Skip to content

Instantly share code, notes, and snippets.

@shoyer

shoyer/gist:bfdda77549dcead3e996

Created April 15, 2015 18:41
Show Gist options
  • Save shoyer/bfdda77549dcead3e996 to your computer and use it in GitHub Desktop.
Save shoyer/bfdda77549dcead3e996 to your computer and use it in GitHub Desktop.
Download ZIP
xray groupby transform profiling
Raw
gistfile1.txt
4926489 function calls (4835695 primitive calls) in 11.314 seconds
Ordered by: internal time
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
21928 1.839 0.000 4.441 0.000 slicing.py:202(slice_slices_and_integers)
4 1.521 0.380 1.610 0.402 {sum}
109869 1.494 0.000 1.494 0.000 {method 'update' of 'dict' objects}
131496 1.173 0.000 1.333 0.000 slicing.py:241(_slice_1d)
65748 0.624 0.000 1.551 0.000 slicing.py:544(new_blockdim)
43964 0.396 0.000 0.399 0.000 core.py:638(<genexpr>)
1297278 0.344 0.000 0.348 0.000 {isinstance}
43880 0.312 0.000 0.312 0.000 slicing.py:99(<genexpr>)
2 0.301 0.151 11.187 5.594 ops.py:135(interleaved_concat)
66156 0.285 0.000 0.433 0.000 slicing.py:528(insert_many)
21940 0.258 0.000 5.967 0.000 slicing.py:113(slice_with_newaxes)
153569/153426 0.218 0.000 1.148 0.000 {map}
21940 0.218 0.000 6.686 0.000 slicing.py:34(slice_array)
21964 0.193 0.000 8.625 0.000 core.py:620(__getitem__)
21940 0.190 0.000 5.025 0.000 slicing.py:144(slice_wrap_lists)
65830 0.132 0.000 0.211 0.000 {sorted}
21989 0.119 0.000 0.160 0.000 core.py:530(__init__)
109640/21940 0.108 0.000 0.206 0.000 slicing.py:501(posify_index)
1 0.097 0.097 10.884 10.884 ops.py:113(_interleaved_concat_slow)
67614 0.096 0.000 0.096 0.000 {zip}
43929 0.092 0.000 1.593 0.000 dicttoolz.py:10(merge)
1 0.084 0.084 2.209 2.209 core.py:939(concatenate)
109750 0.081 0.000 0.963 0.000 {all}
44048 0.077 0.000 0.371 0.000 slicing.py:130(<genexpr>)
198360 0.075 0.000 0.075 0.000 {method 'pop' of 'list' objects}
22012 0.068 0.000 0.068 0.000 core.py:27(<genexpr>)
241855 0.067 0.000 0.067 0.000 {method 'items' of 'dict' objects}
132247 0.066 0.000 0.066 0.000 {range}
22357 0.064 0.000 0.076 0.000 core.py:547(shape)
87760 0.060 0.000 0.069 0.000 slicing.py:119(<genexpr>)
66540 0.055 0.000 0.080 0.000 itertoolz.py:304(first)
421900/421887 0.051 0.000 0.051 0.000 {len}
131498 0.049 0.000 0.049 0.000 {min}
87724 0.047 0.000 0.054 0.000 slicing.py:157(<genexpr>)
45224 0.041 0.000 0.045 0.000 functoolz.py:214(__call__)
87676 0.040 0.000 0.047 0.000 slicing.py:213(<genexpr>)
21940 0.038 0.000 0.038 0.000 slicing.py:562(replace_ellipsis)
87724 0.033 0.000 0.047 0.000 slicing.py:168(<genexpr>)
21964 0.033 0.000 0.053 0.000 slicing.py:11(sanitize_index_elements)
246246 0.027 0.000 0.027 0.000 {method 'append' of 'list' objects}
43856 0.023 0.000 0.023 0.000 slicing.py:230(<genexpr>)
43832 0.023 0.000 0.023 0.000 {_bisect.bisect}
88556/88482 0.020 0.000 0.100 0.000 {next}
21917 0.019 0.000 0.088 0.000 core.py:984(<genexpr>)
21940 0.016 0.000 0.016 0.000 slicing.py:136(<genexpr>)
12 0.016 0.001 0.020 0.002 slicing.py:359(partition_by_size)
66829/66730 0.015 0.000 0.015 0.000 {iter}
65748 0.013 0.000 0.013 0.000 {method 'keys' of 'dict' objects}
65892 0.012 0.000 0.012 0.000 {method 'values' of 'dict' objects}
1 0.010 0.010 0.012 0.012 groupby.py:15(unique_value_groups)
21917 0.006 0.000 0.008 0.000 itertoolz.py:29(accumulate)
3 0.006 0.002 0.014 0.005 core.py:979(<genexpr>)
21917 0.004 0.000 0.004 0.000 core.py:1004(<genexpr>)
48 0.003 0.000 0.019 0.000 core.py:197(top)
144 0.002 0.000 0.008 0.000 core.py:147(broadcast_dimensions)
257/255 0.002 0.000 0.003 0.000 {numpy.core.multiarray.array}
732 0.002 0.000 0.003 0.000 core.py:143(<lambda>)
21915 0.002 0.000 0.002 0.000 {operator.add}
2760/564 0.002 0.000 0.002 0.000 core.py:83(lol_tuples)
1043 0.002 0.000 0.004 0.000 abc.py:128(__instancecheck__)
25 0.002 0.000 2.231 0.089 ops.py:54(f)
12 0.002 0.000 0.002 0.000 slicing.py:381(issorted)
48 0.002 0.000 0.029 0.001 core.py:813(atop)
288 0.002 0.000 0.002 0.000 itertoolz.py:56(groupby)
96 0.001 0.000 0.005 0.000 dataset.py:548(_copy_listed)
1104/564 0.001 0.000 0.008 0.000 utils.py:16(deepmap)
2000 0.001 0.000 0.001 0.000 _weakrefset.py:70(__contains__)
1 0.001 0.001 0.001 0.001 nputils.py:43(interleaved_concat)
1 0.001 0.001 0.001 0.001 {pandas.tslib.get_date_field}
96 0.001 0.000 0.003 0.000 index.py:127(__new__)
294 0.001 0.000 0.003 0.000 _abcoll.py:545(update)
2928 0.001 0.000 0.001 0.000 core.py:143(<genexpr>)
12 0.001 0.000 0.021 0.002 slicing.py:402(take_sorted)
84 0.001 0.000 0.006 0.000 dataset.py:606(__getitem__)
848 0.001 0.000 0.001 0.000 {hasattr}
144 0.001 0.000 0.001 0.000 dicttoolz.py:61(valmap)
1552/1539 0.001 0.000 0.003 0.000 {getattr}
324 0.000 0.000 0.002 0.000 itertoolz.py:740(join)
576 0.000 0.000 0.000 0.000 core.py:187(<genexpr>)
12 0.000 0.000 0.019 0.002 dataset.py:1483(reduce)
610 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'view' of 'numpy.ndarray' objects}
22 0.000 0.000 0.001 0.000 index.py:2773(equals)
12 0.000 0.000 0.059 0.005 dataset.py:928(isel)
404 0.000 0.000 0.001 0.000 base.py:307(shape)
1 0.000 0.000 11.321 11.321 <string>:1(<module>)
451 0.000 0.000 0.007 0.000 variable.py:205(shape)
39 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'reduce' of 'numpy.ufunc' objects}
1 0.000 0.000 11.294 11.294 dataset.py:1609(_concat)
528 0.000 0.000 0.001 0.000 index.py:277(values)
457 0.000 0.000 0.004 0.000 utils.py:337(ndim)
564 0.000 0.000 0.008 0.000 core.py:124(zero_broadcast_dimensions)
94 0.000 0.000 0.004 0.000 variable.py:851(to_index)
576 0.000 0.000 0.000 0.000 core.py:189(<genexpr>)
84 0.000 0.000 0.005 0.000 dataarray.py:194(_new_from_dataset)
182 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:435(dims)
102 0.000 0.000 0.004 0.000 variable.py:172(__init__)
12 0.000 0.000 0.011 0.001 core.py:1118(elemwise)
75 0.000 0.000 0.001 0.000 index.py:2690(__new__)
29 0.000 0.000 0.004 0.000 dataset.py:145(_calculate_dims)
48 0.000 0.000 0.056 0.001 variable.py:473(isel)
372 0.000 0.000 0.001 0.000 utils.py:364(shape)
48 0.000 0.000 0.000 0.000 inspect.py:744(getargs)
72 0.000 0.000 0.000 0.000 functoolz.py:155(__init__)
101 0.000 0.000 0.001 0.000 index.py:218(_simple_new)
12 0.000 0.000 0.016 0.001 reductions.py:14(reduction)
47 0.000 0.000 0.006 0.000 coordinates.py:211(__getitem__)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'tolist' of 'numpy.ndarray' objects}
36 0.000 0.000 0.003 0.000 variable.py:820(__getitem__)
1 0.000 0.000 11.295 11.295 alignment.py:221(concat)
794 0.000 0.000 0.000 0.000 variable.py:278(dims)
240 0.000 0.000 0.000 0.000 itertoolz.py:727(getter)
164 0.000 0.000 0.006 0.000 _abcoll.py:403(iteritems)
36 0.000 0.000 0.001 0.000 indexing.py:357(__getitem__)
96 0.000 0.000 0.000 0.000 itertoolz.py:628(partition)
102 0.000 0.000 0.002 0.000 variable.py:284(_parse_dimensions)
22 0.000 0.000 0.006 0.000 alignment.py:27(_get_all_indexes)
252 0.000 0.000 0.000 0.000 itertoolz.py:413(concat)
19 0.000 0.000 0.001 0.000 index.py:196(__new__)
12 0.000 0.000 0.016 0.001 reductions.py:178(nanmean)
421 0.000 0.000 0.000 0.000 {built-in method __new__ of type object at 0x100183980}
12 0.000 0.000 0.051 0.004 indexing.py:327(__getitem__)
12 0.000 0.000 0.017 0.001 ops.py:273(f)
31 0.000 0.000 0.000 0.000 index.py:497(_simple_new)
48 0.000 0.000 0.001 0.000 inspect.py:804(getargspec)
84 0.000 0.000 0.000 0.000 functoolz.py:326(memof)
51 0.000 0.000 0.001 0.000 variable.py:357(attrs)
15 0.000 0.000 0.001 0.000 common.py:128(__getattr__)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 index.py:1354(__getitem__)
12 0.000 0.000 0.052 0.004 variable.py:304(__getitem__)
12 0.000 0.000 0.007 0.001 variable.py:558(expand_dims)
102 0.000 0.000 0.001 0.000 variable.py:70(_as_compatible_data)
48 0.000 0.000 0.001 0.000 functoolz.py:100(_num_required_args)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 base.py:129(hasnans)
107 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:478(_construct_direct)
12 0.000 0.000 0.046 0.004 <string>:1(<lambda>)
137/135 0.000 0.000 0.002 0.000 numeric.py:394(asarray)
60 0.000 0.000 0.000 0.000 core.py:543(numblocks)
13 0.000 0.000 0.105 0.008 groupby.py:448(<genexpr>)
466 0.000 0.000 0.000 0.000 {issubclass}
36 0.000 0.000 0.007 0.000 variable.py:908(<genexpr>)
48 0.000 0.000 0.000 0.000 functoolz.py:407(pipe)
24/12 0.000 0.000 0.020 0.002 {operator.__sub__}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'get_labels' of 'pandas.hashtable.Int64HashTable' objects}
13 0.000 0.000 0.000 0.000 variable.py:888(_unified_dims)
145 0.000 0.000 0.001 0.000 core.py:578(ndim)
17 0.000 0.000 0.005 0.000 alignment.py:47(align)
12 0.000 0.000 0.021 0.002 dataset.py:1832(_calculate_binary_op)
612 0.000 0.000 0.000 0.000 itertoolz.py:81(<lambda>)
2 0.000 0.000 11.189 5.595 variable.py:647(concat)
144 0.000 0.000 0.000 0.000 coordinates.py:55(__iter__)
181 0.000 0.000 0.000 0.000 pycompat.py:23(iteritems)
161 0.000 0.000 0.000 0.000 utils.py:136(is_dict_like)
44 0.000 0.000 0.000 0.000 index.py:2834(_isnan)
12 0.000 0.000 0.020 0.002 dataset.py:1834(apply_over_both)
40 0.000 0.000 0.000 0.000 {numpy.core.multiarray.empty}
96 0.000 0.000 0.000 0.000 itertoolz.py:694(pluck)
12 0.000 0.000 0.017 0.001 variable.py:600(reduce)
12 0.000 0.000 0.027 0.002 dataset.py:1800(func)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 _methods.py:53(_mean)
128 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:413(variables)
24 0.000 0.000 0.000 0.000 indexing.py:10(expanded_indexer)
39 0.000 0.000 0.001 0.000 variable.py:809(__init__)
84 0.000 0.000 0.000 0.000 dataarray.py:263(variable)
189 0.000 0.000 0.000 0.000 utils.py:250(__contains__)
23 0.000 0.000 0.003 0.000 variable.py:844(_data_equals)
12 0.000 0.000 0.004 0.000 core.py:1021(transpose)
132 0.000 0.000 0.000 0.000 index.py:251(_reset_identity)
22 0.000 0.000 0.007 0.000 alignment.py:36(_join_indexes)
177 0.000 0.000 0.000 0.000 utils.py:241(__getitem__)
108 0.000 0.000 0.000 0.000 core.py:823(<genexpr>)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'astype' of 'numpy.ndarray' objects}
24 0.000 0.000 0.000 0.000 index.py:924(__getitem__)
107 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:729(coords)
101 0.000 0.000 0.000 0.000 __init__.py:121(iteritems)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 algorithms.py:98(factorize)
83 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'values' of 'cyordereddict._cyordereddict.OrderedDict' objects}
310 0.000 0.000 0.000 0.000 utils.py:238(__init__)
190 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:573(<genexpr>)
47 0.000 0.000 0.000 0.000 coordinates.py:208(__contains__)
47 0.000 0.000 0.003 0.000 dataarray.py:304(to_index)
24 0.000 0.000 0.000 0.000 ops.py:262(_ignore_warnings_if)
41 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:153(<genexpr>)
24 0.000 0.000 0.001 0.000 dataset.py:494(_replace_vars_and_dims)
24 0.000 0.000 0.000 0.000 index.py:344(_get_attributes_dict)
5 0.000 0.000 0.007 0.001 dataset.py:1214(merge)
12 0.000 0.000 0.005 0.000 variable.py:500(transpose)
106 0.000 0.000 0.000 0.000 variable.py:815(_data_cached)
76 0.000 0.000 0.000 0.000 index.py:262(__array__)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 {operator.sub}
252 0.000 0.000 0.000 0.000 {built-in method from_iterable}
48 0.000 0.000 0.000 0.000 indexing.py:282(orthogonally_indexable)
182 0.000 0.000 0.000 0.000 utils.py:268(__init__)
648 0.000 0.000 0.000 0.000 {callable}
290 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'add' of 'set' objects}
84 0.000 0.000 0.000 0.000 core.py:292(<genexpr>)
72 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:969(<genexpr>)
26 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:1703(ensure_common_dims)
241 0.000 0.000 0.000 0.000 coordinates.py:39(_names)
96 0.000 0.000 0.000 0.000 variable.py:213(data)
36 0.000 0.000 0.000 0.000 numeric.py:1910(isscalar)
24 0.000 0.000 0.000 0.000 index.py:360(_shallow_copy)
84 0.000 0.000 0.000 0.000 core.py:562(<lambda>)
70 0.000 0.000 0.000 0.000 utils.py:280(__iter__)
77 0.000 0.000 0.000 0.000 index.py:329(_coerce_to_ndarray)
31 0.000 0.000 0.000 0.000 coordinates.py:202(__iter__)
2 0.000 0.000 0.000 0.000 numeric.py:2328(array_equal)
5 0.000 0.000 0.003 0.001 dataset.py:188(_merge_dict)
15 0.000 0.000 0.000 0.000 _abcoll.py:412(items)
77 0.000 0.000 0.000 0.000 variable.py:57(_maybe_wrap_data)
13 0.000 0.000 0.059 0.005 groupby.py:172(_iter_grouped)
12 0.000 0.000 0.020 0.002 variable.py:769(func)
12 0.000 0.000 0.008 0.001 variable.py:906(_broadcast_compat_variables)
12 0.000 0.000 0.008 0.001 variable.py:928(_broadcast_compat_data)
22 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'copy' of 'cyordereddict._cyordereddict.OrderedDict' objects}
36 0.000 0.000 0.000 0.000 core.py:1157(<genexpr>)
12 0.000 0.000 0.023 0.002 slicing.py:448(take)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 contextlib.py:21(__exit__)
84 0.000 0.000 0.000 0.000 coordinates.py:64(__contains__)
23 0.000 0.000 0.003 0.000 variable.py:718(equals)
5 0.000 0.000 0.004 0.001 dataset.py:335(_update_vars_and_coords)
14 0.000 0.000 0.002 0.000 dataset.py:32(_get_virtual_variable)
107 0.000 0.000 0.000 0.000 coordinates.py:166(__init__)
33 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:225(<genexpr>)
1 0.000 0.000 0.012 0.012 groupby.py:86(__init__)
22 0.000 0.000 0.000 0.000 alignment.py:42(<genexpr>)
121 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'update' of 'set' objects}
28 0.000 0.000 0.000 0.000 variable.py:349(attrs)
38 0.000 0.000 0.000 0.000 indexing.py:342(__init__)
48 0.000 0.000 0.000 0.000 variable.py:298(_item_key_to_tuple)
14 0.000 0.000 0.000 0.000 common.py:94(get_axis_num)
33 0.000 0.000 0.000 0.000 abc.py:148(__subclasscheck__)
84 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'item' of 'numpy.ndarray' objects}
48 0.000 0.000 0.000 0.000 variable.py:369(encoding)
12 0.000 0.000 0.019 0.002 common.py:38(wrapped_func)
84 0.000 0.000 0.000 0.000 utils.py:244(__iter__)
42 0.000 0.000 0.000 0.000 alignment.py:86(<genexpr>)
5 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:79(_align_variables)
12 0.000 0.000 0.011 0.001 core.py:719(__sub__)
5 0.000 0.000 0.001 0.000 dataset.py:169(_merge_expand)
19 0.000 0.000 0.001 0.000 decorators.py:63(wrapper)
12 0.000 0.000 0.001 0.000 coordinates.py:130(merge)
38 0.000 0.000 0.000 0.000 common.py:112(_get_axis_num)
5 0.000 0.000 0.001 0.000 dataset.py:90(_expand_variables)
24 0.000 0.000 0.000 0.000 utils.py:115(remove_incompatible_items)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 _methods.py:43(_count_reduce_items)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 common.py:2094(is_bool_indexer)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 coordinates.py:93(_merge_validate)
6 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:119(add_variable)
156 0.000 0.000 0.000 0.000 core.py:830(<genexpr>)
2 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'unique' of 'pandas.hashtable.PyObjectHashTable' objects}
5 0.000 0.000 0.001 0.000 alignment.py:89(partial_align)
2 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'take' of 'numpy.ndarray' objects}
48 0.000 0.000 0.000 0.000 variable.py:323(<genexpr>)
31 0.000 0.000 0.000 0.000 {pandas.tslib.maybe_get_tz}
22 0.000 0.000 0.000 0.000 alignment.py:14(_get_joiner)
108 0.000 0.000 0.000 0.000 core.py:828(<genexpr>)
36 0.000 0.000 0.000 0.000 core.py:1130(<genexpr>)
41 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:723(indexes)
13 0.000 0.000 0.000 0.000 utils.py:307(__getitem__)
156 0.000 0.000 0.000 0.000 core.py:826(<genexpr>)
1 0.000 0.000 11.307 11.307 groupby.py:420(apply)
69 0.000 0.000 0.000 0.000 index.py:272(dtype)
3 0.000 0.000 0.000 0.000 {numpy.core.multiarray.arange}
38 0.000 0.000 0.000 0.000 utils.py:40(safe_cast_to_index)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 indexing.py:352(__array__)
48 0.000 0.000 0.000 0.000 variable.py:233(_indexable_data)
48 0.000 0.000 0.000 0.000 inspect.py:67(ismethod)
135 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'iteritems' of 'dict' objects}
12 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:420(_attrs_copy)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 fromnumeric.py:2651(mean)
31 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:1052(reindex)
58 0.000 0.000 0.000 0.000 {any}
3 0.000 0.000 0.000 0.000 common.py:323(_possibly_convert_objects)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 warnings.py:340(__enter__)
48 0.000 0.000 0.000 0.000 <string>:8(__new__)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 warnings.py:75(simplefilter)
99 0.000 0.000 0.000 0.000 utils.py:286(__contains__)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 _abcoll.py:408(keys)
48 0.000 0.000 0.000 0.000 common.py:110(<genexpr>)
71 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:587(__contains__)
2 0.000 0.000 0.000 0.000 common.py:2320(_asarray_tuplesafe)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 functoolz.py:382(compose)
48 0.000 0.000 0.000 0.000 inspect.py:142(isfunction)
48 0.000 0.000 0.000 0.000 slicing.py:178(<genexpr>)
30 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:736(data_vars)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 base.py:139(_maybe_mask_results)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {pandas.algos.ensure_int64}
24 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'all' of 'numpy.ndarray' objects}
2 0.000 0.000 0.000 0.000 _methods.py:37(_any)
5 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:324(_add_missing_coords_inplace)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 contextlib.py:82(helper)
87 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'iteritems' of 'cyordereddict._cyordereddict.OrderedDict' objects}
48 0.000 0.000 0.000 0.000 functoolz.py:180(func)
60 0.000 0.000 0.000 0.000 variable.py:929(<genexpr>)
31 0.000 0.000 0.000 0.000 common.py:59(_check)
18 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:224(__iter__)
90 0.000 0.000 0.000 0.000 dataarray.py:242(name)
97 0.000 0.000 0.000 0.000 utils.py:271(__getitem__)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 warnings.py:356(__exit__)
45 0.000 0.000 0.000 0.000 coordinates.py:199(__init__)
2 0.000 0.000 0.000 0.000 algorithms.py:89(_unique_generic)
6 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:62(_as_dataset_variable)
48 0.000 0.000 0.000 0.000 inspect.py:209(iscode)
5 0.000 0.000 0.007 0.001 dataset.py:1189(update)
6 0.000 0.000 0.000 0.000 _abcoll.py:386(__contains__)
26 0.000 0.000 0.000 0.000 nputils.py:38(<genexpr>)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {numpy.core.multiarray.putmask}
48 0.000 0.000 0.000 0.000 functoolz.py:184(args)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 {max}
13 0.000 0.000 0.000 0.000 common.py:123(__attr_sources__)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 warnings.py:319(__init__)
17 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'split' of 'str' objects}
3 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'reshape' of 'numpy.ndarray' objects}
24 0.000 0.000 0.000 0.000 _methods.py:40(_all)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 core.py:936(<genexpr>)
30 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:221(__init__)
60 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'get' of 'dict' objects}
48 0.000 0.000 0.000 0.000 indexing.py:348(dtype)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 coordinates.py:10(_coord_merge_finalize)
24 0.000 0.000 0.000 0.000 indexing.py:329(<genexpr>)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:1543(<genexpr>)
11 0.000 0.000 0.000 0.000 alignment.py:99(<genexpr>)
38 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'index' of 'tuple' objects}
13 0.000 0.000 0.001 0.000 dataset.py:208(as_dataset)
13 0.000 0.000 0.000 0.000 variable.py:131(_as_array_or_item)
5 0.000 0.000 0.000 0.000 coordinates.py:43(__getitem__)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 variable.py:201(dtype)
13 0.000 0.000 0.000 0.000 variable.py:255(values)
3 0.000 0.000 0.000 0.000 common.py:1859(_possibly_convert_objects)
2 0.000 0.000 0.000 0.000 index.py:1477(equals)
84 0.000 0.000 0.000 0.000 {id}
10 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'items' of 'cyordereddict._cyordereddict.OrderedDict' objects}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 ops.py:88(_interleaved_indices_required)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 numeric.py:464(asanyarray)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'insert' of 'list' objects}
7 0.000 0.000 0.000 0.000 dataarray.py:383(coords)
1 0.000 0.000 0.001 0.001 index.py:44(f)
1 0.000 0.000 0.014 0.014 common.py:191(groupby)
46 0.000 0.000 0.000 0.000 alignment.py:43(<genexpr>)
36 0.000 0.000 0.000 0.000 core.py:1139(<genexpr>)
26 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:423(attrs)
12 0.000 0.000 0.001 0.000 coordinates.py:80(to_dataset)
5 0.000 0.000 0.007 0.001 dataset.py:623(__setitem__)
54 0.000 0.000 0.000 0.000 index.py:1458(dtype)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 contextlib.py:15(__enter__)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 reductions.py:30(<genexpr>)
132 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'pop' of 'dict' objects}
2 0.000 0.000 0.000 0.000 nputils.py:36(_calc_concat_shape)
48 0.000 0.000 0.000 0.000 variable.py:586(<genexpr>)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 utils.py:74(equivalent)
24 0.000 0.000 0.000 0.000 core.py:561(dtype)
2 0.000 0.000 0.000 0.000 algorithms.py:51(unique)
6 0.000 0.000 0.000 0.000 index.py:2623(asi8)
2 0.000 0.000 0.000 0.000 algorithms.py:69(_hashtable_algo)
9 0.000 0.000 0.000 0.000 common.py:2434(_get_dtype_type)
19 0.000 0.000 0.000 0.000 frequencies.py:289(to_offset)
6 0.000 0.000 0.000 0.000 variable.py:19(as_variable)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 ops.py:52(_dask_or_eager_func)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:231(__contains__)
4 0.000 0.000 0.000 0.000 indexing.py:205(dtype)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 _abcoll.py:379(get)
2 0.000 0.000 0.012 0.006 utils.py:84(peek_at)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 variable.py:361(encoding)
15 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:170(<genexpr>)
1 0.000 0.000 11.307 11.307 groupby.py:453(_concat)
8 0.000 0.000 0.000 0.000 dataarray.py:310(dims)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 _weakrefset.py:58(__iter__)
3 0.000 0.000 0.000 0.000 common.py:2449(is_integer_dtype)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:275(__init__)
31 0.000 0.000 0.000 0.000 utils.py:144(combine_pos_and_kw_args)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 variable.py:912(broadcast_variables)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 utils.py:341(size)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {reduce}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 algorithms.py:403(_get_data_algo)
17 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:203(_assert_empty)
2 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'any' of 'numpy.ndarray' objects}
2 0.000 0.000 0.000 0.000 dataarray.py:550(reindex)
7 0.000 0.000 0.000 0.000 coordinates.py:181(__init__)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 _weakrefset.py:26(__exit__)
3 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'ravel' of 'numpy.ndarray' objects}
12 0.000 0.000 0.000 0.000 utils.py:247(__len__)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 ops.py:149(asarray)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 utils.py:283(__len__)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 fromnumeric.py:2259(prod)
2 0.000 0.000 0.000 0.000 algorithms.py:65(<lambda>)
24 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'extend' of 'list' objects}
2 0.000 0.000 0.000 0.000 index.py:2586(__new__)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 contextlib.py:12(__init__)
2 0.000 0.000 0.000 0.000 dataarray.py:327(__getitem__)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'copy' of 'set' objects}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 common.py:2480(is_datetime_or_timedelta_dtype)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'argsort' of 'numpy.ndarray' objects}
12 0.000 0.000 0.000 0.000 indexing.py:324(__init__)
3 0.000 0.000 0.000 0.000 common.py:2501(is_float_dtype)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:107(maybe_promote_or_replace)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'to_array' of 'pandas.hashtable.Int64Vector' objects}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 _abcoll.py:98(__subclasshook__)
5 0.000 0.000 0.000 0.000 utils.py:315(__setitem__)
4 0.000 0.000 0.000 0.000 dataarray.py:377(indexes)
2 0.000 0.000 0.000 0.000 dataarray.py:219(_with_replaced_dataset)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:1652(<genexpr>)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 groupby.py:177(_infer_concat_args)
5 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:596(__iter__)
3 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:1669(<genexpr>)
5 0.000 0.000 0.000 0.000 utils.py:304(__init__)
2 0.000 0.000 0.000 0.000 nputils.py:7(_validate_axis)
2 0.000 0.000 0.000 0.000 dataarray.py:344(__attr_sources__)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 indexing.py:189(__init__)
2 0.000 0.000 0.000 0.000 dataarray.py:358(attrs)
12 0.000 0.000 0.000 0.000 functoolz.py:365(__init__)
4 0.000 0.000 0.000 0.000 indexing.py:201(shape)
3 0.000 0.000 0.000 0.000 variable.py:924(<genexpr>)
3 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:1666(<genexpr>)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'put' of 'numpy.ndarray' objects}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 dataset.py:431(attrs)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 variable.py:735(broadcast_equals)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 indexing.py:220(__array__)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 dataarray.py:291(values)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 dataarray.py:279(ndim)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 _weakrefset.py:20(__enter__)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 _weakrefset.py:52(_commit_removals)
4 0.000 0.000 0.000 0.000 {pandas.algos.ensure_object}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 dataarray.py:275(size)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 common.py:75(__array__)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 variable.py:269(to_coord)
2 0.000 0.000 0.000 0.000 index.py:232(is_)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 _weakrefset.py:83(add)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 _methods.py:34(_prod)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 common.py:2461(is_datetime64_dtype)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 common.py:2470(is_timedelta64_dtype)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'discard' of 'set' objects}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 variable.py:228(_data_cached)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 groupby.py:220(_maybe_restore_empty_groups)
4 0.000 0.000 0.000 0.000 index.py:1452(inferred_type)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 _weakrefset.py:16(__init__)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 index.py:256(__len__)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {pandas.algos.ensure_platform_int}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method '__subclasses__' of 'type' objects}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'remove' of 'set' objects}
3 0.000 0.000 0.000 0.000 variable.py:847(to_coord)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment