@@ -46,7 +46,7 @@ def test_dataframegroupby() -> None:
46
46
df = pd .DataFrame ({"a" : [1 , 2 , 3 ]})
47
47
group = df .groupby ("a" )
48
48
49
- def f1 (gb : DataFrameGroupBy ):
49
+ def f1 (gb : DataFrameGroupBy ) -> None :
50
50
check (gb , DataFrameGroupBy )
51
51
52
52
f1 (group )
@@ -55,7 +55,7 @@ def f1(gb: DataFrameGroupBy):
55
55
def test_seriesgroupby () -> None :
56
56
sr = pd .Series ([1 , 2 , 3 ], index = pd .Index (["a" , "b" , "a" ]))
57
57
58
- def f1 (gb : SeriesGroupBy ):
58
+ def f1 (gb : SeriesGroupBy ) -> None :
59
59
check (gb , SeriesGroupBy )
60
60
61
61
f1 (sr .groupby (level = 0 ))
@@ -68,7 +68,7 @@ def tests_datetimeindexersamplergroupby() -> None:
68
68
)
69
69
gb_df = df .groupby ("col2" )
70
70
71
- def f1 (gb : ResamplerGroupBy ):
71
+ def f1 (gb : ResamplerGroupBy ) -> None :
72
72
check (gb , DatetimeIndexResamplerGroupby )
73
73
74
74
f1 (gb_df .resample ("ME" ))
@@ -81,7 +81,7 @@ def test_timedeltaindexresamplergroupby() -> None:
81
81
)
82
82
gb_df = df .groupby ("col2" )
83
83
84
- def f1 (gb : ResamplerGroupBy ):
84
+ def f1 (gb : ResamplerGroupBy ) -> None :
85
85
check (gb , TimedeltaIndexResamplerGroupby )
86
86
87
87
f1 (gb_df .resample ("1D" ))
@@ -92,7 +92,7 @@ def test_periodindexresamplergroupby() -> None:
92
92
idx = pd .period_range ("2020-01-28 09:00" , periods = 4 , freq = "D" )
93
93
df = pd .DataFrame (data = 4 * [range (2 )], index = idx , columns = ["a" , "b" ])
94
94
95
- def f1 (gb : ResamplerGroupBy ):
95
+ def f1 (gb : ResamplerGroupBy ) -> None :
96
96
check (gb , PeriodIndexResamplerGroupby )
97
97
98
98
f1 (df .groupby ("a" ).resample ("3min" ))
@@ -113,7 +113,7 @@ def test_nattype() -> None:
113
113
def test_expanding () -> None :
114
114
df = pd .DataFrame ({"B" : [0 , 1 , 2 , np .nan , 4 ]})
115
115
116
- def f1 (gb : Expanding ):
116
+ def f1 (gb : Expanding ) -> None :
117
117
check (gb , Expanding )
118
118
119
119
f1 (df .expanding ())
@@ -122,7 +122,7 @@ def f1(gb: Expanding):
122
122
def test_expanding_groubpy () -> None :
123
123
df = pd .DataFrame ({"B" : [0 , 1 , 2 , np .nan , 4 ]})
124
124
125
- def f1 (gb : ExpandingGroupby ):
125
+ def f1 (gb : ExpandingGroupby ) -> None :
126
126
check (gb , ExpandingGroupby )
127
127
128
128
f1 (df .groupby ("B" ).expanding ())
@@ -131,7 +131,7 @@ def f1(gb: ExpandingGroupby):
131
131
def test_ewm () -> None :
132
132
df = pd .DataFrame ({"B" : [0 , 1 , 2 , np .nan , 4 ]})
133
133
134
- def f1 (gb : ExponentialMovingWindow ):
134
+ def f1 (gb : ExponentialMovingWindow ) -> None :
135
135
check (gb , ExponentialMovingWindow )
136
136
137
137
f1 (df .ewm (2 ))
@@ -140,7 +140,7 @@ def f1(gb: ExponentialMovingWindow):
140
140
def test_ewm_groubpy () -> None :
141
141
df = pd .DataFrame ({"B" : [0 , 1 , 2 , np .nan , 4 ]})
142
142
143
- def f1 (gb : ExponentialMovingWindowGroupby ):
143
+ def f1 (gb : ExponentialMovingWindowGroupby ) -> None :
144
144
check (gb , ExponentialMovingWindowGroupby )
145
145
146
146
f1 (df .groupby ("B" ).ewm (2 ))
@@ -149,7 +149,7 @@ def f1(gb: ExponentialMovingWindowGroupby):
149
149
def test_json_reader () -> None :
150
150
df = pd .DataFrame ({"B" : [0 , 1 , 2 , np .nan , 4 ]})
151
151
152
- def f1 (gb : JsonReader ):
152
+ def f1 (gb : JsonReader ) -> None :
153
153
check (gb , JsonReader )
154
154
155
155
with ensure_clean () as path :
@@ -162,7 +162,7 @@ def f1(gb: JsonReader):
162
162
def test_resampler () -> None :
163
163
s = pd .Series ([1 , 2 , 3 , 4 , 5 ], index = pd .date_range ("20130101" , periods = 5 , freq = "s" ))
164
164
165
- def f1 (gb : Resampler ):
165
+ def f1 (gb : Resampler ) -> None :
166
166
check (gb , Resampler )
167
167
168
168
f1 (s .resample ("3min" ))
@@ -171,7 +171,7 @@ def f1(gb: Resampler):
171
171
def test_rolling () -> None :
172
172
df = pd .DataFrame ({"B" : [0 , 1 , 2 , np .nan , 4 ]})
173
173
174
- def f1 (gb : Rolling ):
174
+ def f1 (gb : Rolling ) -> None :
175
175
check (gb , Rolling )
176
176
177
177
f1 (df .rolling (2 ))
@@ -180,7 +180,7 @@ def f1(gb: Rolling):
180
180
def test_rolling_groupby () -> None :
181
181
df = pd .DataFrame ({"B" : [0 , 1 , 2 , np .nan , 4 ]})
182
182
183
- def f1 (gb : RollingGroupby ):
183
+ def f1 (gb : RollingGroupby ) -> None :
184
184
check (gb , RollingGroupby )
185
185
186
186
f1 (df .groupby ("B" ).rolling (2 ))
@@ -189,7 +189,7 @@ def f1(gb: RollingGroupby):
189
189
def test_timegrouper () -> None :
190
190
grouper = pd .Grouper (key = "Publish date" , freq = "1W" )
191
191
192
- def f1 (gb : TimeGrouper ):
192
+ def f1 (gb : TimeGrouper ) -> None :
193
193
check (gb , TimeGrouper )
194
194
195
195
f1 (grouper )
@@ -198,7 +198,7 @@ def f1(gb: TimeGrouper):
198
198
def test_window () -> None :
199
199
ser = pd .Series ([0 , 1 , 5 , 2 , 8 ])
200
200
201
- def f1 (gb : Window ):
201
+ def f1 (gb : Window ) -> None :
202
202
check (gb , Window )
203
203
204
204
f1 (ser .rolling (2 , win_type = "gaussian" ))
@@ -213,7 +213,7 @@ def test_statereader() -> None:
213
213
path , time_stamp = time_stamp , variable_labels = variable_labels , version = None
214
214
)
215
215
216
- def f1 (gb : StataReader ):
216
+ def f1 (gb : StataReader ) -> None :
217
217
check (gb , StataReader )
218
218
219
219
with StataReader (path ) as reader :
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