisation is not supported.     compile time Python version %d.%d of module '%.100s' %s runtime version %d.%d   metaclass conflict: the metaclass of a derived class must be a (non-strict) subclass of the metaclasses of all its bases        _cython_3_2_4.fused_cython_function     _cython_3_2_4.cython_function_or_method _cython_3_2_4._common_types_metatype    pandas._libs.lib.__pyx_defaults1        pandas._libs.lib.__pyx_defaults pandas._libs.lib.TimeValidator  pandas._libs.lib.DateValidator  pandas._libs.lib.AnyTimedeltaValidator  pandas._libs.lib.TimedeltaValidator     pandas._libs.lib.AnyDatetimeValidator   pandas._libs.lib.Datetime64Validator    pandas._libs.lib.DatetimeValidator      pandas._libs.lib.TemporalValidator      pandas._libs.lib.BytesValidator pandas._libs.lib.StringValidator        pandas._libs.lib.DecimalValidator       pandas._libs.lib.ComplexValidator       pandas._libs.lib.FloatValidator pandas._libs.lib.IntegerFloatValidator  pandas._libs.lib.IntegerNaValidator     pandas._libs.lib.IntegerValidator       pandas._libs.lib.BoolValidator  
    Class for keeping track of the types of elements
    encountered when trying to perform type conversions.
         __pyx_fuse_1convert_nans_to_NA  __pyx_fuse_0convert_nans_to_NA  __pyx_fuse_1has_only_ints_or_nan        __pyx_fuse_0has_only_ints_or_nan        Expected %ld fields in line %lu, saw %ld
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                  	                              
            
      
            
                                                               	                  	                                                                              	            w      E  4  u   R   #     !   !   ^      $      @  n   V   D   4         p  ?      (   "   F  (   (   )   $   y         !  m   l   U     &         	   I           V           b   t  1         '               2   
   e      h  8      ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ$}zzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzz<}zz:|zzzzz||zz|zz|R|^|zzj|zzzzzzzzzzzzzv|0}|z|| }}zz}zzz){F|z){yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy^zyy
zyyyyy.z:zyyFzyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyRzkyyyyybyyyzyyyPy"zyPy{h{h{{h{h{h{h{h{||h{h{|h{h{|||h{h{h{h{h{h{h{h{h{h{h{h{h{h{h{h{{{}h{y}|||h{h{|h{h{h{{|h{{|zz|zzzzz|<~zz|zz|||zzzzzzzzzzzzzzzz||$}z}||<~zz|zzz||z|@@@@@@@@@3~@@3~@@@@@@@@@@@@@@@@@@3~@@@@@@Ҁ@@@@@@@@@@@@@@@@@@-~/DDDCC#Ѓ\\\\~\l\Tl@l+lllkonofaQa<a.
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    Optimized check for `isinstance(dtype, np.dtype)` with
    optional `and dtype.kind in kinds`.

    dtype = np.dtype("m8[ns]")

    In [7]: %timeit isinstance(dtype, np.dtype)
    117 ns ± 1.91 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000,000 loops each)

    In [8]: %timeit is_np_dtype(dtype)
    64 ns ± 1.51 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000,000 loops each)

    In [9]: %timeit is_timedelta64_dtype(dtype)
    209 ns ± 6.96 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000,000 loops each)

    In [10]: %timeit is_np_dtype(dtype, "m")
    93.4 ns ± 1.11 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000,000 loops each)
                     
    Faster version for:

    first = types[0]
    all(is_dtype_equal(first, t) for t in types[1:])

    And assuming all elements in the list are np.dtype/ExtensionDtype objects

    See timings at https://github.com/pandas-dev/pandas/pull/44594
         
    Check for `arr == key`, treating all values as not-equal to pd.NA.

    key is assumed to have `not isna(key)`
            
    Check if this list contains only bool or np.bool_ objects.

    This is appreciably faster than checking `np.array(obj).dtype == bool`

    obj1 = [True, False] * 100
    obj2 = obj1 * 100
    obj3 = obj2 * 100
    obj4 = [True, None] + obj1

    for obj in [obj1, obj2, obj3, obj4]:
        %timeit is_bool_list(obj)
        %timeit np.array(obj).dtype.kind == "b"

    340 ns ± 8.22 ns
    8.78 µs ± 253 ns

    28.8 µs ± 704 ns
    813 µs ± 17.8 µs

    3.4 ms ± 168 µs
    78.4 ms ± 1.05 ms

    48.1 ns ± 1.26 ns
    8.1 µs ± 198 ns
                   
    Convert a list of tuples into an object array. Any subclass of
    tuple in `rows` will be casted to tuple.

    Parameters
    ----------
    rows : 2-d array (N, K)
        List of tuples to be converted into an array.

    Returns
    -------
    np.ndarray[object, ndim=2]
      
    Convert a list of lists into an object array.

    Parameters
    ----------
    rows : 2-d array (N, K)
        List of lists to be converted into an array.
    min_width : int
        Minimum width of the object array. If a list
        in `rows` contains fewer than `width` elements,
        the remaining elements in the corresponding row
        will all be `NaN`.

    Returns
    -------
    np.ndarray[object, ndim=2]
                 
    Substitute for np.vectorize with pandas-friendly dtype inference.

    Parameters
    ----------
    arr : ndarray
    f : function
    convert : bint
    ignore_na : bint
        If True, NA values will not have f applied

    Returns
    -------
    np.ndarray or an ExtensionArray
                               
    Substitute for np.vectorize with pandas-friendly dtype inference.

    Parameters
    ----------
    arr : ndarray
    f : function
    mask : ndarray
        uint8 dtype ndarray indicating values not to apply `f` to.
    convert : bool, default True
        Whether to call `maybe_convert_objects` on the resulting ndarray.
    na_value : Any, optional
        The result value to use for masked values. By default, the
        input value is used.
    dtype : numpy.dtype
        The numpy dtype to use for the result ndarray.

    Returns
    -------
    np.ndarray or an ExtensionArray
             
    Type inference function-- convert object array to proper dtype

    Parameters
    ----------
    objects : ndarray[object]
        Array of object elements to convert.
    try_float : bool, default False
        If an array-like object contains only float or NaN values is
        encountered, whether to convert and return an array of float dtype.
    safe : bool, default False
        Whether to upcast numeric type (e.g. int cast to float). If set to
        True, no upcasting will be performed.
    convert_numeric : bool, default True
        Whether to convert numeric entries.
    convert_to_nullable_dtype : bool, default False
        If an array-like object contains only integer or boolean values (and NaN) is
        encountered, whether to convert and return a Boolean/IntegerArray.
    convert_non_numeric : bool, default False
        Whether to convert datetime, timedelta, period, interval types.
    dtype_if_all_nat : np.dtype, ExtensionDtype, or None, default None
        Dtype to cast to if we have all-NaT.

    Returns
    -------
    np.ndarray or ExtensionArray
        Array of converted object values to more specific dtypes if applicable.
        
    Convert object array to a numeric array if possible.

    Parameters
    ----------
    values : ndarray[object]
        Array of object elements to convert.
    na_values : set
        Set of values that should be interpreted as NaN.
    convert_empty : bool, default True
        If an empty array-like object is encountered, whether to interpret
        that element as NaN or not. If set to False, a ValueError will be
        raised if such an element is encountered and 'coerce_numeric' is False.
    coerce_numeric : bool, default False
        If initial attempts to convert to numeric have failed, whether to
        force conversion to numeric via alternative methods or by setting the
        element to NaN. Otherwise, an Exception will be raised when such an
        element is encountered.

        This boolean also has an impact on how conversion behaves when a
        numeric array has no suitable numerical dtype to return (i.e. uint64,
        int32, uint8). If set to False, the original object array will be
        returned. Otherwise, a ValueError will be raised.
    convert_to_masked_nullable : bool, default False
        Whether to return a mask for the converted values. This also disables
        upcasting for ints with nulls to float64.
    Returns
    -------
    np.ndarray
        Array of converted object values to numerical ones.

    Optional[np.ndarray]
        If convert_to_masked_nullable is True,
        returns a boolean mask for the converted values, otherwise returns None.
         
    Is this an ndarray of Interval (or np.nan) with a single dtype?
                           
    Infer with timedeltas and/or nat/none.
                    
    Check values have the same tzinfo attribute.
    Doesn't check values are datetime-like types.
                            
    Return a string label of the type of the elements in a list-like input.

    This method inspects the elements of the provided input and determines
    classification of its data type. It is particularly useful for
    handling heterogeneous data inputs where explicit dtype conversion may not
    be possible or necessary.

    Parameters
    ----------
    value : list, ndarray, or pandas type
        The input data to infer the dtype.
    skipna : bool, default True
        Ignore NaN values when inferring the type.

    Returns
    -------
    str
        Describing the common type of the input data.
    Results can include:

    - string
    - bytes
    - floating
    - integer
    - mixed-integer
    - mixed-integer-float
    - decimal
    - complex
    - categorical
    - boolean
    - datetime64
    - datetime
    - date
    - timedelta64
    - timedelta
    - time
    - period
    - mixed
    - unknown-array

    Raises
    ------
    TypeError
        If ndarray-like but cannot infer the dtype

    See Also
    --------
    api.types.is_scalar : Check if the input is a scalar.
    api.types.is_list_like : Check if the input is list-like.
    api.types.is_integer : Check if the input is an integer.
    api.types.is_float : Check if the input is a float.
    api.types.is_bool : Check if the input is a boolean.

    Notes
    -----
    - 'mixed' is the catchall for anything that is not otherwise
      specialized
    - 'mixed-integer-float' are floats and integers
    - 'mixed-integer' are integers mixed with non-integers
    - 'unknown-array' is the catchall for something that *is* an array (has
      a dtype attribute), but has a dtype unknown to pandas (e.g. external
      extension array)

    Examples
    --------
    >>> from pandas.api.types import infer_dtype
    >>> infer_dtype(['foo', 'bar'])
    'string'

    >>> infer_dtype(['a', np.nan, 'b'], skipna=True)
    'string'

    >>> infer_dtype(['a', np.nan, 'b'], skipna=False)
    'mixed'

    >>> infer_dtype([b'foo', b'bar'])
    'bytes'

    >>> infer_dtype([1, 2, 3])
    'integer'

    >>> infer_dtype([1, 2, 3.5])
    'mixed-integer-float'

    >>> infer_dtype([1.0, 2.0, 3.5])
    'floating'

    >>> infer_dtype(['a', 1])
    'mixed-integer'

    >>> from decimal import Decimal
    >>> infer_dtype([Decimal(1), Decimal(2.0)])
    'decimal'

    >>> infer_dtype([True, False])
    'boolean'

    >>> infer_dtype([True, False, np.nan])
    'boolean'

    >>> infer_dtype([pd.Timestamp('20130101')])
    'datetime'

    >>> import datetime
    >>> infer_dtype([datetime.date(2013, 1, 1)])
    'date'

    >>> infer_dtype([np.datetime64('2013-01-01')])
    'datetime64'

    >>> infer_dtype([datetime.timedelta(0, 1, 1)])
    'timedelta'

    >>> infer_dtype(pd.Series(list('aabc')).astype('category'))
    'categorical'
                    
    Return True if given object is a pyarrow Array or ChunkedArray.

    Returns
    -------
    bool
                         
    Check if the object is list-like.

    Objects that are considered list-like are for example Python
    lists, tuples, sets, NumPy arrays, and Pandas Series.

    Strings and datetime objects, however, are not considered list-like.

    Parameters
    ----------
    obj : object
        Object to check.
    allow_sets : bool, default True
        If this parameter is False, sets will not be considered list-like.

    Returns
    -------
    bool
        Whether `obj` has list-like properties.

    See Also
    --------
    Series : One-dimensional ndarray with axis labels (including time series).
    Index : Immutable sequence used for indexing and alignment.
    numpy.ndarray : Array object from NumPy, which is considered list-like.

    Examples
    --------
    >>> import datetime
    >>> from pandas.api.types import is_list_like
    >>> is_list_like([1, 2, 3])
    True
    >>> is_list_like({1, 2, 3})
    True
    >>> is_list_like(datetime.datetime(2017, 1, 1))
    False
    >>> is_list_like("foo")
    False
    >>> is_list_like(1)
    False
    >>> is_list_like(np.array([2]))
    True
    >>> is_list_like(np.array(2))
    False
                             
    Return True if given object is complex.

    Parameters
    ----------
    obj : object
        Object to check.

    Returns
    -------
    bool

    See Also
    --------
    api.types.is_complex_dtype: Check whether the provided array or
                                dtype is of a complex dtype.
    api.types.is_number: Check if the object is a number.
    api.types.is_integer: Return True if given object is integer.

    Examples
    --------
    >>> pd.api.types.is_complex(1 + 1j)
    True

    >>> pd.api.types.is_complex(1)
    False
                      
    Return True if given object is boolean.

    Parameters
    ----------
    obj : object
        Object to check.

    Returns
    -------
    bool

    See Also
    --------
    api.types.is_scalar : Check if the input is a scalar.
    api.types.is_integer : Check if the input is an integer.
    api.types.is_float : Check if the input is a float.

    Examples
    --------
    >>> pd.api.types.is_bool(True)
    True

    >>> pd.api.types.is_bool(1)
    False
            
    Return True if given object is integer or None.

    Returns
    -------
    bool
         
    Return True if given object is integer.

    This method checks whether the passed object is an integer type. It
    returns `True` if the object is an integer, and `False` otherwise.

    Parameters
    ----------
    obj : object
        The object to check for integer type.

    Returns
    -------
    bool
        `True` if the object is of integer type, otherwise `False`.

    See Also
    --------
    api.types.is_float : Check if an object is of float type.
    api.types.is_numeric_dtype : Check if an object is of numeric type.

    Examples
    --------
    >>> pd.api.types.is_integer(1)
    True

    >>> pd.api.types.is_integer(1.0)
    False
       
    Return True if given object is float.

    This method checks whether the passed object is a float type. It
    returns `True` if the object is a float, and `False` otherwise.

    Parameters
    ----------
    obj : object
        The object to check for float type.

    Returns
    -------
    bool
        `True` if the object is of float type, otherwise `False`.

    See Also
    --------
    api.types.is_integer : Check if an object is of integer type.
    api.types.is_numeric_dtype : Check if an object is of numeric type.

    Examples
    --------
    >>> pd.api.types.is_float(1.0)
    True

    >>> pd.api.types.is_float(1)
    False
                   
    Parameters
    ----------
    index : ndarray[intp]
    labels : ndarray[int64]
    keys : list
    sorted_labels : list[ndarray[int64]]
                  
    Argsort for a single level of a multi-index, keeping the order of higher
    levels unchanged. `starts` points to starts of same-key indices w.r.t
    to leading levels; equivalent to:
        np.hstack([codes[starts[i]:starts[i+1]].argsort(kind='mergesort')
            + starts[i] for i in range(len(starts) - 1)])

    Parameters
    ----------
    codes : np.ndarray[int64_t, ndim=1]
    starts : np.ndarray[intp, ndim=1]

    Returns
    -------
    np.ndarray[np.int, ndim=1]
                         
    Int64 (datetime64) version of generic python version in ``groupby.py``.
                   
    Should we treat these as levels of a MultiIndex, as opposed to Index items?
               
    Returns a new numpy array with object dtype and only strings and na values.

    Parameters
    ----------
    arr : array-like
        The values to be converted to str, if needed.
    na_value : Any, default np.nan
        The value to use for na. For example, np.nan or pd.NA.
    convert_na_value : bool, default True
        If False, existing na values will be used unchanged in the new array.
    copy : bool, default True
        Whether to ensure that a new array is returned. When True, a new array
        is always returned. When False, a new array is only returned when needed
        to avoid mutating the input array.
    skipna : bool, default True
        Whether or not to coerce nulls to their stringified form
        (e.g. if False, NaN becomes 'nan').

    Returns
    -------
    np.ndarray[object]
        An array with the input array's elements casted to str or nan-like.
                         
    Helper for StringArray that converts null values that
    are not pd.NA(e.g. np.nan, None) to pd.NA. Assumes elements
    have already been validated as null.
                            
    Check if sequence is equivalent to a range with the specified step.
                       
    Perform an element by element comparison on 1-d integer arrays, meant for indexer
    comparisons
                         
    Perform an element by element comparison on N-d object arrays
    taking into account nan positions.
                      
    Reverse indexing operation.

    Given `indexer`, make `indexer_inv` of it, such that::

        indexer_inv[indexer[x]] = x

    Parameters
    ----------
    indexer : np.ndarray[np.intp]
    length : int

    Returns
    -------
    np.ndarray[np.intp]

    Notes
    -----
    If indexer is not unique, only first occurrence is accounted.
                                    
    For zipping multiple ndarrays into an ndarray of tuples.
                                  
    Generate a list of unique values from a generator of lists.

    Parameters
    ----------
    gen : generator object
        Generator of lists from which the unique list is created.
    sort : bool
        Whether or not to sort the resulting unique list.

    Returns
    -------
    list of unique values
      
    If the value is a zerodim array, return the item it contains.

    Parameters
    ----------
    val : object

    Returns
    -------
    object

    Examples
    --------
    >>> item_from_zerodim(1)
    1
    >>> item_from_zerodim('foobar')
    'foobar'
    >>> item_from_zerodim(np.array(1))
    1
    >>> item_from_zerodim(np.array([1]))
    array([1])
                     
    Check if the object is an iterator.

    This is intended for generators, not list-like objects.
    This method checks whether the passed object is an iterator. It
    returns `True` if the object is an iterator, and `False` otherwise.

    Parameters
    ----------
    obj : The object to check
        The object to check for iterator type.

    Returns
    -------
    is_iter : bool
        Whether `obj` is an iterator.
        `True` if the object is of iterator type, otherwise `False`.

    See Also
    --------
    api.types.is_list_like : Check if the input is list-like.

    Examples
    --------
    >>> import datetime
    >>> from pandas.api.types import is_iterator
    >>> is_iterator((x for x in []))
    True
    >>> is_iterator([1, 2, 3])
    False
    >>> is_iterator(datetime.datetime(2017, 1, 1))
    False
    >>> is_iterator("foo")
    False
    >>> is_iterator(1)
    False
                    
    Return True if given object is scalar.

    Parameters
    ----------
    val : object
        This includes:

        - numpy array scalar (e.g. np.int64)
        - Python builtin numerics
        - Python builtin byte arrays and strings
        - None
        - datetime.datetime
        - datetime.timedelta
        - Period
        - decimal.Decimal
        - Interval
        - DateOffset
        - Fraction
        - Number.

    Returns
    -------
    bool
        Return True if given object is scalar.

    See Also
    --------
    api.types.is_list_like : Check if the input is list-like.
    api.types.is_integer : Check if the input is an integer.
    api.types.is_float : Check if the input is a float.
    api.types.is_bool : Check if the input is a boolean.

    Examples
    --------
    >>> import datetime
    >>> dt = datetime.datetime(2018, 10, 3)
    >>> pd.api.types.is_scalar(dt)
    True

    >>> pd.api.types.is_scalar([2, 3])
    False

    >>> pd.api.types.is_scalar({0: 1, 2: 3})
    False

    >>> pd.api.types.is_scalar((0, 2))
    False

    pandas supports PEP 3141 numbers:

    >>> from fractions import Fraction
    >>> pd.api.types.is_scalar(Fraction(3, 5))
    True
      
    Return the memory usage of an object array in bytes.

    Does not include the actual bytes of the pointers
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14.2.1-11)           GA$3a1 e     e              GA$3a1                       GA$3a1                    GA$3a1 p     )              GA$3a1                    GA$3a1                    GA$3a1                      GA$3a1            .shstrtab .note.gnu.build-id .gnu.hash .dynsym .dynstr .gnu.version .gnu.version_r .rela.dyn .rela.plt .init .text .fini .rodata .eh_frame_hdr .eh_frame .init_array .fini_array .data.rel.ro .dynamic .got .got.plt .data .bss .comment .gnu.build.attributes                                                                              8      8      $                                 o       `      `      $                             (                         H                          0                                                      8   o       '      '                                 E   o       `)      `)      0                            T             )      )      P@                           ^      B       i      i                                h                                                         c              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