From 729b2d659837562a1f9ed06a3a17f1f23fb1ca6e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Gene Dan Date: Thu, 14 Aug 2025 20:46:14 -0500 Subject: [PATCH 01/18] FIX: Fix errors in friedland_uspp_auto_increasing_claim.csv. --- .../utils/data/friedland_uspp_auto_increasing_claim.csv | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/chainladder/utils/data/friedland_uspp_auto_increasing_claim.csv b/chainladder/utils/data/friedland_uspp_auto_increasing_claim.csv index 44990d12..2a3ebfb7 100644 --- a/chainladder/utils/data/friedland_uspp_auto_increasing_claim.csv +++ b/chainladder/utils/data/friedland_uspp_auto_increasing_claim.csv @@ -3,7 +3,7 @@ Accident Year,Calendar Year,Paid Claims,Reported Claims 1999,2000,497000,630000 1999,2001,588000,665000 1999,2002,644000,686000 -1999,2003,672000,698000 +1999,2003,672000,693000 1999,2004,686000,693000 1999,2005,693000,700000 1999,2006,693000,700000 @@ -32,7 +32,7 @@ Accident Year,Calendar Year,Paid Claims,Reported Claims 2002,2005,745511,794131 2002,2006,777924,802234 2002,2007,794131,802234 -2002,2008,802234,810338 +2002,2008,802234,810838 2003,2003,357359,655158 2003,2004,604107,765769 2003,2005,714718,808312 From 4f90122be2dccd85c67fc740e95525a010bdb38e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Gene Dan Date: Thu, 22 Jan 2026 08:19:53 -0600 Subject: [PATCH 02/18] FEAT: Add validation to TrianglePandas.rename. Also add tests to ensure cascading of rename to triangle.columns_label. --- chainladder/core/pandas.py | 24 +++++++++++++++++++----- chainladder/core/tests/test_triangle.py | 12 ++++++++++++ chainladder/core/triangle.py | 5 ++++- 3 files changed, 35 insertions(+), 6 deletions(-) diff --git a/chainladder/core/pandas.py b/chainladder/core/pandas.py index 26a9e6ee..8c90e090 100644 --- a/chainladder/core/pandas.py +++ b/chainladder/core/pandas.py @@ -20,7 +20,11 @@ from collections.abc import Callable from numpy.typing import ArrayLike from types import ModuleType - from typing import Type + from typing import ( + Literal, + Self, + Type + ) @@ -308,7 +312,11 @@ def append(self, other): return concat((self, other), 0) - def rename(self, axis, value): + def rename( + self, + axis: Literal['index', 'columns', 'origin', 'development'] | int, + value: list | str + ) -> Self: """Alter axes labels. Parameters @@ -328,12 +336,18 @@ def rename(self, axis, value): value = [value] if type(value) is str else value if axis == "index" or axis == 0: self.index = value - if axis == "columns" or axis == 1: + elif axis == "columns" or axis == 1: self.columns = value - if axis == "origin" or axis == 2: + elif axis == "origin" or axis == 2: self.origin = value - if axis == "development" or axis == 3: + elif axis == "development" or axis == 3: self.development = value + else: + raise ValueError( + "Invalid value provided to the 'axis' parameter. Accepted values are a string of 'index', " + "'columns', 'origin', or 'development', or an integer in the interval [0, 4] specifying the" + " axis to be modified." + ) return self def astype(self, dtype, inplace=True): diff --git a/chainladder/core/tests/test_triangle.py b/chainladder/core/tests/test_triangle.py index 47cc59df..93a3c978 100644 --- a/chainladder/core/tests/test_triangle.py +++ b/chainladder/core/tests/test_triangle.py @@ -89,6 +89,18 @@ def test_append(raa): raa.append(raa2).sum() == raa * 2 assert raa.append(raa2).sum() == 2 * raa +def test_rename_columns(genins, clrd) -> None: + """ + Test the renaming of triangle columns. + """ + # Scalar case - single column triangle. + genins.rename('columns', 'foo') + + assert genins.columns.to_list() == ['foo'] + + # Test the cascading of rename to triangle.columns_label. + assert genins.columns_label == ['foo'] + def test_assign_existing_col(qtr): out = qtr.copy() diff --git a/chainladder/core/triangle.py b/chainladder/core/triangle.py index 041f9111..09a3361b 100644 --- a/chainladder/core/triangle.py +++ b/chainladder/core/triangle.py @@ -149,7 +149,6 @@ def __init__( ) # Store dimension metadata. - self.columns_label: list = columns self.origin_label: list = origin # Handle any ultimate vectors in triangles separately. @@ -401,6 +400,10 @@ def columns(self, value): self.vdims = np.array(self.vdims) self._set_slicers() + @property + def columns_label(self) -> list: + return self.columns.to_list() + @property def origin(self): if self.is_pattern and len(self.odims) == 1: From 08b7a95996a45ef33d0e075c97f4b16ca1dcbc5b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Gene Dan Date: Thu, 22 Jan 2026 09:19:37 -0600 Subject: [PATCH 03/18] FEAT; Add test for exception handling in TrianglePandas.rename. --- chainladder/core/tests/test_triangle.py | 12 ++++++++++++ 1 file changed, 12 insertions(+) diff --git a/chainladder/core/tests/test_triangle.py b/chainladder/core/tests/test_triangle.py index 93a3c978..8ff5d638 100644 --- a/chainladder/core/tests/test_triangle.py +++ b/chainladder/core/tests/test_triangle.py @@ -101,6 +101,18 @@ def test_rename_columns(genins, clrd) -> None: # Test the cascading of rename to triangle.columns_label. assert genins.columns_label == ['foo'] +def test_rename_exception(genins, clrd) -> None: + # Test incorrect axis argument - misspelling of string. + with pytest.raises(ValueError): + genins.rename('colunms', 'foo') + + # Test incorrect axis integer. + with pytest.raises(ValueError): + genins.rename(4, 'foo') + + # Test incorrect number of columns. + with pytest.raises(ValueError): + clrd.rename('columns', ['foo']) def test_assign_existing_col(qtr): out = qtr.copy() From 0a44f0faa891236d8fceb0f04366de667b8d314e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Gene Dan Date: Fri, 23 Jan 2026 18:29:53 -0600 Subject: [PATCH 04/18] DOCS: Add annotations to TrianglePandas.to_frame. --- chainladder/core/pandas.py | 87 +++++++++++++++++++++++--------------- 1 file changed, 53 insertions(+), 34 deletions(-) diff --git a/chainladder/core/pandas.py b/chainladder/core/pandas.py index 8c90e090..a7e142da 100644 --- a/chainladder/core/pandas.py +++ b/chainladder/core/pandas.py @@ -18,7 +18,12 @@ if TYPE_CHECKING: from chainladder import Triangle from collections.abc import Callable + from numpy import ndarray from numpy.typing import ArrayLike + from pandas import ( + DataFrame, + Series + ) from types import ModuleType from typing import ( Literal, @@ -52,8 +57,14 @@ def __getitem__(self, key): class TrianglePandas: - def to_frame(self, origin_as_datetime=True, keepdims=False, - implicit_axis=False, *args, **kwargs): + def to_frame( + self, + origin_as_datetime: bool = True, + keepdims: bool = False, + implicit_axis: bool = False, + *args, + **kwargs + ) -> DataFrame | Series: """ Converts a triangle to a pandas.DataFrame. Parameters ---------- @@ -69,92 +80,100 @@ def to_frame(self, origin_as_datetime=True, keepdims=False, valuation axis in addition to the origin and development. Returns ------- - pandas.DataFrame representation of the Triangle. + DataFrame or Series representation of the Triangle. """ - axes = [num for num, item in enumerate(self.shape) if item > 1] + # Identify the axes that increase the dimensionality of the triangle, i.e., those whose length is > 1. + axes: list[int] = [num for num, item in enumerate(self.shape) if item > 1] + + # Long format. if keepdims: - is_val_tri = self.is_val_tri - obj = self.val_to_dev().set_backend("sparse") - out = pd.DataFrame(obj.index.iloc[obj.values.coords[0]]) - out["columns"] = obj.columns[obj.values.coords[1]] - missing_cols = list(set(self.columns) - set(out['columns'])) + is_val_tri: bool = self.is_val_tri + obj: Triangle = self.val_to_dev().set_backend("sparse") + out: DataFrame = pd.DataFrame(obj.index.iloc[obj.values.coords[0]]) + out["columns"]: Series = obj.columns[obj.values.coords[1]] + missing_cols: list = list(set(self.columns) - set(out['columns'])) if origin_as_datetime: - out["origin"] = obj.odims[obj.values.coords[2]] + out["origin"]: Series = obj.odims[obj.values.coords[2]] else: - out["origin"] = obj.origin[obj.values.coords[2]] - out["development"] = obj.ddims[obj.values.coords[3]] - out["values"] = obj.values.data - out = pd.pivot_table( + out["origin"]: Series = obj.origin[obj.values.coords[2]] + out["development"]: Series = obj.ddims[obj.values.coords[3]] + out["values"]: Series = obj.values.data + out: DataFrame = pd.pivot_table( out, index=obj.key_labels + ["origin", "development"], columns="columns" ) - out = out.reset_index().set_index(obj.key_labels) + out: DataFrame = out.reset_index().set_index(obj.key_labels) out.columns = ["origin", "development"] + list( out.columns.get_level_values(1)[2:] ) - valuation = pd.DataFrame( + valuation: DataFrame = pd.DataFrame( obj.valuation.values.reshape(obj.shape[-2:], order='F'), index=obj.odims if origin_as_datetime else obj.origin, columns=obj.ddims ).unstack().rename('valuation').reset_index().rename( columns={'level_0': 'development', 'level_1': 'origin'}) - val_dict = dict(zip(list(zip( + val_dict: dict = dict(zip(list(zip( valuation['origin'], valuation['development'])), valuation['valuation'])) if len(out) > 0: - out['valuation'] = out.apply( + out['valuation']: Series = out.apply( lambda x: val_dict[(x['origin'], x['development'])], axis=1) else: - out['valuation'] = self.valuation_date - col_order = list(self.columns) + out['valuation']: Series = self.valuation_date + col_order: list = list(self.columns) if implicit_axis: - col_order = ['origin', 'development', 'valuation'] + col_order + col_order: list = ['origin', 'development', 'valuation'] + col_order else: if is_val_tri: - col_order = ['origin', 'valuation'] + col_order + col_order: list = ['origin', 'valuation'] + col_order else: - col_order = ['origin', 'development'] + col_order + col_order: list = ['origin', 'development'] + col_order for col in set(missing_cols) - self.virtual_columns.columns.keys(): - out[col] = np.nan + out[col]: Series = np.nan for col in set(missing_cols).intersection(self.virtual_columns.columns.keys()): - out[col] = out.fillna(0).apply(self.virtual_columns.columns[col], 1) + out[col]: Series = out.fillna(0).apply(self.virtual_columns.columns[col], 1) out.loc[out[col] == 0, col] = np.nan return out[col_order] # keepdims = False else: + # Case when there is a single triangle, for a single segment. if self.shape[:2] == (1, 1): return self._repr_format(origin_as_datetime) - + # Case when triangle is multidimensional but is of unusual shape, such as a collection of latest diagonals. elif len(axes) in [1, 2]: - tri = np.squeeze(self.set_backend("numpy").values) - axes_lookup = { + tri: ndarray = np.squeeze(self.set_backend("numpy").values) + axes_lookup: dict = { 0: self.kdims, 1: self.vdims, 2: self.origin, 3: self.development, } + # Set the index to be key dimension if the key dimension is greater than length 1. if axes[0] == 0: idx = self.index.set_index(self.key_labels).index + # Otherwise, find the axis that is greater than length 0 and set that to be the index. else: idx = axes_lookup[axes[0]] if len(axes) == 1: return pd.Series(tri, index=idx).fillna(0) - - elif len(axes) == 2: + # Case len(axes) == 2. + else: return pd.DataFrame( tri, index=idx, columns=axes_lookup[axes[1]] ).fillna(0) - + # Multidimensional triangles, return DataFrame in long form. else: return self.to_frame( - origin_as_datetime=origin_as_datetime, keepdims=True, - implicit_axis=implicit_axis) + origin_as_datetime=origin_as_datetime, + keepdims=True, + implicit_axis=implicit_axis + ) def plot(self, *args, **kwargs): """Passthrough of pandas functionality""" @@ -410,7 +429,7 @@ def agg_func( axis: str | int | None = None, *args, **kwargs - ) -> Triangle | np.ndarray: + ) -> Triangle | ndarray: """ Applies the aggregation function specified by k from the outer function. From 601101858795d0ef4e357dd7af8f19dbdf2d0d0a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Gene Dan Date: Sat, 24 Jan 2026 22:09:13 -0600 Subject: [PATCH 05/18] DOCS, TEST: Add nbmake to dependencies and update GitHub action to test jupyter notebooks. --- .github/workflows/pytest.yml | 2 +- pyproject.toml | 1 + 2 files changed, 2 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/.github/workflows/pytest.yml b/.github/workflows/pytest.yml index cdf6f40a..2b524f0e 100644 --- a/.github/workflows/pytest.yml +++ b/.github/workflows/pytest.yml @@ -27,7 +27,7 @@ jobs: - name: Install dependencies run: uv sync --extra test - name: Run tests - run: uv run pytest --cov=chainladder --cov-report=xml + run: uv run pytest --nbmake --cov=chainladder --cov-report=xml - name: Upload coverage to Codecov uses: codecov/codecov-action@v4 with: diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index 23e11396..bd0a922e 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -71,6 +71,7 @@ docs = [ ] test = [ "lxml", + "nbmake", "pytest", "jinja2", "ipython", From 0024b139de0da661fd44d6ac9ead31043647484e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Gene Dan Date: Sun, 25 Jan 2026 06:59:42 -0600 Subject: [PATCH 06/18] DOCS: Add jupyter-black to dependencies. --- pyproject.toml | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index 646a82a9..ac676608 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -68,6 +68,7 @@ docs = [ "parso>=0.8", "polars", # For docs examples "statsmodels", # For docs examples + 'jupyter-black', ] test = [ "lxml", From 50841a00cc54a4112c7a914b6642ba760f68d0a4 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Gene Dan Date: Sun, 25 Jan 2026 07:22:39 -0600 Subject: [PATCH 07/18] DOCS: Add jupyter-black to dependencies. --- pyproject.toml | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index ac676608..8de578d2 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -56,6 +56,7 @@ dev = [ "jinja2", "ipython", "ipykernel", + 'jupyter-black', ] docs = [ "sphinx", @@ -67,8 +68,7 @@ docs = [ "ipython", "parso>=0.8", "polars", # For docs examples - "statsmodels", # For docs examples - 'jupyter-black', + "statsmodels", # For docs example ] test = [ "lxml", From a215318f35246942399105aec665d0ccaf009962 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Gene Dan Date: Sun, 25 Jan 2026 07:36:02 -0600 Subject: [PATCH 08/18] DOCS: Add jupyter-black to dependencies. --- pyproject.toml | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index 8de578d2..3cf4071d 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -56,7 +56,6 @@ dev = [ "jinja2", "ipython", "ipykernel", - 'jupyter-black', ] docs = [ "sphinx", @@ -77,7 +76,8 @@ test = [ "jinja2", "ipython", "pytest-cov", # For coverage testing - "dask", + "dask", + 'jupyter-black', ] performance = [ "dask", # For distributed computing From 68a166784719153e9cc953412a04f92816f9c124 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Gene Dan Date: Sun, 25 Jan 2026 07:50:12 -0600 Subject: [PATCH 09/18] TEST: Add missing statsmodels dependency. --- pyproject.toml | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index 3cf4071d..a33b1627 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -78,6 +78,7 @@ test = [ "pytest-cov", # For coverage testing "dask", 'jupyter-black', + 'statsmodels' ] performance = [ "dask", # For distributed computing From ee65023901e1d89f873c26eb9d2b0fdaff6fa972 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Gene Dan Date: Sun, 25 Jan 2026 08:08:29 -0600 Subject: [PATCH 10/18] DOCS: Fix incorrect axis in triangle tutorial. --- .../tutorials/triangle-tutorial.ipynb | 67 +++++++++---------- 1 file changed, 31 insertions(+), 36 deletions(-) diff --git a/docs/getting_started/tutorials/triangle-tutorial.ipynb b/docs/getting_started/tutorials/triangle-tutorial.ipynb index 47393957..5feb7227 100644 --- a/docs/getting_started/tutorials/triangle-tutorial.ipynb +++ b/docs/getting_started/tutorials/triangle-tutorial.ipynb @@ -2502,36 +2502,31 @@ { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, - "source": [ - "The aggregation functions, e.g. `sum`, `mean`, `std`, `min`, `max`, etc. don't have to just apply to the `index` axis. You can apply them to any of the four axes in the triangle object, which are `segments` (axis `0`, or the index axis), `columns` (axis `1`, the various financial fields), `origin` (axis `2`, across triangle rows), and `development` period (axis `3`, across triangle columns). You can also use either the axis name or number. Let's try to sum all of the segments (`[GRNAME, LOB]`) and columns (`[IncurLoss, CumPaidLoss, BulkLoss, EarnedPremDIR, EarnedPremCeded, EarnedPremNet]`) using axis name and number, respectively." - ] + "source": "The aggregation functions, e.g. `sum`, `mean`, `std`, `min`, `max`, etc. don't have to just apply to the `index` axis. You can apply them to any of the four axes in the triangle object, which are `segments` (axis `0`, or the index axis), `columns` (axis `1`, the various financial fields), `origin` (axis `2`, across triangle rows), and `development` period (axis `3`, across triangle columns). You can also use either the axis name or number. Let's try to sum all of the segments (`[GRNAME, LOB]`) and columns (`[IncurLoss, CumPaidLoss, BulkLoss, EarnedPremDIR, EarnedPremCeded, EarnedPremNet]`) using axis name and number, respectively." }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 35, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-25T14:05:31.382601Z", + "start_time": "2026-01-25T14:05:31.178214Z" + } + }, + "source": "clrd.sum(axis=\"index\").sum(axis=\"columns\")", "outputs": [ { - "ename": "ValueError", - "evalue": "Invalid axis specified. Please specify the correct string or integer representation of the desired axis.", + "ename": "NameError", + "evalue": "name 'clrd' is not defined", "output_type": "error", "traceback": [ - "\u001b[31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[39m", - "\u001b[31mKeyError\u001b[39m Traceback (most recent call last)", - "\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~\\anaconda3\\envs\\chainladder-dev\\Lib\\site-packages\\chainladder\\core\\pandas.py:191\u001b[39m, in \u001b[36mTrianglePandas._get_axis\u001b[39m\u001b[34m(axis)\u001b[39m\n\u001b[32m 190\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mtry\u001b[39;00m:\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m191\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[43max\u001b[49m\u001b[43m[\u001b[49m\u001b[43maxis\u001b[49m\u001b[43m]\u001b[49m\n\u001b[32m 192\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mexcept\u001b[39;00m \u001b[38;5;167;01mKeyError\u001b[39;00m:\n", - "\u001b[31mKeyError\u001b[39m: 'segments'", - "\nDuring handling of the above exception, another exception occurred:\n", - "\u001b[31mValueError\u001b[39m Traceback (most recent call last)", - "\u001b[36mCell\u001b[39m\u001b[36m \u001b[39m\u001b[32mIn[35]\u001b[39m\u001b[32m, line 1\u001b[39m\n\u001b[32m----> \u001b[39m\u001b[32m1\u001b[39m \u001b[43mclrd\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43msum\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43maxis\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[33;43m\"\u001b[39;49m\u001b[33;43mindex\u001b[39;49m\u001b[33;43m\"\u001b[39;49m\u001b[43m)\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43msum\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43maxis\u001b[49m\u001b[43m=\u001b[49m\u001b[33;43m\"\u001b[39;49m\u001b[33;43msegments\u001b[39;49m\u001b[33;43m\"\u001b[39;49m\u001b[43m)\u001b[49m\n", - "\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~\\anaconda3\\envs\\chainladder-dev\\Lib\\site-packages\\chainladder\\core\\pandas.py:426\u001b[39m, in \u001b[36madd_triangle_agg_func..agg_func\u001b[39m\u001b[34m(self, axis, *args, **kwargs)\u001b[39m\n\u001b[32m 424\u001b[39m axis: \u001b[38;5;28mint\u001b[39m = \u001b[38;5;28mmin\u001b[39m([num \u001b[38;5;28;01mfor\u001b[39;00m num, _ \u001b[38;5;129;01min\u001b[39;00m \u001b[38;5;28menumerate\u001b[39m(obj.shape) \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m _ != \u001b[32m1\u001b[39m])\n\u001b[32m 425\u001b[39m \u001b[38;5;28;01melse\u001b[39;00m:\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m426\u001b[39m axis = \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43m_get_axis\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43maxis\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m 427\u001b[39m xp: ModuleType = obj.get_array_module()\n\u001b[32m 428\u001b[39m func: Callable = \u001b[38;5;28mgetattr\u001b[39m(xp, v)\n", - "\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32m~\\anaconda3\\envs\\chainladder-dev\\Lib\\site-packages\\chainladder\\core\\pandas.py:196\u001b[39m, in \u001b[36mTrianglePandas._get_axis\u001b[39m\u001b[34m(axis)\u001b[39m\n\u001b[32m 194\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[32m0\u001b[39m\n\u001b[32m 195\u001b[39m \u001b[38;5;28;01melse\u001b[39;00m:\n\u001b[32m--> \u001b[39m\u001b[32m196\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mraise\u001b[39;00m \u001b[38;5;167;01mValueError\u001b[39;00m(\n\u001b[32m 197\u001b[39m \u001b[33m\"\u001b[39m\u001b[33mInvalid axis specified. Please specify the correct string or \u001b[39m\u001b[33m\"\u001b[39m\n\u001b[32m 198\u001b[39m \u001b[33m\"\u001b[39m\u001b[33minteger representation of the desired axis.\u001b[39m\u001b[33m\"\u001b[39m\n\u001b[32m 199\u001b[39m )\n", - "\u001b[31mValueError\u001b[39m: Invalid axis specified. Please specify the correct string or integer representation of the desired axis." + "\u001B[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001B[0m", + "\u001B[0;31mNameError\u001B[0m Traceback (most recent call last)", + "Cell \u001B[0;32mIn[1], line 1\u001B[0m\n\u001B[0;32m----> 1\u001B[0m \u001B[43mclrd\u001B[49m\u001B[38;5;241m.\u001B[39msum(axis\u001B[38;5;241m=\u001B[39m\u001B[38;5;124m\"\u001B[39m\u001B[38;5;124mindex\u001B[39m\u001B[38;5;124m\"\u001B[39m)\u001B[38;5;241m.\u001B[39msum(axis\u001B[38;5;241m=\u001B[39m\u001B[38;5;124m\"\u001B[39m\u001B[38;5;124mindex\u001B[39m\u001B[38;5;124m\"\u001B[39m)\n", + "\u001B[0;31mNameError\u001B[0m: name 'clrd' is not defined" ] } ], - "source": [ - "clrd.sum(axis=\"index\").sum(axis=\"segments\")" - ] + "execution_count": 1 }, { "cell_type": "code", @@ -3683,23 +3678,23 @@ { "data": { "text/plain": [ - "\u001b[31mInit signature:\u001b[39m\n", + "\u001B[31mInit signature:\u001B[39m\n", "cl.Triangle(\n", - " data: \u001b[33m'Optional[DataFrame | DataFrameXchg]'\u001b[39m = \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m,\n", - " origin: \u001b[33m'Optional[str | list]'\u001b[39m = \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m,\n", - " development: \u001b[33m'Optional[str | list]'\u001b[39m = \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m,\n", - " columns: \u001b[33m'Optional[str | list]'\u001b[39m = \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m,\n", - " index: \u001b[33m'Optional[str | list]'\u001b[39m = \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m,\n", - " origin_format: \u001b[33m'Optional[str]'\u001b[39m = \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m,\n", - " development_format: \u001b[33m'Optional[str]'\u001b[39m = \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m,\n", - " cumulative: \u001b[33m'Optional[bool]'\u001b[39m = \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m,\n", - " array_backend: \u001b[33m'str'\u001b[39m = \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m,\n", - " pattern=\u001b[38;5;28;01mFalse\u001b[39;00m,\n", - " trailing: \u001b[33m'bool'\u001b[39m = \u001b[38;5;28;01mTrue\u001b[39;00m,\n", + " data: \u001B[33m'Optional[DataFrame | DataFrameXchg]'\u001B[39m = \u001B[38;5;28;01mNone\u001B[39;00m,\n", + " origin: \u001B[33m'Optional[str | list]'\u001B[39m = \u001B[38;5;28;01mNone\u001B[39;00m,\n", + " development: \u001B[33m'Optional[str | list]'\u001B[39m = \u001B[38;5;28;01mNone\u001B[39;00m,\n", + " columns: \u001B[33m'Optional[str | list]'\u001B[39m = \u001B[38;5;28;01mNone\u001B[39;00m,\n", + " index: \u001B[33m'Optional[str | list]'\u001B[39m = \u001B[38;5;28;01mNone\u001B[39;00m,\n", + " origin_format: \u001B[33m'Optional[str]'\u001B[39m = \u001B[38;5;28;01mNone\u001B[39;00m,\n", + " development_format: \u001B[33m'Optional[str]'\u001B[39m = \u001B[38;5;28;01mNone\u001B[39;00m,\n", + " cumulative: \u001B[33m'Optional[bool]'\u001B[39m = \u001B[38;5;28;01mNone\u001B[39;00m,\n", + " array_backend: \u001B[33m'str'\u001B[39m = \u001B[38;5;28;01mNone\u001B[39;00m,\n", + " pattern=\u001B[38;5;28;01mFalse\u001B[39;00m,\n", + " trailing: \u001B[33m'bool'\u001B[39m = \u001B[38;5;28;01mTrue\u001B[39;00m,\n", " *args,\n", " **kwargs,\n", ")\n", - "\u001b[31mDocstring:\u001b[39m \n", + "\u001B[31mDocstring:\u001B[39m \n", "The core data structure of the chainladder package\n", "\n", "Parameters\n", @@ -3785,9 +3780,9 @@ "T: Triangle\n", " Transpose index and columns of object. Only available when Triangle is\n", " convertible to DataFrame.\n", - "\u001b[31mFile:\u001b[39m c:\\users\\somra\\anaconda3\\envs\\chainladder-dev\\lib\\site-packages\\chainladder\\core\\triangle.py\n", - "\u001b[31mType:\u001b[39m type\n", - "\u001b[31mSubclasses:\u001b[39m " + "\u001B[31mFile:\u001B[39m c:\\users\\somra\\anaconda3\\envs\\chainladder-dev\\lib\\site-packages\\chainladder\\core\\triangle.py\n", + "\u001B[31mType:\u001B[39m type\n", + "\u001B[31mSubclasses:\u001B[39m " ] }, "metadata": {}, From d1b0e2231e1f0123dce45285b71c17a9048fef51 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Gene Dan Date: Sun, 25 Jan 2026 08:28:33 -0600 Subject: [PATCH 11/18] TEST: Allow errors in sandbox_workbook_blank.ipynb. --- .../online_sandbox/sandbox_workbook_blank.ipynb | 4 ++++ 1 file changed, 4 insertions(+) diff --git a/docs/getting_started/online_sandbox/sandbox_workbook_blank.ipynb b/docs/getting_started/online_sandbox/sandbox_workbook_blank.ipynb index 0c35d759..f98b7079 100644 --- a/docs/getting_started/online_sandbox/sandbox_workbook_blank.ipynb +++ b/docs/getting_started/online_sandbox/sandbox_workbook_blank.ipynb @@ -809,6 +809,10 @@ "language": "python", "name": "python3" }, + "execution": { + "allow_errors": true, + "timeout": 300 + }, "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", From 6dc64db0c334cb7a846b8da2be2b7793cd612980 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Gene Dan Date: Sun, 25 Jan 2026 15:11:39 -0600 Subject: [PATCH 12/18] FIX: Fix bug where you cannot add a reordered triangle back to another copy that had the previous ordering. Closes #667. --- chainladder/core/dunders.py | 13 ++++++++----- 1 file changed, 8 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/chainladder/core/dunders.py b/chainladder/core/dunders.py index c7a6eddb..e8799703 100644 --- a/chainladder/core/dunders.py +++ b/chainladder/core/dunders.py @@ -124,17 +124,20 @@ def _prep_columns(self, x, y): else: # Find columns to add to each triangle cols_to_add_to_x = [col for col in y.columns if col not in x.columns] - cols_to_add_to_y = [col for col in x.columns if col not in y.columns] - - # Create new columns only if necessary + cols_to_add_to_y = [col for col in x.columns if col not in y.columns] + + # Start with case with no new columns, y simply has a different order + new_x_cols = list(x.columns) + + # Then, if there are new columns, add them. if cols_to_add_to_x: new_x_cols = list(x.columns) + list(cols_to_add_to_x) x = x.reindex(columns=new_x_cols, fill_value=0) - + if cols_to_add_to_y: new_y_cols = list(y.columns) + list(cols_to_add_to_y) y = y.reindex(columns=new_y_cols, fill_value=0) - + # Ensure both triangles have the same column order x = x[new_x_cols] y = y[new_x_cols] From fa12f3bb20435da312bed78b44fd0dcb4645b808 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Gene Dan Date: Mon, 26 Jan 2026 08:22:51 -0600 Subject: [PATCH 13/18] FIX: Fix clrd error. --- .../tutorials/triangle-tutorial.ipynb | 413 +++++++++++++----- 1 file changed, 292 insertions(+), 121 deletions(-) diff --git a/docs/getting_started/tutorials/triangle-tutorial.ipynb b/docs/getting_started/tutorials/triangle-tutorial.ipynb index 5feb7227..6a277ba1 100644 --- a/docs/getting_started/tutorials/triangle-tutorial.ipynb +++ b/docs/getting_started/tutorials/triangle-tutorial.ipynb @@ -21,7 +21,12 @@ { "cell_type": "code", "execution_count": 1, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-26T13:35:33.586814Z", + "start_time": "2026-01-26T13:35:33.525949Z" + } + }, "outputs": [], "source": [ "import jupyter_black as jb\n", @@ -40,15 +45,22 @@ { "cell_type": "code", "execution_count": 2, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "start_time": "2026-01-26T13:35:35.812691Z" + }, + "jupyter": { + "is_executing": true + } + }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "pandas: 2.3.3\n", - "numpy: 2.3.3\n", - "chainladder: 0.8.25\n" + "numpy: 2.2.6\n", + "chainladder: 0.8.26\n" ] } ], @@ -2502,35 +2514,194 @@ { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, - "source": "The aggregation functions, e.g. `sum`, `mean`, `std`, `min`, `max`, etc. don't have to just apply to the `index` axis. You can apply them to any of the four axes in the triangle object, which are `segments` (axis `0`, or the index axis), `columns` (axis `1`, the various financial fields), `origin` (axis `2`, across triangle rows), and `development` period (axis `3`, across triangle columns). You can also use either the axis name or number. Let's try to sum all of the segments (`[GRNAME, LOB]`) and columns (`[IncurLoss, CumPaidLoss, BulkLoss, EarnedPremDIR, EarnedPremCeded, EarnedPremNet]`) using axis name and number, respectively." + "source": [ + "The aggregation functions, e.g. `sum`, `mean`, `std`, `min`, `max`, etc. don't have to just apply to the `index` axis. You can apply them to any of the four axes in the triangle object, which are `segments` (axis `0`, or the index axis), `columns` (axis `1`, the various financial fields), `origin` (axis `2`, across triangle rows), and `development` period (axis `3`, across triangle columns). You can also use either the axis name or number. Let's try to sum all of the segments (`[GRNAME, LOB]`) and columns (`[IncurLoss, CumPaidLoss, BulkLoss, EarnedPremDIR, EarnedPremCeded, EarnedPremNet]`) using axis name and number, respectively." + ] }, { "cell_type": "code", - "metadata": { - "ExecuteTime": { - "end_time": "2026-01-25T14:05:31.382601Z", - "start_time": "2026-01-25T14:05:31.178214Z" - } - }, - "source": "clrd.sum(axis=\"index\").sum(axis=\"columns\")", + "execution_count": 25, + "metadata": {}, "outputs": [ { - "ename": "NameError", - "evalue": "name 'clrd' is not defined", - "output_type": "error", - "traceback": [ - "\u001B[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001B[0m", - "\u001B[0;31mNameError\u001B[0m Traceback (most recent call last)", - "Cell \u001B[0;32mIn[1], line 1\u001B[0m\n\u001B[0;32m----> 1\u001B[0m \u001B[43mclrd\u001B[49m\u001B[38;5;241m.\u001B[39msum(axis\u001B[38;5;241m=\u001B[39m\u001B[38;5;124m\"\u001B[39m\u001B[38;5;124mindex\u001B[39m\u001B[38;5;124m\"\u001B[39m)\u001B[38;5;241m.\u001B[39msum(axis\u001B[38;5;241m=\u001B[39m\u001B[38;5;124m\"\u001B[39m\u001B[38;5;124mindex\u001B[39m\u001B[38;5;124m\"\u001B[39m)\n", - "\u001B[0;31mNameError\u001B[0m: name 'clrd' is not defined" - ] + "data": { + "text/html": [ + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
1224364860728496108120
198856,387,73459,928,52061,653,45862,644,63163,182,71063,438,08063,440,90463,452,11163,522,98163,518,183
198962,840,44866,705,57068,666,92869,702,28370,188,01370,355,67970,389,85770,453,15870,483,269
199070,064,96774,084,38875,879,27676,812,99077,179,57277,240,32177,283,93777,345,588
199174,611,61178,513,12180,235,90880,967,06181,178,87681,185,48481,278,636
199281,213,79185,089,37086,443,88286,783,10786,908,61087,086,637
199387,896,22791,685,45693,018,48593,167,81093,473,079
199494,593,70298,130,71899,071,78199,809,122
199597,722,814101,192,332102,056,680
199698,497,932100,917,690
199796,832,221
" + ], + "text/plain": [ + " 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120\n", + "1988 5.638773e+07 5.992852e+07 6.165346e+07 6.264463e+07 6.318271e+07 6.343808e+07 6.344090e+07 6.345211e+07 6.352298e+07 6.351818e+07\n", + "1989 6.284045e+07 6.670557e+07 6.866693e+07 6.970228e+07 7.018801e+07 7.035568e+07 7.038986e+07 7.045316e+07 7.048327e+07 NaN\n", + "1990 7.006497e+07 7.408439e+07 7.587928e+07 7.681299e+07 7.717957e+07 7.724032e+07 7.728394e+07 7.734559e+07 NaN NaN\n", + "1991 7.461161e+07 7.851312e+07 8.023591e+07 8.096706e+07 8.117888e+07 8.118548e+07 8.127864e+07 NaN NaN NaN\n", + "1992 8.121379e+07 8.508937e+07 8.644388e+07 8.678311e+07 8.690861e+07 8.708664e+07 NaN NaN NaN NaN\n", + "1993 8.789623e+07 9.168546e+07 9.301849e+07 9.316781e+07 9.347308e+07 NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "1994 9.459370e+07 9.813072e+07 9.907178e+07 9.980912e+07 NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "1995 9.772281e+07 1.011923e+08 1.020567e+08 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "1996 9.849793e+07 1.009177e+08 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "1997 9.683222e+07 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN" + ] + }, + "execution_count": 25, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" } ], - "execution_count": 1 + "source": [ + "clrd.sum(axis=\"index\").sum(axis=\"columns\")" + ] }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 36, + "execution_count": 26, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -2700,7 +2871,7 @@ "1997 9.683222e+07 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN" ] }, - "execution_count": 36, + "execution_count": 26, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -2737,7 +2908,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 37, + "execution_count": 27, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -2783,7 +2954,7 @@ "Columns: [IncurLoss, CumPaidLoss, BulkLoss, EarnedPremD..." ] }, - "execution_count": 37, + "execution_count": 27, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -2808,7 +2979,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 38, + "execution_count": 28, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -2912,7 +3083,7 @@ "1994 6246447.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN" ] }, - "execution_count": 38, + "execution_count": 28, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -2930,7 +3101,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 39, + "execution_count": 29, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -3001,7 +3172,7 @@ "1997 NaN" ] }, - "execution_count": 39, + "execution_count": 29, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -3020,7 +3191,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 40, + "execution_count": 30, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -3066,7 +3237,7 @@ "Columns: [CumPaidLoss]" ] }, - "execution_count": 40, + "execution_count": 30, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -3077,7 +3248,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 41, + "execution_count": 31, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -3229,7 +3400,7 @@ "wkcomp 962081 736040 340132 " ] }, - "execution_count": 41, + "execution_count": 31, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -3249,7 +3420,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 42, + "execution_count": 32, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -3401,7 +3572,7 @@ "wkcomp 962081 736040 340132 " ] }, - "execution_count": 42, + "execution_count": 32, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -3419,7 +3590,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 43, + "execution_count": 33, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -3435,7 +3606,7 @@ "dtype: int64" ] }, - "execution_count": 43, + "execution_count": 33, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -3463,7 +3634,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 44, + "execution_count": 34, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ @@ -3479,7 +3650,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 45, + "execution_count": 35, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -3488,7 +3659,7 @@ "np.float64(4.769123134328358)" ] }, - "execution_count": 45, + "execution_count": 35, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -3506,7 +3677,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 46, + "execution_count": 36, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -3552,7 +3723,7 @@ "Columns: [IncurLoss, CumPaidLoss, BulkLoss, EarnedPremD..." ] }, - "execution_count": 46, + "execution_count": 36, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -3570,7 +3741,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 47, + "execution_count": 37, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -3616,7 +3787,7 @@ "Columns: [IncurLoss, CumPaidLoss, BulkLoss, EarnedPremD..." ] }, - "execution_count": 47, + "execution_count": 37, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -3634,7 +3805,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 48, + "execution_count": 38, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -3649,7 +3820,7 @@ "dtype: float64" ] }, - "execution_count": 48, + "execution_count": 38, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -3672,29 +3843,29 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 61, + "execution_count": 39, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ - "\u001B[31mInit signature:\u001B[39m\n", - "cl.Triangle(\n", - " data: \u001B[33m'Optional[DataFrame | DataFrameXchg]'\u001B[39m = \u001B[38;5;28;01mNone\u001B[39;00m,\n", - " origin: \u001B[33m'Optional[str | list]'\u001B[39m = \u001B[38;5;28;01mNone\u001B[39;00m,\n", - " development: \u001B[33m'Optional[str | list]'\u001B[39m = \u001B[38;5;28;01mNone\u001B[39;00m,\n", - " columns: \u001B[33m'Optional[str | list]'\u001B[39m = \u001B[38;5;28;01mNone\u001B[39;00m,\n", - " index: \u001B[33m'Optional[str | list]'\u001B[39m = \u001B[38;5;28;01mNone\u001B[39;00m,\n", - " origin_format: \u001B[33m'Optional[str]'\u001B[39m = \u001B[38;5;28;01mNone\u001B[39;00m,\n", - " development_format: \u001B[33m'Optional[str]'\u001B[39m = \u001B[38;5;28;01mNone\u001B[39;00m,\n", - " cumulative: \u001B[33m'Optional[bool]'\u001B[39m = \u001B[38;5;28;01mNone\u001B[39;00m,\n", - " array_backend: \u001B[33m'str'\u001B[39m = \u001B[38;5;28;01mNone\u001B[39;00m,\n", - " pattern=\u001B[38;5;28;01mFalse\u001B[39;00m,\n", - " trailing: \u001B[33m'bool'\u001B[39m = \u001B[38;5;28;01mTrue\u001B[39;00m,\n", - " *args,\n", - " **kwargs,\n", - ")\n", - "\u001B[31mDocstring:\u001B[39m \n", + "\u001b[0;31mInit signature:\u001b[0m\n", + "\u001b[0mcl\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mTriangle\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;34m\u001b[0m \u001b[0mdata\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m \u001b[0;34m'Optional[DataFrame | DataFrameXchg]'\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;32mNone\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;34m\u001b[0m \u001b[0morigin\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m \u001b[0;34m'Optional[str | list]'\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;32mNone\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;34m\u001b[0m \u001b[0mdevelopment\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m \u001b[0;34m'Optional[str | list]'\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;32mNone\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;34m\u001b[0m \u001b[0mcolumns\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m \u001b[0;34m'Optional[str | list]'\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;32mNone\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;34m\u001b[0m \u001b[0mindex\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m \u001b[0;34m'Optional[str | list]'\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;32mNone\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;34m\u001b[0m \u001b[0morigin_format\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m \u001b[0;34m'Optional[str]'\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;32mNone\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;34m\u001b[0m \u001b[0mdevelopment_format\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m \u001b[0;34m'Optional[str]'\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;32mNone\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;34m\u001b[0m \u001b[0mcumulative\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m \u001b[0;34m'Optional[bool]'\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;32mNone\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;34m\u001b[0m \u001b[0marray_backend\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m \u001b[0;34m'str'\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;32mNone\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;34m\u001b[0m \u001b[0mpattern\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0;32mFalse\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;34m\u001b[0m \u001b[0mtrailing\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m \u001b[0;34m'bool'\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;32mTrue\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;34m\u001b[0m \u001b[0;34m*\u001b[0m\u001b[0margs\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;34m\u001b[0m \u001b[0;34m**\u001b[0m\u001b[0mkwargs\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;31mDocstring:\u001b[0m \n", "The core data structure of the chainladder package\n", "\n", "Parameters\n", @@ -3780,9 +3951,9 @@ "T: Triangle\n", " Transpose index and columns of object. Only available when Triangle is\n", " convertible to DataFrame.\n", - "\u001B[31mFile:\u001B[39m c:\\users\\somra\\anaconda3\\envs\\chainladder-dev\\lib\\site-packages\\chainladder\\core\\triangle.py\n", - "\u001B[31mType:\u001B[39m type\n", - "\u001B[31mSubclasses:\u001B[39m " + "\u001b[0;31mFile:\u001b[0m ~/Repos/chainladder-python/chainladder/core/triangle.py\n", + "\u001b[0;31mType:\u001b[0m type\n", + "\u001b[0;31mSubclasses:\u001b[0m " ] }, "metadata": {}, @@ -3802,7 +3973,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 50, + "execution_count": 40, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -3992,7 +4163,7 @@ "4 112175.55590 " ] }, - "execution_count": 50, + "execution_count": 40, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -4006,7 +4177,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 51, + "execution_count": 41, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -4034,7 +4205,7 @@ "dtype: object" ] }, - "execution_count": 51, + "execution_count": 41, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -4052,7 +4223,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 52, + "execution_count": 42, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -5677,7 +5848,7 @@ "2017-12 10748.025150 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN" ] }, - "execution_count": 52, + "execution_count": 42, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -5702,7 +5873,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 53, + "execution_count": 43, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -5711,7 +5882,7 @@ "'M'" ] }, - "execution_count": 53, + "execution_count": 43, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -5722,7 +5893,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 54, + "execution_count": 44, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -5731,7 +5902,7 @@ "'M'" ] }, - "execution_count": 54, + "execution_count": 44, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -5749,7 +5920,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 55, + "execution_count": 45, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -5795,7 +5966,7 @@ "Columns: [Paid, Incurred]" ] }, - "execution_count": 55, + "execution_count": 45, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -5820,7 +5991,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 56, + "execution_count": 46, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -6010,7 +6181,7 @@ "4 112175.55590 " ] }, - "execution_count": 56, + "execution_count": 46, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -6021,7 +6192,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 57, + "execution_count": 47, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -6067,7 +6238,7 @@ "Columns: [Paid, Incurred]" ] }, - "execution_count": 57, + "execution_count": 47, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -6094,7 +6265,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 58, + "execution_count": 48, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -6385,7 +6556,7 @@ "2017 8337.875863 26000.000000 175935.102301 226565.055999 324943.428611 416752.154857 646836.256429 649984.979125 811832.021102 957490.473881 923912.780655 1.227946e+06 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN" ] }, - "execution_count": 58, + "execution_count": 48, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -6416,7 +6587,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 62, + "execution_count": 49, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -6801,7 +6972,7 @@ "2017-12 3.224408e+04" ] }, - "execution_count": 62, + "execution_count": 49, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -6829,7 +7000,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 63, + "execution_count": 50, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -6875,7 +7046,7 @@ "Columns: [Paid, Incurred]" ] }, - "execution_count": 63, + "execution_count": 50, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -6903,7 +7074,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 64, + "execution_count": 51, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -6949,7 +7120,7 @@ "Columns: [Paid, Incurred]" ] }, - "execution_count": 64, + "execution_count": 51, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -6980,7 +7151,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 65, + "execution_count": 52, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -8605,7 +8776,7 @@ "2017-12 10748.025150 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN" ] }, - "execution_count": 65, + "execution_count": 52, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -8616,7 +8787,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 66, + "execution_count": 53, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -10241,7 +10412,7 @@ "2017-12 10748.025150 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN" ] }, - "execution_count": 66, + "execution_count": 53, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -10253,7 +10424,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 67, + "execution_count": 54, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -11878,7 +12049,7 @@ "2017-12 10748.025150 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN" ] }, - "execution_count": 67, + "execution_count": 54, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -11897,7 +12068,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 68, + "execution_count": 55, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ @@ -11920,7 +12091,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 69, + "execution_count": 56, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -12090,7 +12261,7 @@ "2017 6.396536e+06 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN" ] }, - "execution_count": 69, + "execution_count": 56, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -12109,7 +12280,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 70, + "execution_count": 57, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -12279,7 +12450,7 @@ "2017 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.396536e+06" ] }, - "execution_count": 70, + "execution_count": 57, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -12298,7 +12469,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 71, + "execution_count": 58, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -12468,7 +12639,7 @@ "2017 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN" ] }, - "execution_count": 71, + "execution_count": 58, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -12486,7 +12657,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 72, + "execution_count": 59, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -12656,7 +12827,7 @@ "2017 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN" ] }, - "execution_count": 72, + "execution_count": 59, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -12692,7 +12863,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 73, + "execution_count": 60, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -12838,7 +13009,7 @@ "2016 6.401785e+05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN" ] }, - "execution_count": 73, + "execution_count": 60, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -12858,7 +13029,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 74, + "execution_count": 61, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -12892,7 +13063,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 75, + "execution_count": 62, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -13062,7 +13233,7 @@ "2017 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN" ] }, - "execution_count": 75, + "execution_count": 62, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -13102,7 +13273,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 76, + "execution_count": 63, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -13148,7 +13319,7 @@ "Columns: [Paid, Incurred]" ] }, - "execution_count": 76, + "execution_count": 63, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -13174,7 +13345,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 77, + "execution_count": 64, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -13233,7 +13404,7 @@ "Home 10367939 10813821 14537617" ] }, - "execution_count": 77, + "execution_count": 64, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -13254,7 +13425,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 78, + "execution_count": 65, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -13300,7 +13471,7 @@ "Columns: [Paid, Incurred]" ] }, - "execution_count": 78, + "execution_count": 65, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -13312,7 +13483,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 79, + "execution_count": 66, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -13324,7 +13495,7 @@ "dtype: float64" ] }, - "execution_count": 79, + "execution_count": 66, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -13356,7 +13527,7 @@ "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", - "version": "3.11.13" + "version": "3.10.12" } }, "nbformat": 4, From 445c0638bd3c757bf9db3819dc058f805fc909d6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Gene Dan Date: Mon, 26 Jan 2026 09:06:22 -0600 Subject: [PATCH 14/18] FIX: Reverting type hint. --- chainladder/core/pandas.py | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/chainladder/core/pandas.py b/chainladder/core/pandas.py index a7e142da..50179246 100644 --- a/chainladder/core/pandas.py +++ b/chainladder/core/pandas.py @@ -133,7 +133,7 @@ def to_frame( for col in set(missing_cols) - self.virtual_columns.columns.keys(): out[col]: Series = np.nan for col in set(missing_cols).intersection(self.virtual_columns.columns.keys()): - out[col]: Series = out.fillna(0).apply(self.virtual_columns.columns[col], 1) + out[col] = out.fillna(0).apply(self.virtual_columns.columns[col], 1) out.loc[out[col] == 0, col] = np.nan return out[col_order] From 7e1dd27766902d1c966888a4a5bd2ceec3103fe8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Gene Dan Date: Tue, 27 Jan 2026 13:03:48 -0600 Subject: [PATCH 15/18] FIX: Add jupyter-black to docs dependencies. --- pyproject.toml | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index a33b1627..28a8ac2e 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -68,6 +68,7 @@ docs = [ "parso>=0.8", "polars", # For docs examples "statsmodels", # For docs example + 'jupyter-black' ] test = [ "lxml", From 6437cb3a3baabfe2ae910fa05a371ea860f7b5a5 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Gene Dan Date: Tue, 27 Jan 2026 22:27:12 -0600 Subject: [PATCH 16/18] DOCS: Remove jupyter-black from dependencies, comment out cells. --- .../tutorials/deterministic-tutorial.ipynb | 1870 ++++---- .../tutorials/development-tutorial.ipynb | 1543 ++++--- .../tutorials/stochastic-tutorial.ipynb | 1449 +++--- .../tutorials/tail-tutorial.ipynb | 348 +- .../tutorials/triangle-tutorial.ipynb | 4030 +++++++++-------- .../presentation_assets/star_history.ipynb | 297 +- pyproject.toml | 2 - 7 files changed, 5235 insertions(+), 4304 deletions(-) diff --git a/docs/getting_started/tutorials/deterministic-tutorial.ipynb b/docs/getting_started/tutorials/deterministic-tutorial.ipynb index f831b8fd..dc2cce7e 100644 --- a/docs/getting_started/tutorials/deterministic-tutorial.ipynb +++ b/docs/getting_started/tutorials/deterministic-tutorial.ipynb @@ -13,23 +13,16 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 1, - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "name": "stdout", - "output_type": "stream", - "text": [ - "pandas: 2.3.3\n", - "numpy: 2.3.3\n", - "chainladder: 0.8.25\n" - ] + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:07:38.785420Z", + "start_time": "2026-01-28T04:07:36.859133Z" } - ], + }, "source": [ "# Black linter, optional\n", - "import jupyter_black as jb\n", - "jb.load()\n", + "# import jupyter_black as jb\n", + "# jb.load()\n", "\n", "import pandas as pd\n", "import numpy as np\n", @@ -39,7 +32,19 @@ "print(\"pandas: \" + pd.__version__)\n", "print(\"numpy: \" + np.__version__)\n", "print(\"chainladder: \" + cl.__version__)" - ] + ], + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "pandas: 2.3.3\n", + "numpy: 2.2.6\n", + "chainladder: 0.8.26\n" + ] + } + ], + "execution_count": 1 }, { "cell_type": "markdown", @@ -62,16 +67,21 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 2, - "metadata": {}, - "outputs": [], + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:07:39.008988Z", + "start_time": "2026-01-28T04:07:38.956226Z" + } + }, "source": [ "genins = cl.load_sample(\"genins\")\n", "\n", "genins_dev = cl.Pipeline(\n", " [(\"dev\", cl.Development()), (\"tail\", cl.TailCurve())]\n", ").fit_transform(genins)" - ] + ], + "outputs": [], + "execution_count": 2 }, { "cell_type": "markdown", @@ -82,11 +92,32 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 3, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:07:39.151516Z", + "start_time": "2026-01-28T04:07:39.136034Z" + } + }, + "source": [ + "genins_model = cl.Chainladder().fit(genins_dev)\n", + "genins_model.ultimate_" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 2261\n", + "2001 4.016553e+06\n", + "2002 5.594009e+06\n", + "2003 5.537497e+06\n", + "2004 5.454190e+06\n", + "2005 5.001513e+06\n", + "2006 5.261947e+06\n", + "2007 5.827759e+06\n", + "2008 6.984945e+06\n", + "2009 5.808708e+06\n", + "2010 5.116430e+06" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -138,19 +169,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 2261\n", - "2001 4.016553e+06\n", - "2002 5.594009e+06\n", - "2003 5.537497e+06\n", - "2004 5.454190e+06\n", - "2005 5.001513e+06\n", - "2006 5.261947e+06\n", - "2007 5.827759e+06\n", - "2008 6.984945e+06\n", - "2009 5.808708e+06\n", - "2010 5.116430e+06" ] }, "execution_count": 3, @@ -158,10 +176,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "genins_model = cl.Chainladder().fit(genins_dev)\n", - "genins_model.ultimate_" - ] + "execution_count": 3 }, { "cell_type": "markdown", @@ -172,11 +187,31 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 4, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:07:39.570119Z", + "start_time": "2026-01-28T04:07:39.557187Z" + } + }, + "source": [ + "genins_model.ibnr_" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 2261\n", + "2001 1.150899e+05\n", + "2002 2.549240e+05\n", + "2003 6.281822e+05\n", + "2004 8.659217e+05\n", + "2005 1.128202e+06\n", + "2006 1.570235e+06\n", + "2007 2.344629e+06\n", + "2008 4.120447e+06\n", + "2009 4.445414e+06\n", + "2010 4.772416e+06" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -228,19 +263,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 2261\n", - "2001 1.150899e+05\n", - "2002 2.549240e+05\n", - "2003 6.281822e+05\n", - "2004 8.659217e+05\n", - "2005 1.128202e+06\n", - "2006 1.570235e+06\n", - "2007 2.344629e+06\n", - "2008 4.120447e+06\n", - "2009 4.445414e+06\n", - "2010 4.772416e+06" ] }, "execution_count": 4, @@ -248,9 +270,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "genins_model.ibnr_" - ] + "execution_count": 4 }, { "cell_type": "markdown", @@ -261,11 +281,31 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 5, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:07:39.860620Z", + "start_time": "2026-01-28T04:07:39.852512Z" + } + }, + "source": [ + "genins" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120\n", + "2001 357848.0 1124788.0 1735330.0 2218270.0 2745596.0 3319994.0 3466336.0 3606286.0 3833515.0 3901463.0\n", + "2002 352118.0 1236139.0 2170033.0 3353322.0 3799067.0 4120063.0 4647867.0 4914039.0 5339085.0 NaN\n", + "2003 290507.0 1292306.0 2218525.0 3235179.0 3985995.0 4132918.0 4628910.0 4909315.0 NaN NaN\n", + "2004 310608.0 1418858.0 2195047.0 3757447.0 4029929.0 4381982.0 4588268.0 NaN NaN NaN\n", + "2005 443160.0 1136350.0 2128333.0 2897821.0 3402672.0 3873311.0 NaN NaN NaN NaN\n", + "2006 396132.0 1333217.0 2180715.0 2985752.0 3691712.0 NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2007 440832.0 1288463.0 2419861.0 3483130.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2008 359480.0 1421128.0 2864498.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2009 376686.0 1363294.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2010 344014.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -416,19 +456,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120\n", - "2001 357848.0 1124788.0 1735330.0 2218270.0 2745596.0 3319994.0 3466336.0 3606286.0 3833515.0 3901463.0\n", - "2002 352118.0 1236139.0 2170033.0 3353322.0 3799067.0 4120063.0 4647867.0 4914039.0 5339085.0 NaN\n", - "2003 290507.0 1292306.0 2218525.0 3235179.0 3985995.0 4132918.0 4628910.0 4909315.0 NaN NaN\n", - "2004 310608.0 1418858.0 2195047.0 3757447.0 4029929.0 4381982.0 4588268.0 NaN NaN NaN\n", - "2005 443160.0 1136350.0 2128333.0 2897821.0 3402672.0 3873311.0 NaN NaN NaN NaN\n", - "2006 396132.0 1333217.0 2180715.0 2985752.0 3691712.0 NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2007 440832.0 1288463.0 2419861.0 3483130.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2008 359480.0 1421128.0 2864498.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2009 376686.0 1363294.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2010 344014.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN" ] }, "execution_count": 5, @@ -436,17 +463,35 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "genins" - ] + "execution_count": 5 }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 6, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:07:40.149674Z", + "start_time": "2026-01-28T04:07:40.128537Z" + } + }, + "source": [ + "genins_model.full_triangle_" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 132 9999\n", + "2001 357848.0 1.124788e+06 1.735330e+06 2.218270e+06 2.745596e+06 3.319994e+06 3.466336e+06 3.606286e+06 3.833515e+06 3.901463e+06 3.948071e+06 4.016553e+06\n", + "2002 352118.0 1.236139e+06 2.170033e+06 3.353322e+06 3.799067e+06 4.120063e+06 4.647867e+06 4.914039e+06 5.339085e+06 5.433719e+06 5.498632e+06 5.594009e+06\n", + "2003 290507.0 1.292306e+06 2.218525e+06 3.235179e+06 3.985995e+06 4.132918e+06 4.628910e+06 4.909315e+06 5.285148e+06 5.378826e+06 5.443084e+06 5.537497e+06\n", + "2004 310608.0 1.418858e+06 2.195047e+06 3.757447e+06 4.029929e+06 4.381982e+06 4.588268e+06 4.835458e+06 5.205637e+06 5.297906e+06 5.361197e+06 5.454190e+06\n", + "2005 443160.0 1.136350e+06 2.128333e+06 2.897821e+06 3.402672e+06 3.873311e+06 4.207459e+06 4.434133e+06 4.773589e+06 4.858200e+06 4.916237e+06 5.001513e+06\n", + "2006 396132.0 1.333217e+06 2.180715e+06 2.985752e+06 3.691712e+06 4.074999e+06 4.426546e+06 4.665023e+06 5.022155e+06 5.111171e+06 5.172231e+06 5.261947e+06\n", + "2007 440832.0 1.288463e+06 2.419861e+06 3.483130e+06 4.088678e+06 4.513179e+06 4.902528e+06 5.166649e+06 5.562182e+06 5.660771e+06 5.728396e+06 5.827759e+06\n", + "2008 359480.0 1.421128e+06 2.864498e+06 4.174756e+06 4.900545e+06 5.409337e+06 5.875997e+06 6.192562e+06 6.666635e+06 6.784799e+06 6.865853e+06 6.984945e+06\n", + "2009 376686.0 1.363294e+06 2.382128e+06 3.471744e+06 4.075313e+06 4.498426e+06 4.886502e+06 5.149760e+06 5.544000e+06 5.642266e+06 5.709671e+06 5.808708e+06\n", + "2010 344014.0 1.200818e+06 2.098228e+06 3.057984e+06 3.589620e+06 3.962307e+06 4.304132e+06 4.536015e+06 4.883270e+06 4.969825e+06 5.029196e+06 5.116430e+06" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -619,19 +664,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 132 9999\n", - "2001 357848.0 1.124788e+06 1.735330e+06 2.218270e+06 2.745596e+06 3.319994e+06 3.466336e+06 3.606286e+06 3.833515e+06 3.901463e+06 3.948071e+06 4.016553e+06\n", - "2002 352118.0 1.236139e+06 2.170033e+06 3.353322e+06 3.799067e+06 4.120063e+06 4.647867e+06 4.914039e+06 5.339085e+06 5.433719e+06 5.498632e+06 5.594009e+06\n", - "2003 290507.0 1.292306e+06 2.218525e+06 3.235179e+06 3.985995e+06 4.132918e+06 4.628910e+06 4.909315e+06 5.285148e+06 5.378826e+06 5.443084e+06 5.537497e+06\n", - "2004 310608.0 1.418858e+06 2.195047e+06 3.757447e+06 4.029929e+06 4.381982e+06 4.588268e+06 4.835458e+06 5.205637e+06 5.297906e+06 5.361197e+06 5.454190e+06\n", - "2005 443160.0 1.136350e+06 2.128333e+06 2.897821e+06 3.402672e+06 3.873311e+06 4.207459e+06 4.434133e+06 4.773589e+06 4.858200e+06 4.916237e+06 5.001513e+06\n", - "2006 396132.0 1.333217e+06 2.180715e+06 2.985752e+06 3.691712e+06 4.074999e+06 4.426546e+06 4.665023e+06 5.022155e+06 5.111171e+06 5.172231e+06 5.261947e+06\n", - "2007 440832.0 1.288463e+06 2.419861e+06 3.483130e+06 4.088678e+06 4.513179e+06 4.902528e+06 5.166649e+06 5.562182e+06 5.660771e+06 5.728396e+06 5.827759e+06\n", - "2008 359480.0 1.421128e+06 2.864498e+06 4.174756e+06 4.900545e+06 5.409337e+06 5.875997e+06 6.192562e+06 6.666635e+06 6.784799e+06 6.865853e+06 6.984945e+06\n", - "2009 376686.0 1.363294e+06 2.382128e+06 3.471744e+06 4.075313e+06 4.498426e+06 4.886502e+06 5.149760e+06 5.544000e+06 5.642266e+06 5.709671e+06 5.808708e+06\n", - "2010 344014.0 1.200818e+06 2.098228e+06 3.057984e+06 3.589620e+06 3.962307e+06 4.304132e+06 4.536015e+06 4.883270e+06 4.969825e+06 5.029196e+06 5.116430e+06" ] }, "execution_count": 6, @@ -639,17 +671,35 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "genins_model.full_triangle_" - ] + "execution_count": 6 }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 7, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:07:40.591798Z", + "start_time": "2026-01-28T04:07:40.553177Z" + } + }, + "source": [ + "genins_model.full_triangle_.dev_to_val()" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2261\n", + "2001 357848.0 1124788.0 1735330.0 2218270.0 2745596.0 3319994.0 3466336.0 3606286.0 3833515.0 3901463.0 3.948071e+06 3.948071e+06 3.948071e+06 3.948071e+06 3.948071e+06 3.948071e+06 3.948071e+06 3.948071e+06 3.948071e+06 3.948071e+06 4.016553e+06\n", + "2002 NaN 352118.0 1236139.0 2170033.0 3353322.0 3799067.0 4120063.0 4647867.0 4914039.0 5339085.0 5.433719e+06 5.498632e+06 5.498632e+06 5.498632e+06 5.498632e+06 5.498632e+06 5.498632e+06 5.498632e+06 5.498632e+06 5.498632e+06 5.594009e+06\n", + "2003 NaN NaN 290507.0 1292306.0 2218525.0 3235179.0 3985995.0 4132918.0 4628910.0 4909315.0 5.285148e+06 5.378826e+06 5.443084e+06 5.443084e+06 5.443084e+06 5.443084e+06 5.443084e+06 5.443084e+06 5.443084e+06 5.443084e+06 5.537497e+06\n", + "2004 NaN NaN NaN 310608.0 1418858.0 2195047.0 3757447.0 4029929.0 4381982.0 4588268.0 4.835458e+06 5.205637e+06 5.297906e+06 5.361197e+06 5.361197e+06 5.361197e+06 5.361197e+06 5.361197e+06 5.361197e+06 5.361197e+06 5.454190e+06\n", + "2005 NaN NaN NaN NaN 443160.0 1136350.0 2128333.0 2897821.0 3402672.0 3873311.0 4.207459e+06 4.434133e+06 4.773589e+06 4.858200e+06 4.916237e+06 4.916237e+06 4.916237e+06 4.916237e+06 4.916237e+06 4.916237e+06 5.001513e+06\n", + "2006 NaN NaN NaN NaN NaN 396132.0 1333217.0 2180715.0 2985752.0 3691712.0 4.074999e+06 4.426546e+06 4.665023e+06 5.022155e+06 5.111171e+06 5.172231e+06 5.172231e+06 5.172231e+06 5.172231e+06 5.172231e+06 5.261947e+06\n", + "2007 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 440832.0 1288463.0 2419861.0 3483130.0 4.088678e+06 4.513179e+06 4.902528e+06 5.166649e+06 5.562182e+06 5.660771e+06 5.728396e+06 5.728396e+06 5.728396e+06 5.728396e+06 5.827759e+06\n", + "2008 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 359480.0 1421128.0 2864498.0 4.174756e+06 4.900545e+06 5.409337e+06 5.875997e+06 6.192562e+06 6.666635e+06 6.784799e+06 6.865853e+06 6.865853e+06 6.865853e+06 6.984945e+06\n", + "2009 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 376686.0 1363294.0 2.382128e+06 3.471744e+06 4.075313e+06 4.498426e+06 4.886502e+06 5.149760e+06 5.544000e+06 5.642266e+06 5.709671e+06 5.709671e+06 5.808708e+06\n", + "2010 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 344014.0 1.200818e+06 2.098228e+06 3.057984e+06 3.589620e+06 3.962307e+06 4.304132e+06 4.536015e+06 4.883270e+06 4.969825e+06 5.029196e+06 5.116430e+06" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -921,19 +971,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2261\n", - "2001 357848.0 1124788.0 1735330.0 2218270.0 2745596.0 3319994.0 3466336.0 3606286.0 3833515.0 3901463.0 3.948071e+06 3.948071e+06 3.948071e+06 3.948071e+06 3.948071e+06 3.948071e+06 3.948071e+06 3.948071e+06 3.948071e+06 3.948071e+06 4.016553e+06\n", - "2002 NaN 352118.0 1236139.0 2170033.0 3353322.0 3799067.0 4120063.0 4647867.0 4914039.0 5339085.0 5.433719e+06 5.498632e+06 5.498632e+06 5.498632e+06 5.498632e+06 5.498632e+06 5.498632e+06 5.498632e+06 5.498632e+06 5.498632e+06 5.594009e+06\n", - "2003 NaN NaN 290507.0 1292306.0 2218525.0 3235179.0 3985995.0 4132918.0 4628910.0 4909315.0 5.285148e+06 5.378826e+06 5.443084e+06 5.443084e+06 5.443084e+06 5.443084e+06 5.443084e+06 5.443084e+06 5.443084e+06 5.443084e+06 5.537497e+06\n", - "2004 NaN NaN NaN 310608.0 1418858.0 2195047.0 3757447.0 4029929.0 4381982.0 4588268.0 4.835458e+06 5.205637e+06 5.297906e+06 5.361197e+06 5.361197e+06 5.361197e+06 5.361197e+06 5.361197e+06 5.361197e+06 5.361197e+06 5.454190e+06\n", - "2005 NaN NaN NaN NaN 443160.0 1136350.0 2128333.0 2897821.0 3402672.0 3873311.0 4.207459e+06 4.434133e+06 4.773589e+06 4.858200e+06 4.916237e+06 4.916237e+06 4.916237e+06 4.916237e+06 4.916237e+06 4.916237e+06 5.001513e+06\n", - "2006 NaN NaN NaN NaN NaN 396132.0 1333217.0 2180715.0 2985752.0 3691712.0 4.074999e+06 4.426546e+06 4.665023e+06 5.022155e+06 5.111171e+06 5.172231e+06 5.172231e+06 5.172231e+06 5.172231e+06 5.172231e+06 5.261947e+06\n", - "2007 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 440832.0 1288463.0 2419861.0 3483130.0 4.088678e+06 4.513179e+06 4.902528e+06 5.166649e+06 5.562182e+06 5.660771e+06 5.728396e+06 5.728396e+06 5.728396e+06 5.728396e+06 5.827759e+06\n", - "2008 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 359480.0 1421128.0 2864498.0 4.174756e+06 4.900545e+06 5.409337e+06 5.875997e+06 6.192562e+06 6.666635e+06 6.784799e+06 6.865853e+06 6.865853e+06 6.865853e+06 6.984945e+06\n", - "2009 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 376686.0 1363294.0 2.382128e+06 3.471744e+06 4.075313e+06 4.498426e+06 4.886502e+06 5.149760e+06 5.544000e+06 5.642266e+06 5.709671e+06 5.709671e+06 5.808708e+06\n", - "2010 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 344014.0 1.200818e+06 2.098228e+06 3.057984e+06 3.589620e+06 3.962307e+06 4.304132e+06 4.536015e+06 4.883270e+06 4.969825e+06 5.029196e+06 5.116430e+06" ] }, "execution_count": 7, @@ -941,9 +978,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "genins_model.full_triangle_.dev_to_val()" - ] + "execution_count": 7 }, { "cell_type": "markdown", @@ -954,8 +989,15 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 8, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:07:41.118684Z", + "start_time": "2026-01-28T04:07:41.104100Z" + } + }, + "source": [ + "genins_model.full_triangle_.valuation_date" + ], "outputs": [ { "data": { @@ -968,9 +1010,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "genins_model.full_triangle_.valuation_date" - ] + "execution_count": 8 }, { "cell_type": "markdown", @@ -981,11 +1021,31 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 9, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:07:41.538891Z", + "start_time": "2026-01-28T04:07:41.455236Z" + } + }, + "source": [ + "genins_model.full_triangle_.dev_to_val().cum_to_incr()" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2261\n", + "2001 357848.0 766940.0 610542.0 482940.0 527326.0 574398.0 146342.0 139950.0 227229.0 67948.0 4.660832e+04 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 68481.607479\n", + "2002 NaN 352118.0 884021.0 933894.0 1183289.0 445745.0 320996.0 527804.0 266172.0 425046.0 9.463381e+04 6.491321e+04 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 95376.990378\n", + "2003 NaN NaN 290507.0 1001799.0 926219.0 1016654.0 750816.0 146923.0 495992.0 280405.0 3.758335e+05 9.367780e+04 64257.444029 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 94413.472765\n", + "2004 NaN NaN NaN 310608.0 1108250.0 776189.0 1562400.0 272482.0 352053.0 206286.0 2.471900e+05 3.701793e+05 92268.491259 63290.738238 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 92993.091793\n", + "2005 NaN NaN NaN NaN 443160.0 693190.0 991983.0 769488.0 504851.0 470639.0 3.341481e+05 2.266741e+05 339455.859834 84610.554829 58037.845908 NaN NaN NaN NaN NaN 85275.016254\n", + "2006 NaN NaN NaN NaN NaN 396132.0 937085.0 847498.0 805037.0 705960.0 3.832866e+05 3.515475e+05 238477.319189 357131.701211 89016.319828 61059.940618 NaN NaN NaN NaN 89715.380493\n", + "2007 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 440832.0 847631.0 1131398.0 1063269.0 6.055481e+05 4.245010e+05 389349.093199 264120.547162 395533.716386 98588.155801 67625.655054 NaN NaN NaN 99362.385761\n", + "2008 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 359480.0 1061648.0 1443370.0 1.310258e+06 7.257885e+05 508791.855239 466660.022126 316565.525733 474072.692256 118164.268959 81053.713068 NaN NaN 119092.233545\n", + "2009 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 376686.0 986608.0 1.018834e+06 1.089616e+06 603568.642933 423113.361911 388076.359317 263257.169860 394240.765738 98265.883351 67404.595177 NaN 99037.582449\n", + "2010 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 344014.0 8.568035e+05 8.974101e+05 959756.260737 531635.730480 372686.990732 341825.674980 231882.354130 347255.411513 86554.620238 59371.360017 87234.348747" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -1257,19 +1317,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2261\n", - "2001 357848.0 766940.0 610542.0 482940.0 527326.0 574398.0 146342.0 139950.0 227229.0 67948.0 4.660832e+04 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 68481.607479\n", - "2002 NaN 352118.0 884021.0 933894.0 1183289.0 445745.0 320996.0 527804.0 266172.0 425046.0 9.463381e+04 6.491321e+04 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 95376.990378\n", - "2003 NaN NaN 290507.0 1001799.0 926219.0 1016654.0 750816.0 146923.0 495992.0 280405.0 3.758335e+05 9.367780e+04 64257.444029 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 94413.472765\n", - "2004 NaN NaN NaN 310608.0 1108250.0 776189.0 1562400.0 272482.0 352053.0 206286.0 2.471900e+05 3.701793e+05 92268.491259 63290.738238 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 92993.091793\n", - "2005 NaN NaN NaN NaN 443160.0 693190.0 991983.0 769488.0 504851.0 470639.0 3.341481e+05 2.266741e+05 339455.859834 84610.554829 58037.845908 NaN NaN NaN NaN NaN 85275.016254\n", - "2006 NaN NaN NaN NaN NaN 396132.0 937085.0 847498.0 805037.0 705960.0 3.832866e+05 3.515475e+05 238477.319189 357131.701211 89016.319828 61059.940618 NaN NaN NaN NaN 89715.380493\n", - "2007 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 440832.0 847631.0 1131398.0 1063269.0 6.055481e+05 4.245010e+05 389349.093199 264120.547162 395533.716386 98588.155801 67625.655054 NaN NaN NaN 99362.385761\n", - "2008 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 359480.0 1061648.0 1443370.0 1.310258e+06 7.257885e+05 508791.855239 466660.022126 316565.525733 474072.692256 118164.268959 81053.713068 NaN NaN 119092.233545\n", - "2009 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 376686.0 986608.0 1.018834e+06 1.089616e+06 603568.642933 423113.361911 388076.359317 263257.169860 394240.765738 98265.883351 67404.595177 NaN 99037.582449\n", - "2010 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 344014.0 8.568035e+05 8.974101e+05 959756.260737 531635.730480 372686.990732 341825.674980 231882.354130 347255.411513 86554.620238 59371.360017 87234.348747" ] }, "execution_count": 9, @@ -1277,9 +1324,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "genins_model.full_triangle_.dev_to_val().cum_to_incr()" - ] + "execution_count": 9 }, { "cell_type": "markdown", @@ -1290,11 +1335,31 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 10, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:07:41.763038Z", + "start_time": "2026-01-28T04:07:41.750240Z" + } + }, + "source": [ + "genins_model.full_expectation_" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 132 9999\n", + "2001 270061.415645 9.426781e+05 1.647172e+06 2.400610e+06 2.817960e+06 3.110531e+06 3.378874e+06 3.560909e+06 3.833515e+06 3.901463e+06 3.948071e+06 4.016553e+06\n", + "2002 376125.006253 1.312904e+06 2.294081e+06 3.343423e+06 3.924682e+06 4.332157e+06 4.705889e+06 4.959416e+06 5.339085e+06 5.433719e+06 5.498632e+06 5.594009e+06\n", + "2003 372325.315504 1.299641e+06 2.270905e+06 3.309647e+06 3.885035e+06 4.288393e+06 4.658349e+06 4.909315e+06 5.285148e+06 5.378826e+06 5.443084e+06 5.537497e+06\n", + "2004 366723.956096 1.280089e+06 2.236741e+06 3.259856e+06 3.826587e+06 4.223877e+06 4.588268e+06 4.835458e+06 5.205637e+06 5.297906e+06 5.361197e+06 5.454190e+06\n", + "2005 336287.252245 1.173846e+06 2.051100e+06 2.989300e+06 3.508995e+06 3.873311e+06 4.207459e+06 4.434133e+06 4.773589e+06 4.858200e+06 4.916237e+06 5.001513e+06\n", + "2006 353798.100727 1.234970e+06 2.157903e+06 3.144956e+06 3.691712e+06 4.074999e+06 4.426546e+06 4.665023e+06 5.022155e+06 5.111171e+06 5.172231e+06 5.261947e+06\n", + "2007 391841.657172 1.367765e+06 2.389941e+06 3.483130e+06 4.088678e+06 4.513179e+06 4.902528e+06 5.166649e+06 5.562182e+06 5.660771e+06 5.728396e+06 5.827759e+06\n", + "2008 469647.520951 1.639355e+06 2.864498e+06 4.174756e+06 4.900545e+06 5.409337e+06 5.875997e+06 6.192562e+06 6.666635e+06 6.784799e+06 6.865853e+06 6.984945e+06\n", + "2009 390560.775407 1.363294e+06 2.382128e+06 3.471744e+06 4.075313e+06 4.498426e+06 4.886502e+06 5.149760e+06 5.544000e+06 5.642266e+06 5.709671e+06 5.808708e+06\n", + "2010 344014.000000 1.200818e+06 2.098228e+06 3.057984e+06 3.589620e+06 3.962307e+06 4.304132e+06 4.536015e+06 4.883270e+06 4.969825e+06 5.029196e+06 5.116430e+06" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -1467,19 +1532,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 132 9999\n", - "2001 270061.415645 9.426781e+05 1.647172e+06 2.400610e+06 2.817960e+06 3.110531e+06 3.378874e+06 3.560909e+06 3.833515e+06 3.901463e+06 3.948071e+06 4.016553e+06\n", - "2002 376125.006253 1.312904e+06 2.294081e+06 3.343423e+06 3.924682e+06 4.332157e+06 4.705889e+06 4.959416e+06 5.339085e+06 5.433719e+06 5.498632e+06 5.594009e+06\n", - "2003 372325.315504 1.299641e+06 2.270905e+06 3.309647e+06 3.885035e+06 4.288393e+06 4.658349e+06 4.909315e+06 5.285148e+06 5.378826e+06 5.443084e+06 5.537497e+06\n", - "2004 366723.956096 1.280089e+06 2.236741e+06 3.259856e+06 3.826587e+06 4.223877e+06 4.588268e+06 4.835458e+06 5.205637e+06 5.297906e+06 5.361197e+06 5.454190e+06\n", - "2005 336287.252245 1.173846e+06 2.051100e+06 2.989300e+06 3.508995e+06 3.873311e+06 4.207459e+06 4.434133e+06 4.773589e+06 4.858200e+06 4.916237e+06 5.001513e+06\n", - "2006 353798.100727 1.234970e+06 2.157903e+06 3.144956e+06 3.691712e+06 4.074999e+06 4.426546e+06 4.665023e+06 5.022155e+06 5.111171e+06 5.172231e+06 5.261947e+06\n", - "2007 391841.657172 1.367765e+06 2.389941e+06 3.483130e+06 4.088678e+06 4.513179e+06 4.902528e+06 5.166649e+06 5.562182e+06 5.660771e+06 5.728396e+06 5.827759e+06\n", - "2008 469647.520951 1.639355e+06 2.864498e+06 4.174756e+06 4.900545e+06 5.409337e+06 5.875997e+06 6.192562e+06 6.666635e+06 6.784799e+06 6.865853e+06 6.984945e+06\n", - "2009 390560.775407 1.363294e+06 2.382128e+06 3.471744e+06 4.075313e+06 4.498426e+06 4.886502e+06 5.149760e+06 5.544000e+06 5.642266e+06 5.709671e+06 5.808708e+06\n", - "2010 344014.000000 1.200818e+06 2.098228e+06 3.057984e+06 3.589620e+06 3.962307e+06 4.304132e+06 4.536015e+06 4.883270e+06 4.969825e+06 5.029196e+06 5.116430e+06" ] }, "execution_count": 10, @@ -1487,9 +1539,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "genins_model.full_expectation_" - ] + "execution_count": 10 }, { "cell_type": "markdown", @@ -1500,11 +1550,31 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 11, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:07:42.085484Z", + "start_time": "2026-01-28T04:07:42.062954Z" + } + }, + "source": [ + "genins_model.full_triangle_ - genins_model.full_expectation_" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 132 9999\n", + "2001 87786.584355 182109.854207 8.815770e+04 -1.823400e+05 -7.236421e+04 2.094632e+05 8.746170e+04 4.537702e+04 4.656613e-10 NaN NaN NaN\n", + "2002 -24007.006253 -76765.409669 -1.240477e+05 9.899296e+03 -1.256155e+05 -2.120939e+05 -5.802227e+04 -4.537702e+04 NaN NaN NaN NaN\n", + "2003 -81818.315504 -7335.184258 -5.238046e+04 -7.446777e+04 1.009605e+05 -1.554745e+05 -2.943943e+04 NaN -9.313226e-10 NaN NaN NaN\n", + "2004 -56115.956096 138768.957566 -4.169437e+04 4.975914e+05 2.033420e+05 1.581052e+05 NaN NaN NaN NaN 9.313226e-10 NaN\n", + "2005 106872.747755 -37496.484673 7.723272e+04 -9.147888e+04 -1.063228e+05 NaN 9.313226e-10 9.313226e-10 NaN 9.313226e-10 NaN NaN\n", + "2006 42333.899273 98247.032955 2.281166e+04 -1.592040e+05 NaN NaN NaN 9.313226e-10 9.313226e-10 NaN NaN NaN\n", + "2007 48990.342828 -79302.054276 2.992047e+04 NaN 4.656613e-10 9.313226e-10 NaN NaN 9.313226e-10 NaN 9.313226e-10 NaN\n", + "2008 -110167.520951 -218226.711852 NaN 4.656613e-10 9.313226e-10 9.313226e-10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2009 -13874.775407 NaN NaN 4.656613e-10 4.656613e-10 NaN 9.313226e-10 9.313226e-10 9.313226e-10 9.313226e-10 9.313226e-10 NaN\n", + "2010 NaN NaN 4.656613e-10 4.656613e-10 9.313226e-10 4.656613e-10 NaN NaN NaN 9.313226e-10 NaN NaN" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -1677,19 +1747,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 132 9999\n", - "2001 87786.584355 182109.854207 8.815770e+04 -1.823400e+05 -7.236421e+04 2.094632e+05 8.746170e+04 4.537702e+04 4.656613e-10 NaN NaN NaN\n", - "2002 -24007.006253 -76765.409669 -1.240477e+05 9.899296e+03 -1.256155e+05 -2.120939e+05 -5.802227e+04 -4.537702e+04 NaN NaN NaN NaN\n", - "2003 -81818.315504 -7335.184258 -5.238046e+04 -7.446777e+04 1.009605e+05 -1.554745e+05 -2.943943e+04 NaN -9.313226e-10 NaN NaN NaN\n", - "2004 -56115.956096 138768.957566 -4.169437e+04 4.975914e+05 2.033420e+05 1.581052e+05 NaN NaN NaN NaN 9.313226e-10 NaN\n", - "2005 106872.747755 -37496.484673 7.723272e+04 -9.147888e+04 -1.063228e+05 NaN 9.313226e-10 9.313226e-10 NaN 9.313226e-10 NaN NaN\n", - "2006 42333.899273 98247.032955 2.281166e+04 -1.592040e+05 NaN NaN NaN 9.313226e-10 9.313226e-10 NaN NaN NaN\n", - "2007 48990.342828 -79302.054276 2.992047e+04 NaN 4.656613e-10 9.313226e-10 NaN NaN 9.313226e-10 NaN 9.313226e-10 NaN\n", - "2008 -110167.520951 -218226.711852 NaN 4.656613e-10 9.313226e-10 9.313226e-10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2009 -13874.775407 NaN NaN 4.656613e-10 4.656613e-10 NaN 9.313226e-10 9.313226e-10 9.313226e-10 9.313226e-10 9.313226e-10 NaN\n", - "2010 NaN NaN 4.656613e-10 4.656613e-10 9.313226e-10 4.656613e-10 NaN NaN NaN 9.313226e-10 NaN NaN" ] }, "execution_count": 11, @@ -1697,9 +1754,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "genins_model.full_triangle_ - genins_model.full_expectation_" - ] + "execution_count": 11 }, { "cell_type": "markdown", @@ -1710,11 +1765,38 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 12, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:07:42.590891Z", + "start_time": "2026-01-28T04:07:42.546546Z" + } + }, + "source": [ + "(\n", + " genins_model.full_triangle_[\n", + " genins_model.full_triangle_.valuation <= genins.valuation_date\n", + " ]\n", + " - genins_model.full_expectation_[\n", + " genins_model.full_triangle_.valuation <= genins.valuation_date\n", + " ]\n", + ")" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120\n", + "2001 87786.584355 182109.854207 88157.704861 -182340.046069 -72364.206180 209463.211490 87461.697305 45377.021916 4.656613e-10 NaN\n", + "2002 -24007.006253 -76765.409669 -124047.730972 9899.295819 -125615.456548 -212093.852125 -58022.270396 -45377.021916 NaN NaN\n", + "2003 -81818.315504 -7335.184258 -52380.464273 -74467.773015 100960.477986 -155474.528980 -29439.426909 NaN NaN NaN\n", + "2004 -56115.956096 138768.957566 -41694.368640 497591.418491 203341.953249 158105.169615 NaN NaN NaN NaN\n", + "2005 106872.747755 -37496.484673 77232.720516 -91478.875281 -106322.768507 NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2006 42333.899273 98247.032955 22811.664568 -159204.019945 NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2007 48990.342828 -79302.054276 29920.473940 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2008 -110167.520951 -218226.711852 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2009 -13874.775407 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2010 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -1865,19 +1947,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120\n", - "2001 87786.584355 182109.854207 88157.704861 -182340.046069 -72364.206180 209463.211490 87461.697305 45377.021916 4.656613e-10 NaN\n", - "2002 -24007.006253 -76765.409669 -124047.730972 9899.295819 -125615.456548 -212093.852125 -58022.270396 -45377.021916 NaN NaN\n", - "2003 -81818.315504 -7335.184258 -52380.464273 -74467.773015 100960.477986 -155474.528980 -29439.426909 NaN NaN NaN\n", - "2004 -56115.956096 138768.957566 -41694.368640 497591.418491 203341.953249 158105.169615 NaN NaN NaN NaN\n", - "2005 106872.747755 -37496.484673 77232.720516 -91478.875281 -106322.768507 NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2006 42333.899273 98247.032955 22811.664568 -159204.019945 NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2007 48990.342828 -79302.054276 29920.473940 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2008 -110167.520951 -218226.711852 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2009 -13874.775407 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2010 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN" ] }, "execution_count": 12, @@ -1885,16 +1954,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "(\n", - " genins_model.full_triangle_[\n", - " genins_model.full_triangle_.valuation <= genins.valuation_date\n", - " ]\n", - " - genins_model.full_expectation_[\n", - " genins_model.full_triangle_.valuation <= genins.valuation_date\n", - " ]\n", - ")" - ] + "execution_count": 12 }, { "cell_type": "markdown", @@ -1905,11 +1965,32 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 13, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:07:42.929143Z", + "start_time": "2026-01-28T04:07:42.911888Z" + } + }, + "source": [ + "genins_AvE = genins - genins_model.full_expectation_\n", + "genins_AvE[genins_AvE.valuation <= genins.valuation_date]" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120\n", + "2001 87786.584355 182109.854207 88157.704861 -182340.046069 -72364.206180 209463.211490 87461.697305 45377.021916 4.656613e-10 NaN\n", + "2002 -24007.006253 -76765.409669 -124047.730972 9899.295819 -125615.456548 -212093.852125 -58022.270396 -45377.021916 NaN NaN\n", + "2003 -81818.315504 -7335.184258 -52380.464273 -74467.773015 100960.477986 -155474.528980 -29439.426909 NaN NaN NaN\n", + "2004 -56115.956096 138768.957566 -41694.368640 497591.418491 203341.953249 158105.169615 NaN NaN NaN NaN\n", + "2005 106872.747755 -37496.484673 77232.720516 -91478.875281 -106322.768507 NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2006 42333.899273 98247.032955 22811.664568 -159204.019945 NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2007 48990.342828 -79302.054276 29920.473940 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2008 -110167.520951 -218226.711852 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2009 -13874.775407 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2010 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -2060,19 +2141,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120\n", - "2001 87786.584355 182109.854207 88157.704861 -182340.046069 -72364.206180 209463.211490 87461.697305 45377.021916 4.656613e-10 NaN\n", - "2002 -24007.006253 -76765.409669 -124047.730972 9899.295819 -125615.456548 -212093.852125 -58022.270396 -45377.021916 NaN NaN\n", - "2003 -81818.315504 -7335.184258 -52380.464273 -74467.773015 100960.477986 -155474.528980 -29439.426909 NaN NaN NaN\n", - "2004 -56115.956096 138768.957566 -41694.368640 497591.418491 203341.953249 158105.169615 NaN NaN NaN NaN\n", - "2005 106872.747755 -37496.484673 77232.720516 -91478.875281 -106322.768507 NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2006 42333.899273 98247.032955 22811.664568 -159204.019945 NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2007 48990.342828 -79302.054276 29920.473940 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2008 -110167.520951 -218226.711852 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2009 -13874.775407 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2010 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN" ] }, "execution_count": 13, @@ -2080,10 +2148,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "genins_AvE = genins - genins_model.full_expectation_\n", - "genins_AvE[genins_AvE.valuation <= genins.valuation_date]" - ] + "execution_count": 13 }, { "cell_type": "markdown", @@ -2094,182 +2159,192 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 14, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:07:43.337876Z", + "start_time": "2026-01-28T04:07:43.305137Z" + } + }, + "source": [ + "genins_AvE[genins_AvE.valuation <= genins.valuation_date].heatmap()" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + "" + ], "text/html": [ "\n", - "\n", + "
\n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -2277,11 +2352,11 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -2290,10 +2365,10 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -2303,9 +2378,9 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -2316,8 +2391,8 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -2329,7 +2404,7 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -2343,9 +2418,6 @@ " \n", " \n", "
 12243648607284961081201224364860728496108120
200187,787182,11088,158-182,340-72,364209,46387,46245,3770200187,787182,11088,158-182,340-72,364209,46387,46245,3770
2002-24,007-76,765-124,0489,899-125,615-212,094-58,022-45,3772002-24,007-76,765-124,0489,899-125,615-212,094-58,022-45,377
2003-81,818-7,335-52,380-74,468100,960-155,475-29,4392003-81,818-7,335-52,380-74,468100,960-155,475-29,439
2004-56,116138,769-41,694497,591203,342158,1052004-56,116138,769-41,694497,591203,342158,105
2005106,873-37,49677,233-91,479-106,3232005106,873-37,49677,233-91,479-106,323
200642,33498,24722,812-159,204200642,33498,24722,812-159,204
200748,990-79,30229,920200748,990-79,30229,920
2008-110,168-218,2272008-110,168-218,227
2009-13,8752009-13,875
20102010
\n" - ], - "text/plain": [ - "" ] }, "execution_count": 14, @@ -2353,9 +2425,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "genins_AvE[genins_AvE.valuation <= genins.valuation_date].heatmap()" - ] + "execution_count": 14 }, { "cell_type": "markdown", @@ -2366,11 +2436,32 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 15, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:07:43.725772Z", + "start_time": "2026-01-28T04:07:43.678536Z" + } + }, + "source": [ + "cal_yr_ibnr = genins_model.full_triangle_.dev_to_val().cum_to_incr()\n", + "cal_yr_ibnr[cal_yr_ibnr.valuation.year == 2011]" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 2011\n", + "2001 4.660832e+04\n", + "2002 9.463381e+04\n", + "2003 3.758335e+05\n", + "2004 2.471900e+05\n", + "2005 3.341481e+05\n", + "2006 3.832866e+05\n", + "2007 6.055481e+05\n", + "2008 1.310258e+06\n", + "2009 1.018834e+06\n", + "2010 8.568035e+05" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -2422,19 +2513,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 2011\n", - "2001 4.660832e+04\n", - "2002 9.463381e+04\n", - "2003 3.758335e+05\n", - "2004 2.471900e+05\n", - "2005 3.341481e+05\n", - "2006 3.832866e+05\n", - "2007 6.055481e+05\n", - "2008 1.310258e+06\n", - "2009 1.018834e+06\n", - "2010 8.568035e+05" ] }, "execution_count": 15, @@ -2442,10 +2520,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "cal_yr_ibnr = genins_model.full_triangle_.dev_to_val().cum_to_incr()\n", - "cal_yr_ibnr[cal_yr_ibnr.valuation.year == 2011]" - ] + "execution_count": 15 }, { "cell_type": "markdown", @@ -2469,11 +2544,32 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 16, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:07:44.067751Z", + "start_time": "2026-01-28T04:07:44.060952Z" + } + }, + "source": [ + "expected_loss_apriori = genins_model.ultimate_ * 0 + genins_model.ultimate_.mean()\n", + "expected_loss_apriori" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 2261\n", + "2001 5.460355e+06\n", + "2002 5.460355e+06\n", + "2003 5.460355e+06\n", + "2004 5.460355e+06\n", + "2005 5.460355e+06\n", + "2006 5.460355e+06\n", + "2007 5.460355e+06\n", + "2008 5.460355e+06\n", + "2009 5.460355e+06\n", + "2010 5.460355e+06" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -2525,19 +2621,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 2261\n", - "2001 5.460355e+06\n", - "2002 5.460355e+06\n", - "2003 5.460355e+06\n", - "2004 5.460355e+06\n", - "2005 5.460355e+06\n", - "2006 5.460355e+06\n", - "2007 5.460355e+06\n", - "2008 5.460355e+06\n", - "2009 5.460355e+06\n", - "2010 5.460355e+06" ] }, "execution_count": 16, @@ -2545,10 +2628,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "expected_loss_apriori = genins_model.ultimate_ * 0 + genins_model.ultimate_.mean()\n", - "expected_loss_apriori" - ] + "execution_count": 16 }, { "cell_type": "markdown", @@ -2559,11 +2639,34 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 17, - "metadata": {}, - "outputs": [ + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:07:44.389374Z", + "start_time": "2026-01-28T04:07:44.348386Z" + } + }, + "source": [ + "EL_model = cl.ExpectedLoss(apriori=0.95).fit(\n", + " genins, sample_weight=expected_loss_apriori\n", + ")\n", + "EL_model.ultimate_" + ], + "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 2261\n", + "2001 5.187337e+06\n", + "2002 5.187337e+06\n", + "2003 5.187337e+06\n", + "2004 5.187337e+06\n", + "2005 5.187337e+06\n", + "2006 5.187337e+06\n", + "2007 5.187337e+06\n", + "2008 5.187337e+06\n", + "2009 5.187337e+06\n", + "2010 5.187337e+06" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -2615,19 +2718,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 2261\n", - "2001 5.187337e+06\n", - "2002 5.187337e+06\n", - "2003 5.187337e+06\n", - "2004 5.187337e+06\n", - "2005 5.187337e+06\n", - "2006 5.187337e+06\n", - "2007 5.187337e+06\n", - "2008 5.187337e+06\n", - "2009 5.187337e+06\n", - "2010 5.187337e+06" ] }, "execution_count": 17, @@ -2635,12 +2725,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "EL_model = cl.ExpectedLoss(apriori=0.95).fit(\n", - " genins, sample_weight=expected_loss_apriori\n", - ")\n", - "EL_model.ultimate_" - ] + "execution_count": 17 }, { "cell_type": "markdown", @@ -2675,11 +2760,26 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 18, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:07:45.022767Z", + "start_time": "2026-01-28T04:07:44.654467Z" + } + }, + "source": [ + "comauto = cl.load_sample(\"clrd\").groupby(\"LOB\").sum().loc[\"comauto\"]\n", + "\n", + "bf_model = cl.BornhuetterFerguson(apriori=0.75)\n", + "bf_model.fit(\n", + " comauto[\"CumPaidLoss\"], sample_weight=comauto[\"EarnedPremNet\"].latest_diagonal\n", + ")" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + "BornhuetterFerguson(apriori=0.75)" + ], "text/html": [ "\n", - "\n", + "
\n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -1025,10 +1090,10 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -1037,9 +1102,9 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -1049,8 +1114,8 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -1062,9 +1127,6 @@ " \n", " \n", "
 12-2424-3636-4848-6060-7272-8484-9696-108108-12012-2424-3636-4848-6060-7272-8484-9696-108108-120
20013.14321.54281.27831.23771.20921.04411.04041.06301.017720013.14321.54281.27831.23771.20921.04411.04041.06301.0177
20023.51061.75551.54531.13291.08451.12811.05731.086520023.51061.75551.54531.13291.08451.12811.05731.0865
20034.44851.71671.45831.23211.03691.12001.060620034.44851.71671.45831.23211.03691.12001.0606
20044.56801.54711.71181.07251.08741.047120044.56801.54711.71181.07251.08741.0471
20052.56421.87301.36151.17421.138320052.56421.87301.36151.17421.1383
20063.36561.63571.36921.236420063.36561.63571.36921.2364
20072.92281.87811.439420072.92281.87811.4394
20083.95332.015720083.95332.0157
20093.619220093.6192
\n" - ], - "text/plain": [ - "" ] }, "execution_count": 12, @@ -1072,17 +1134,27 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "genins.age_to_age.heatmap()" - ] + "execution_count": 12 }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 13, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:15:13.198090Z", + "start_time": "2026-01-28T04:15:13.180004Z" + } + }, + "source": [ + "vol = cl.Development(average=\"volume\").fit(genins).ldf_\n", + "vol" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", + "(All) 3.490607 1.747333 1.457413 1.173852 1.103824 1.086269 1.053874 1.076555 1.017725" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -1114,10 +1186,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", - "(All) 3.490607 1.747333 1.457413 1.173852 1.103824 1.086269 1.053874 1.076555 1.017725" ] }, "execution_count": 13, @@ -1125,19 +1193,28 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "vol = cl.Development(average=\"volume\").fit(genins).ldf_\n", - "vol" - ] + "execution_count": 13 }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 14, - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/html": [ + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:15:13.281249Z", + "start_time": "2026-01-28T04:15:13.265907Z" + } + }, + "source": [ + "sim = cl.Development(average=\"simple\").fit(genins).ldf_\n", + "sim" + ], + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", + "(All) 3.566143 1.745557 1.451961 1.180984 1.111247 1.084818 1.052739 1.074753 1.017725" + ], + "text/html": [ "\n", " \n", " \n", @@ -1168,10 +1245,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", - "(All) 3.566143 1.745557 1.451961 1.180984 1.111247 1.084818 1.052739 1.074753 1.017725" ] }, "execution_count": 14, @@ -1179,10 +1252,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "sim = cl.Development(average=\"simple\").fit(genins).ldf_\n", - "sim" - ] + "execution_count": 14 }, { "cell_type": "markdown", @@ -1193,8 +1263,17 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 15, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:15:13.381607Z", + "start_time": "2026-01-28T04:15:13.373885Z" + } + }, + "source": [ + "print(\"LDF Type: \", type(vol))\n", + "print(\"Difference between volume and simple average:\")\n", + "vol - sim" + ], "outputs": [ { "name": "stdout", @@ -1206,6 +1285,10 @@ }, { "data": { + "text/plain": [ + " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", + "(All) -0.075536 0.001776 0.005452 -0.007132 -0.007423 0.001452 0.001135 0.001802 NaN" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -1237,10 +1320,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", - "(All) -0.075536 0.001776 0.005452 -0.007132 -0.007423 0.001452 0.001135 0.001802 NaN" ] }, "execution_count": 15, @@ -1248,11 +1327,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "print(\"LDF Type: \", type(vol))\n", - "print(\"Difference between volume and simple average:\")\n", - "vol - sim" - ] + "execution_count": 15 }, { "cell_type": "markdown", @@ -1263,11 +1338,22 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 16, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:15:13.621381Z", + "start_time": "2026-01-28T04:15:13.605546Z" + } + }, + "source": [ + "cl.Development(average=[\"volume\", \"simple\", \"regression\"] * 3).fit(genins).ldf_" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", + "(All) 3.490607 1.745557 1.461852 1.173852 1.111247 1.087341 1.053874 1.074753 1.017725" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -1299,10 +1385,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", - "(All) 3.490607 1.745557 1.461852 1.173852 1.111247 1.087341 1.053874 1.074753 1.017725" ] }, "execution_count": 16, @@ -1310,9 +1392,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "cl.Development(average=[\"volume\", \"simple\", \"regression\"] * 3).fit(genins).ldf_" - ] + "execution_count": 16 }, { "cell_type": "markdown", @@ -1323,11 +1403,22 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 17, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:15:13.703293Z", + "start_time": "2026-01-28T04:15:13.687120Z" + } + }, + "source": [ + "cl.Development(average=[\"volume\"] + [\"simple\"] * 5 + [\"volume\"] * 3).fit(genins).ldf_" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", + "(All) 3.490607 1.745557 1.451961 1.180984 1.111247 1.084818 1.053874 1.076555 1.017725" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -1359,10 +1450,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", - "(All) 3.490607 1.745557 1.451961 1.180984 1.111247 1.084818 1.053874 1.076555 1.017725" ] }, "execution_count": 17, @@ -1370,9 +1457,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "cl.Development(average=[\"volume\"] + [\"simple\"] * 5 + [\"volume\"] * 3).fit(genins).ldf_" - ] + "execution_count": 17 }, { "cell_type": "markdown", @@ -1390,11 +1475,22 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 18, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:15:13.856040Z", + "start_time": "2026-01-28T04:15:13.839053Z" + } + }, + "source": [ + "cl.Development().fit(genins).ldf_" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", + "(All) 3.490607 1.747333 1.457413 1.173852 1.103824 1.086269 1.053874 1.076555 1.017725" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -1426,10 +1522,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", - "(All) 3.490607 1.747333 1.457413 1.173852 1.103824 1.086269 1.053874 1.076555 1.017725" ] }, "execution_count": 18, @@ -1437,17 +1529,26 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "cl.Development().fit(genins).ldf_" - ] + "execution_count": 18 }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 19, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:15:14.003290Z", + "start_time": "2026-01-28T04:15:13.986528Z" + } + }, + "source": [ + "cl.Development(n_periods=-1).fit(genins).ldf_" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", + "(All) 3.490607 1.747333 1.457413 1.173852 1.103824 1.086269 1.053874 1.076555 1.017725" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -1479,10 +1580,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", - "(All) 3.490607 1.747333 1.457413 1.173852 1.103824 1.086269 1.053874 1.076555 1.017725" ] }, "execution_count": 19, @@ -1490,17 +1587,26 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "cl.Development(n_periods=-1).fit(genins).ldf_" - ] + "execution_count": 19 }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 20, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:15:14.131683Z", + "start_time": "2026-01-28T04:15:14.114007Z" + } + }, + "source": [ + "cl.Development(n_periods=3).fit(genins).ldf_" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", + "(All) 3.460401 1.846507 1.392009 1.153852 1.084915 1.097355 1.053874 1.076555 1.017725" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -1532,10 +1638,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", - "(All) 3.460401 1.846507 1.392009 1.153852 1.084915 1.097355 1.053874 1.076555 1.017725" ] }, "execution_count": 20, @@ -1543,9 +1645,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "cl.Development(n_periods=3).fit(genins).ldf_" - ] + "execution_count": 20 }, { "cell_type": "markdown", @@ -1556,11 +1656,22 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 21, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:15:14.292102Z", + "start_time": "2026-01-28T04:15:14.257835Z" + } + }, + "source": [ + "cl.Development(n_periods=[8, 2, 6, 5, -1, 2, -1, -1, 5]).fit(genins).ldf_" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", + "(All) 3.532471 1.950242 1.480761 1.165122 1.103824 1.082476 1.053874 1.076555 1.017725" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -1592,10 +1703,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", - "(All) 3.532471 1.950242 1.480761 1.165122 1.103824 1.082476 1.053874 1.076555 1.017725" ] }, "execution_count": 21, @@ -1603,9 +1710,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "cl.Development(n_periods=[8, 2, 6, 5, -1, 2, -1, -1, 5]).fit(genins).ldf_" - ] + "execution_count": 21 }, { "cell_type": "markdown", @@ -1616,8 +1721,17 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 22, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:15:14.457584Z", + "start_time": "2026-01-28T04:15:14.404153Z" + } + }, + "source": [ + "cl.Development(n_periods=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]).fit(\n", + " genins\n", + ").ldf_ == cl.Development(n_periods=[1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2, 1]).fit(genins).ldf_" + ], "outputs": [ { "data": { @@ -1630,11 +1744,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "cl.Development(n_periods=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]).fit(\n", - " genins\n", - ").ldf_ == cl.Development(n_periods=[1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2, 1]).fit(genins).ldf_" - ] + "execution_count": 22 }, { "cell_type": "markdown", @@ -1647,11 +1757,22 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 23, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:15:14.572402Z", + "start_time": "2026-01-28T04:15:14.554343Z" + } + }, + "source": [ + "cl.Development(drop_valuation=\"2004\").fit(genins).ldf_" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", + "(All) 3.379677 1.751749 1.442605 1.165122 1.103824 1.086269 1.053874 1.076555 1.017725" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -1683,10 +1804,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", - "(All) 3.379677 1.751749 1.442605 1.165122 1.103824 1.086269 1.053874 1.076555 1.017725" ] }, "execution_count": 23, @@ -1694,9 +1811,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "cl.Development(drop_valuation=\"2004\").fit(genins).ldf_" - ] + "execution_count": 23 }, { "cell_type": "markdown", @@ -1707,21 +1822,32 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 24, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:15:14.669910Z", + "start_time": "2026-01-28T04:15:14.652234Z" + } + }, + "source": [ + "cl.Development(drop_high=True, drop_low=True).fit(genins).ldf_" + ], "outputs": [ { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ - "C:\\Users\\somra\\anaconda3\\envs\\chainladder-dev\\Lib\\site-packages\\chainladder\\development\\base.py:588: UserWarning: Some exclusions have been ignored. At least 1 (use preserve = ...) link ratio(s) is required for development estimation.\n", + "/home/ubuntu/Repos/chainladder-python/chainladder/development/base.py:588: UserWarning: Some exclusions have been ignored. At least 1 (use preserve = ...) link ratio(s) is required for development estimation.\n", " warnings.warn(warning)\n", - "C:\\Users\\somra\\anaconda3\\envs\\chainladder-dev\\Lib\\site-packages\\chainladder\\development\\base.py:233: UserWarning: Some exclusions have been ignored. At least 1 (use preserve = ...) link ratio(s) is required for development estimation.\n", + "/home/ubuntu/Repos/chainladder-python/chainladder/development/base.py:233: UserWarning: Some exclusions have been ignored. At least 1 (use preserve = ...) link ratio(s) is required for development estimation.\n", " warnings.warn(warning)\n" ] }, { "data": { + "text/plain": [ + " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", + "(All) 3.520098 1.727701 1.435147 1.193021 1.101827 1.082476 1.057268 1.076555 1.017725" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -1753,10 +1879,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", - "(All) 3.520098 1.727701 1.435147 1.193021 1.101827 1.082476 1.057268 1.076555 1.017725" ] }, "execution_count": 24, @@ -1764,9 +1886,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "cl.Development(drop_high=True, drop_low=True).fit(genins).ldf_" - ] + "execution_count": 24 }, { "cell_type": "markdown", @@ -1777,21 +1897,32 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 25, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:15:14.764331Z", + "start_time": "2026-01-28T04:15:14.747809Z" + } + }, + "source": [ + "cl.Development(drop_high=3).fit(genins).ldf_" + ], "outputs": [ { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ - "C:\\Users\\somra\\anaconda3\\envs\\chainladder-dev\\Lib\\site-packages\\chainladder\\development\\base.py:588: UserWarning: Some exclusions have been ignored. At least 1 (use preserve = ...) link ratio(s) is required for development estimation.\n", + "/home/ubuntu/Repos/chainladder-python/chainladder/development/base.py:588: UserWarning: Some exclusions have been ignored. At least 1 (use preserve = ...) link ratio(s) is required for development estimation.\n", " warnings.warn(warning)\n", - "C:\\Users\\somra\\anaconda3\\envs\\chainladder-dev\\Lib\\site-packages\\chainladder\\development\\base.py:233: UserWarning: Some exclusions have been ignored. At least 1 (use preserve = ...) link ratio(s) is required for development estimation.\n", + "/home/ubuntu/Repos/chainladder-python/chainladder/development/base.py:233: UserWarning: Some exclusions have been ignored. At least 1 (use preserve = ...) link ratio(s) is required for development estimation.\n", " warnings.warn(warning)\n" ] }, { "data": { + "text/plain": [ + " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", + "(All) 3.161368 1.639211 1.368696 1.122203 1.060105 1.044079 1.053874 1.076555 1.017725" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -1823,10 +1954,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", - "(All) 3.161368 1.639211 1.368696 1.122203 1.060105 1.044079 1.053874 1.076555 1.017725" ] }, "execution_count": 25, @@ -1834,9 +1961,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "cl.Development(drop_high=3).fit(genins).ldf_" - ] + "execution_count": 25 }, { "cell_type": "markdown", @@ -1847,21 +1972,32 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 26, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:15:14.941919Z", + "start_time": "2026-01-28T04:15:14.924985Z" + } + }, + "source": [ + "cl.Development(drop_high=3, drop_low=2, preserve=2).fit(genins).ldf_" + ], "outputs": [ { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ - "C:\\Users\\somra\\anaconda3\\envs\\chainladder-dev\\Lib\\site-packages\\chainladder\\development\\base.py:588: UserWarning: Some exclusions have been ignored. At least 2 link ratio(s) is required for development estimation.\n", + "/home/ubuntu/Repos/chainladder-python/chainladder/development/base.py:588: UserWarning: Some exclusions have been ignored. At least 2 link ratio(s) is required for development estimation.\n", " warnings.warn(warning)\n", - "C:\\Users\\somra\\anaconda3\\envs\\chainladder-dev\\Lib\\site-packages\\chainladder\\development\\base.py:233: UserWarning: Some exclusions have been ignored. At least 2 link ratio(s) is required for development estimation.\n", + "/home/ubuntu/Repos/chainladder-python/chainladder/development/base.py:233: UserWarning: Some exclusions have been ignored. At least 2 link ratio(s) is required for development estimation.\n", " warnings.warn(warning)\n" ] }, { "data": { + "text/plain": [ + " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", + "(All) 3.410772 1.701152 1.406103 1.173852 1.103824 1.086269 1.053874 1.076555 1.017725" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -1893,10 +2029,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", - "(All) 3.410772 1.701152 1.406103 1.173852 1.103824 1.086269 1.053874 1.076555 1.017725" ] }, "execution_count": 26, @@ -1904,9 +2036,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "cl.Development(drop_high=3, drop_low=2, preserve=2).fit(genins).ldf_" - ] + "execution_count": 26 }, { "cell_type": "markdown", @@ -1917,11 +2047,24 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 27, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:15:15.078338Z", + "start_time": "2026-01-28T04:15:15.060488Z" + } + }, + "source": [ + "cl.Development(drop_high=[True, True, False, True], drop_low=[1, 2, 0, 3]).fit(\n", + " genins\n", + ").ldf_" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", + "(All) 3.520098 1.768474 1.457413 1.234173 1.103824 1.086269 1.053874 1.076555 1.017725" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -1953,10 +2096,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", - "(All) 3.520098 1.768474 1.457413 1.234173 1.103824 1.086269 1.053874 1.076555 1.017725" ] }, "execution_count": 27, @@ -1964,11 +2103,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "cl.Development(drop_high=[True, True, False, True], drop_low=[1, 2, 0, 3]).fit(\n", - " genins\n", - ").ldf_" - ] + "execution_count": 27 }, { "cell_type": "markdown", @@ -1979,188 +2114,198 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 28, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:15:15.297291Z", + "start_time": "2026-01-28T04:15:15.285653Z" + } + }, + "source": [ + "genins.age_to_age.heatmap()" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + "" + ], "text/html": [ "\n", - "\n", + "
\n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -2168,10 +2313,10 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -2180,9 +2325,9 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -2192,8 +2337,8 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -2205,9 +2350,6 @@ " \n", " \n", "
 12-2424-3636-4848-6060-7272-8484-9696-108108-12012-2424-3636-4848-6060-7272-8484-9696-108108-120
20013.14321.54281.27831.23771.20921.04411.04041.06301.017720013.14321.54281.27831.23771.20921.04411.04041.06301.0177
20023.51061.75551.54531.13291.08451.12811.05731.086520023.51061.75551.54531.13291.08451.12811.05731.0865
20034.44851.71671.45831.23211.03691.12001.060620034.44851.71671.45831.23211.03691.12001.0606
20044.56801.54711.71181.07251.08741.047120044.56801.54711.71181.07251.08741.0471
20052.56421.87301.36151.17421.138320052.56421.87301.36151.17421.1383
20063.36561.63571.36921.236420063.36561.63571.36921.2364
20072.92281.87811.439420072.92281.87811.4394
20083.95332.015720083.95332.0157
20093.619220093.6192
\n" - ], - "text/plain": [ - "" ] }, "execution_count": 28, @@ -2215,9 +2357,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "genins.age_to_age.heatmap()" - ] + "execution_count": 28 }, { "cell_type": "markdown", @@ -2228,11 +2368,22 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 29, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:15:15.503690Z", + "start_time": "2026-01-28T04:15:15.475134Z" + } + }, + "source": [ + "cl.Development(drop=(\"2004\", 12)).fit(genins).ldf_" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", + "(All) 3.379677 1.747333 1.457413 1.173852 1.103824 1.086269 1.053874 1.076555 1.017725" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -2264,10 +2415,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", - "(All) 3.379677 1.747333 1.457413 1.173852 1.103824 1.086269 1.053874 1.076555 1.017725" ] }, "execution_count": 29, @@ -2275,9 +2422,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "cl.Development(drop=(\"2004\", 12)).fit(genins).ldf_" - ] + "execution_count": 29 }, { "cell_type": "markdown", @@ -2288,11 +2433,22 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 30, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:15:15.598653Z", + "start_time": "2026-01-28T04:15:15.581821Z" + } + }, + "source": [ + "cl.Development(drop=[(\"2004\", 12), (\"2008\", 24)]).fit(genins).ldf_" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", + "(All) 3.379677 1.704149 1.457413 1.173852 1.103824 1.086269 1.053874 1.076555 1.017725" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -2324,10 +2480,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", - "(All) 3.379677 1.704149 1.457413 1.173852 1.103824 1.086269 1.053874 1.076555 1.017725" ] }, "execution_count": 30, @@ -2335,9 +2487,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "cl.Development(drop=[(\"2004\", 12), (\"2008\", 24)]).fit(genins).ldf_" - ] + "execution_count": 30 }, { "cell_type": "markdown", @@ -2353,11 +2503,34 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 31, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:15:15.737424Z", + "start_time": "2026-01-28T04:15:15.718124Z" + } + }, + "source": [ + "transformed_triangle = cl.Development(drop_high=[True] * 4 + [False] * 5).fit_transform(\n", + " genins\n", + ")\n", + "transformed_triangle" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120\n", + "2001 357848.0 1124788.0 1735330.0 2218270.0 2745596.0 3319994.0 3466336.0 3606286.0 3833515.0 3901463.0\n", + "2002 352118.0 1236139.0 2170033.0 3353322.0 3799067.0 4120063.0 4647867.0 4914039.0 5339085.0 NaN\n", + "2003 290507.0 1292306.0 2218525.0 3235179.0 3985995.0 4132918.0 4628910.0 4909315.0 NaN NaN\n", + "2004 310608.0 1418858.0 2195047.0 3757447.0 4029929.0 4381982.0 4588268.0 NaN NaN NaN\n", + "2005 443160.0 1136350.0 2128333.0 2897821.0 3402672.0 3873311.0 NaN NaN NaN NaN\n", + "2006 396132.0 1333217.0 2180715.0 2985752.0 3691712.0 NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2007 440832.0 1288463.0 2419861.0 3483130.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2008 359480.0 1421128.0 2864498.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2009 376686.0 1363294.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2010 344014.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -2508,19 +2681,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120\n", - "2001 357848.0 1124788.0 1735330.0 2218270.0 2745596.0 3319994.0 3466336.0 3606286.0 3833515.0 3901463.0\n", - "2002 352118.0 1236139.0 2170033.0 3353322.0 3799067.0 4120063.0 4647867.0 4914039.0 5339085.0 NaN\n", - "2003 290507.0 1292306.0 2218525.0 3235179.0 3985995.0 4132918.0 4628910.0 4909315.0 NaN NaN\n", - "2004 310608.0 1418858.0 2195047.0 3757447.0 4029929.0 4381982.0 4588268.0 NaN NaN NaN\n", - "2005 443160.0 1136350.0 2128333.0 2897821.0 3402672.0 3873311.0 NaN NaN NaN NaN\n", - "2006 396132.0 1333217.0 2180715.0 2985752.0 3691712.0 NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2007 440832.0 1288463.0 2419861.0 3483130.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2008 359480.0 1421128.0 2864498.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2009 376686.0 1363294.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2010 344014.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN" ] }, "execution_count": 31, @@ -2528,20 +2688,34 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "transformed_triangle = cl.Development(drop_high=[True] * 4 + [False] * 5).fit_transform(\n", - " genins\n", - ")\n", - "transformed_triangle" - ] + "execution_count": 31 }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 32, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:15:15.933804Z", + "start_time": "2026-01-28T04:15:15.925482Z" + } + }, + "source": [ + "transformed_triangle.link_ratio" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", + "2001 3.143200 1.542806 1.278299 NaN 1.209207 1.044079 1.040374 1.063009 1.017725\n", + "2002 3.510582 1.755493 1.545286 1.132926 1.084493 1.128106 1.057268 1.086496 NaN\n", + "2003 4.448450 1.716718 1.458257 1.232079 1.036860 1.120010 1.060577 NaN NaN\n", + "2004 NaN 1.547052 NaN 1.072518 1.087360 1.047076 NaN NaN NaN\n", + "2005 2.564198 1.872956 1.361545 1.174217 1.138315 NaN NaN NaN NaN\n", + "2006 3.365588 1.635679 1.369162 1.236443 NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2007 2.922798 1.878099 1.439393 NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2008 3.953288 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2009 3.619179 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -2669,18 +2843,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", - "2001 3.143200 1.542806 1.278299 NaN 1.209207 1.044079 1.040374 1.063009 1.017725\n", - "2002 3.510582 1.755493 1.545286 1.132926 1.084493 1.128106 1.057268 1.086496 NaN\n", - "2003 4.448450 1.716718 1.458257 1.232079 1.036860 1.120010 1.060577 NaN NaN\n", - "2004 NaN 1.547052 NaN 1.072518 1.087360 1.047076 NaN NaN NaN\n", - "2005 2.564198 1.872956 1.361545 1.174217 1.138315 NaN NaN NaN NaN\n", - "2006 3.365588 1.635679 1.369162 1.236443 NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2007 2.922798 1.878099 1.439393 NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2008 3.953288 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2009 3.619179 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN" ] }, "execution_count": 32, @@ -2688,9 +2850,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "transformed_triangle.link_ratio" - ] + "execution_count": 32 }, { "cell_type": "markdown", @@ -2701,172 +2861,182 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 33, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:15:16.086791Z", + "start_time": "2026-01-28T04:15:16.075657Z" + } + }, + "source": [ + "transformed_triangle.link_ratio.heatmap()" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + "" + ], "text/html": [ "\n", - "\n", + "
\n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -2874,10 +3044,10 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -2886,8 +3056,8 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -2898,8 +3068,8 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -2911,9 +3081,6 @@ " \n", " \n", "
 12-2424-3636-4848-6060-7272-8484-9696-108108-12012-2424-3636-4848-6060-7272-8484-9696-108108-120
20013.14321.54281.278320013.14321.54281.27831.20921.04411.04041.06301.01771.20921.04411.04041.06301.0177
20023.51061.75551.54531.13291.08451.12811.05731.086520023.51061.75551.54531.13291.08451.12811.05731.0865
20034.44851.71671.45831.23211.03691.12001.060620034.44851.71671.45831.23211.03691.12001.0606
200420041.54711.54711.07251.08741.04711.07251.08741.0471
20052.56421.87301.36151.17421.138320052.56421.87301.36151.17421.1383
20063.36561.63571.36921.236420063.36561.63571.36921.2364
20072.92281.87811.439420072.92281.87811.4394
20083.953320083.9533
20093.619220093.6192
\n" - ], - "text/plain": [ - "" ] }, "execution_count": 33, @@ -2921,14 +3088,20 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "transformed_triangle.link_ratio.heatmap()" - ] + "execution_count": 33 }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 34, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:15:16.330586Z", + "start_time": "2026-01-28T04:15:16.320447Z" + } + }, + "source": [ + "print(type(transformed_triangle))\n", + "transformed_triangle.latest_diagonal" + ], "outputs": [ { "name": "stdout", @@ -2939,6 +3112,19 @@ }, { "data": { + "text/plain": [ + " 2010\n", + "2001 3901463.0\n", + "2002 5339085.0\n", + "2003 4909315.0\n", + "2004 4588268.0\n", + "2005 3873311.0\n", + "2006 3691712.0\n", + "2007 3483130.0\n", + "2008 2864498.0\n", + "2009 1363294.0\n", + "2010 344014.0" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -2990,19 +3176,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 2010\n", - "2001 3901463.0\n", - "2002 5339085.0\n", - "2003 4909315.0\n", - "2004 4588268.0\n", - "2005 3873311.0\n", - "2006 3691712.0\n", - "2007 3483130.0\n", - "2008 2864498.0\n", - "2009 1363294.0\n", - "2010 344014.0" ] }, "execution_count": 34, @@ -3010,10 +3183,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "print(type(transformed_triangle))\n", - "transformed_triangle.latest_diagonal" - ] + "execution_count": 34 }, { "cell_type": "markdown", @@ -3024,11 +3194,22 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 35, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:15:16.464120Z", + "start_time": "2026-01-28T04:15:16.455056Z" + } + }, + "source": [ + "transformed_triangle.cdf_" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12-Ult 24-Ult 36-Ult 48-Ult 60-Ult 72-Ult 84-Ult 96-Ult 108-Ult\n", + "(All) 13.136729 3.886978 2.28089 1.61311 1.384499 1.254276 1.154664 1.095637 1.017725" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -3060,10 +3241,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12-Ult 24-Ult 36-Ult 48-Ult 60-Ult 72-Ult 84-Ult 96-Ult 108-Ult\n", - "(All) 13.136729 3.886978 2.28089 1.61311 1.384499 1.254276 1.154664 1.095637 1.017725" ] }, "execution_count": 35, @@ -3071,9 +3248,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "transformed_triangle.cdf_" - ] + "execution_count": 35 }, { "cell_type": "markdown", @@ -3084,8 +3259,15 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 36, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:15:16.606871Z", + "start_time": "2026-01-28T04:15:16.586399Z" + } + }, + "source": [ + "cl.Development().fit_transform(genins) == cl.Development().fit(genins).transform(genins)" + ], "outputs": [ { "data": { @@ -3098,9 +3280,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "cl.Development().fit_transform(genins) == cl.Development().fit(genins).transform(genins)" - ] + "execution_count": 36 }, { "cell_type": "markdown", @@ -3115,11 +3295,32 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 37, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:15:16.986662Z", + "start_time": "2026-01-28T04:15:16.717007Z" + } + }, + "source": [ + "clrd = cl.load_sample(\"clrd\")\n", + "comauto = clrd[clrd[\"LOB\"] == \"comauto\"][\"CumPaidLoss\"]\n", + "\n", + "comauto_industry = comauto.sum()\n", + "industry_dev = cl.Development().fit(comauto_industry)\n", + "\n", + "industry_dev.transform(comauto)" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " Triangle Summary\n", + "Valuation: 1997-12\n", + "Grain: OYDY\n", + "Shape: (157, 1, 10, 10)\n", + "Index: [GRNAME, LOB]\n", + "Columns: [CumPaidLoss]" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -3151,14 +3352,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " Triangle Summary\n", - "Valuation: 1997-12\n", - "Grain: OYDY\n", - "Shape: (157, 1, 10, 10)\n", - "Index: [GRNAME, LOB]\n", - "Columns: [CumPaidLoss]" ] }, "execution_count": 37, @@ -3166,15 +3359,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "clrd = cl.load_sample(\"clrd\")\n", - "comauto = clrd[clrd[\"LOB\"] == \"comauto\"][\"CumPaidLoss\"]\n", - "\n", - "comauto_industry = comauto.sum()\n", - "industry_dev = cl.Development().fit(comauto_industry)\n", - "\n", - "industry_dev.transform(comauto)" - ] + "execution_count": 37 }, { "cell_type": "markdown", @@ -3187,8 +3372,17 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 38, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:15:17.314961Z", + "start_time": "2026-01-28T04:15:17.044935Z" + } + }, + "source": [ + "clrd = cl.load_sample(\"clrd\").groupby(\"LOB\").sum()[\"CumPaidLoss\"]\n", + "print(\"Fitting to \" + str(len(clrd.index)) + \" industries simultaneously.\")\n", + "cl.Development().fit_transform(clrd).cdf_" + ], "outputs": [ { "name": "stdout", @@ -3199,6 +3393,14 @@ }, { "data": { + "text/plain": [ + " Triangle Summary\n", + "Valuation: 2261-12\n", + "Grain: OYDY\n", + "Shape: (6, 1, 1, 9)\n", + "Index: [LOB]\n", + "Columns: [CumPaidLoss]" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -3230,14 +3432,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " Triangle Summary\n", - "Valuation: 2261-12\n", - "Grain: OYDY\n", - "Shape: (6, 1, 1, 9)\n", - "Index: [LOB]\n", - "Columns: [CumPaidLoss]" ] }, "execution_count": 38, @@ -3245,11 +3439,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "clrd = cl.load_sample(\"clrd\").groupby(\"LOB\").sum()[\"CumPaidLoss\"]\n", - "print(\"Fitting to \" + str(len(clrd.index)) + \" industries simultaneously.\")\n", - "cl.Development().fit_transform(clrd).cdf_" - ] + "execution_count": 38 }, { "cell_type": "markdown", @@ -3260,8 +3450,17 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 39, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:15:17.446081Z", + "start_time": "2026-01-28T04:15:17.411603Z" + } + }, + "source": [ + "print(cl.Development(average=\"simple\").fit(clrd.loc[\"wkcomp\"]))\n", + "print(cl.Development(n_periods=4).fit(clrd.loc[\"ppauto\"]))\n", + "print(cl.Development(average=\"regression\", n_periods=6).fit(clrd.loc[\"comauto\"]))" + ], "outputs": [ { "name": "stdout", @@ -3273,11 +3472,7 @@ ] } ], - "source": [ - "print(cl.Development(average=\"simple\").fit(clrd.loc[\"wkcomp\"]))\n", - "print(cl.Development(n_periods=4).fit(clrd.loc[\"ppauto\"]))\n", - "print(cl.Development(average=\"regression\", n_periods=6).fit(clrd.loc[\"comauto\"]))" - ] + "execution_count": 39 } ], "metadata": { diff --git a/docs/getting_started/tutorials/stochastic-tutorial.ipynb b/docs/getting_started/tutorials/stochastic-tutorial.ipynb index a560e08e..d27d86b1 100644 --- a/docs/getting_started/tutorials/stochastic-tutorial.ipynb +++ b/docs/getting_started/tutorials/stochastic-tutorial.ipynb @@ -13,23 +13,16 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 1, - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "name": "stdout", - "output_type": "stream", - "text": [ - "pandas: 2.3.3\n", - "numpy: 2.3.3\n", - "chainladder: 0.8.25\n" - ] + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:16:43.146577Z", + "start_time": "2026-01-28T04:16:41.842692Z" } - ], + }, "source": [ "# Black linter, optional\n", - "import jupyter_black as jb\n", - "jb.load()\n", + "# import jupyter_black as jb\n", + "# jb.load()\n", "\n", "import pandas as pd\n", "import numpy as np\n", @@ -40,7 +33,19 @@ "print(\"pandas: \" + pd.__version__)\n", "print(\"numpy: \" + np.__version__)\n", "print(\"chainladder: \" + cl.__version__)" - ] + ], + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "pandas: 2.3.3\n", + "numpy: 2.2.6\n", + "chainladder: 0.8.26\n" + ] + } + ], + "execution_count": 1 }, { "cell_type": "markdown", @@ -61,20 +66,12 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 2, - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/plain": [ - "np.True_" - ] - }, - "execution_count": 2, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:16:43.585032Z", + "start_time": "2026-01-28T04:16:43.257746Z" } - ], + }, "source": [ "clrd = (\n", " cl.load_sample(\"clrd\")\n", @@ -86,7 +83,20 @@ "cl.Chainladder().fit(clrd[\"CumPaidLoss\"]).ultimate_ == cl.MackChainladder().fit(\n", " clrd[\"CumPaidLoss\"]\n", ").ultimate_" - ] + ], + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "np.True_" + ] + }, + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "execution_count": 2 }, { "cell_type": "markdown", @@ -97,12 +107,17 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 3, - "metadata": {}, - "outputs": [], + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:16:43.647022Z", + "start_time": "2026-01-28T04:16:43.598508Z" + } + }, "source": [ "mack = cl.MackChainladder().fit(clrd[\"CumPaidLoss\"])" - ] + ], + "outputs": [], + "execution_count": 3 }, { "cell_type": "markdown", @@ -121,11 +136,31 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 4, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:16:43.700990Z", + "start_time": "2026-01-28T04:16:43.693923Z" + } + }, + "source": [ + "clrd_first_lags = clrd[clrd.development <= 24][clrd.origin < \"1997\"][\"CumPaidLoss\"]\n", + "clrd_first_lags" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12 24\n", + "1988 285804.0 638532.0\n", + "1989 307720.0 684140.0\n", + "1990 320124.0 757479.0\n", + "1991 347417.0 793749.0\n", + "1992 342982.0 781402.0\n", + "1993 342385.0 743433.0\n", + "1994 351060.0 750392.0\n", + "1995 343841.0 768575.0\n", + "1996 381484.0 736040.0" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -183,18 +218,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12 24\n", - "1988 285804.0 638532.0\n", - "1989 307720.0 684140.0\n", - "1990 320124.0 757479.0\n", - "1991 347417.0 793749.0\n", - "1992 342982.0 781402.0\n", - "1993 342385.0 743433.0\n", - "1994 351060.0 750392.0\n", - "1995 343841.0 768575.0\n", - "1996 381484.0 736040.0" ] }, "execution_count": 4, @@ -202,10 +225,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "clrd_first_lags = clrd[clrd.development <= 24][clrd.origin < \"1997\"][\"CumPaidLoss\"]\n", - "clrd_first_lags" - ] + "execution_count": 4 }, { "cell_type": "markdown", @@ -216,14 +236,21 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 5, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:16:43.797670Z", + "start_time": "2026-01-28T04:16:43.793413Z" + } + }, + "source": [ + "clrd_first_lags.link_ratio.to_frame(origin_as_datetime=True).mean()[0]" + ], "outputs": [ { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ - "C:\\Users\\somra\\AppData\\Local\\Temp\\ipykernel_16868\\1055289506.py:1: FutureWarning: Series.__getitem__ treating keys as positions is deprecated. In a future version, integer keys will always be treated as labels (consistent with DataFrame behavior). To access a value by position, use `ser.iloc[pos]`\n", + "/tmp/ipykernel_1041314/508033830.py:1: FutureWarning: Series.__getitem__ treating keys as positions is deprecated. In a future version, integer keys will always be treated as labels (consistent with DataFrame behavior). To access a value by position, use `ser.iloc[pos]`\n", " clrd_first_lags.link_ratio.to_frame(origin_as_datetime=True).mean()[0]\n" ] }, @@ -238,9 +265,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "clrd_first_lags.link_ratio.to_frame(origin_as_datetime=True).mean()[0]" - ] + "execution_count": 5 }, { "cell_type": "markdown", @@ -251,8 +276,17 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 6, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:16:43.911843Z", + "start_time": "2026-01-28T04:16:43.893014Z" + } + }, + "source": [ + "cl.Development(average=\"simple\").fit(clrd[\"CumPaidLoss\"]).ldf_.to_frame(\n", + " origin_as_datetime=False\n", + ").values[0, 0]" + ], "outputs": [ { "data": { @@ -265,11 +299,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "cl.Development(average=\"simple\").fit(clrd[\"CumPaidLoss\"]).ldf_.to_frame(\n", - " origin_as_datetime=False\n", - ").values[0, 0]" - ] + "execution_count": 6 }, { "cell_type": "markdown", @@ -285,11 +315,61 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 7, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:16:43.995558Z", + "start_time": "2026-01-28T04:16:43.966625Z" + } + }, + "source": [ + "y = clrd_first_lags.to_frame(origin_as_datetime=True).values[:, 1]\n", + "x = clrd_first_lags.to_frame(origin_as_datetime=True).values[:, 0]\n", + "\n", + "model = sm.WLS(y, x, weights=(1 / x) ** 2)\n", + "results = model.fit()\n", + "results.summary()" + ], "outputs": [ + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "/home/ubuntu/Repos/chainladder-python/.venv/lib/python3.10/site-packages/scipy/stats/_axis_nan_policy.py:430: UserWarning: `kurtosistest` p-value may be inaccurate with fewer than 20 observations; only n=9 observations were given.\n", + " return hypotest_fun_in(*args, **kwds)\n" + ] + }, { "data": { + "text/plain": [ + "\n", + "\"\"\"\n", + " WLS Regression Results \n", + "=======================================================================================\n", + "Dep. Variable: y R-squared (uncentered): 0.997\n", + "Model: WLS Adj. R-squared (uncentered): 0.997\n", + "Method: Least Squares F-statistic: 2887.\n", + "Date: Tue, 27 Jan 2026 Prob (F-statistic): 1.60e-11\n", + "Time: 22:16:43 Log-Likelihood: -107.89\n", + "No. Observations: 9 AIC: 217.8\n", + "Df Residuals: 8 BIC: 218.0\n", + "Df Model: 1 \n", + "Covariance Type: nonrobust \n", + "==============================================================================\n", + " coef std err t P>|t| [0.025 0.975]\n", + "------------------------------------------------------------------------------\n", + "x1 2.2067 0.041 53.735 0.000 2.112 2.301\n", + "==============================================================================\n", + "Omnibus: 7.448 Durbin-Watson: 1.177\n", + "Prob(Omnibus): 0.024 Jarque-Bera (JB): 2.533\n", + "Skew: -1.187 Prob(JB): 0.282\n", + "Kurtosis: 4.058 Cond. No. 1.00\n", + "==============================================================================\n", + "\n", + "Notes:\n", + "[1] R² is computed without centering (uncentered) since the model does not contain a constant.\n", + "[2] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.\n", + "\"\"\"" + ], "text/html": [ "\n", "\n", @@ -303,10 +383,10 @@ " \n", "\n", "\n", - " \n", + " \n", "\n", "\n", - " \n", + " \n", "\n", "\n", " \n", @@ -344,85 +424,14 @@ "\n", "
WLS Regression Results
Method: Least Squares F-statistic: 2887.
Date: Sat, 18 Oct 2025 Prob (F-statistic): 1.60e-11Date: Tue, 27 Jan 2026 Prob (F-statistic): 1.60e-11
Time: 19:03:41 Log-Likelihood: -107.89Time: 22:16:43 Log-Likelihood: -107.89
No. Observations: 9 AIC: 217.8


Notes:
[1] R² is computed without centering (uncentered) since the model does not contain a constant.
[2] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified." ], - "text/latex": [ - "\\begin{center}\n", - "\\begin{tabular}{lclc}\n", - "\\toprule\n", - "\\textbf{Dep. Variable:} & y & \\textbf{ R-squared (uncentered):} & 0.997 \\\\\n", - "\\textbf{Model:} & WLS & \\textbf{ Adj. R-squared (uncentered):} & 0.997 \\\\\n", - "\\textbf{Method:} & Least Squares & \\textbf{ F-statistic: } & 2887. \\\\\n", - "\\textbf{Date:} & Sat, 18 Oct 2025 & \\textbf{ Prob (F-statistic):} & 1.60e-11 \\\\\n", - "\\textbf{Time:} & 19:03:41 & \\textbf{ Log-Likelihood: } & -107.89 \\\\\n", - "\\textbf{No. Observations:} & 9 & \\textbf{ AIC: } & 217.8 \\\\\n", - "\\textbf{Df Residuals:} & 8 & \\textbf{ BIC: } & 218.0 \\\\\n", - "\\textbf{Df Model:} & 1 & \\textbf{ } & \\\\\n", - "\\textbf{Covariance Type:} & nonrobust & \\textbf{ } & \\\\\n", - "\\bottomrule\n", - "\\end{tabular}\n", - "\\begin{tabular}{lcccccc}\n", - " & \\textbf{coef} & \\textbf{std err} & \\textbf{t} & \\textbf{P$> |$t$|$} & \\textbf{[0.025} & \\textbf{0.975]} \\\\\n", - "\\midrule\n", - "\\textbf{x1} & 2.2067 & 0.041 & 53.735 & 0.000 & 2.112 & 2.301 \\\\\n", - "\\bottomrule\n", - "\\end{tabular}\n", - "\\begin{tabular}{lclc}\n", - "\\textbf{Omnibus:} & 7.448 & \\textbf{ Durbin-Watson: } & 1.177 \\\\\n", - "\\textbf{Prob(Omnibus):} & 0.024 & \\textbf{ Jarque-Bera (JB): } & 2.533 \\\\\n", - "\\textbf{Skew:} & -1.187 & \\textbf{ Prob(JB): } & 0.282 \\\\\n", - "\\textbf{Kurtosis:} & 4.058 & \\textbf{ Cond. No. } & 1.00 \\\\\n", - "\\bottomrule\n", - "\\end{tabular}\n", - "%\\caption{WLS Regression Results}\n", - "\\end{center}\n", - "\n", - "Notes: \\newline\n", - " [1] R² is computed without centering (uncentered) since the model does not contain a constant. \\newline\n", - " [2] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified." - ], - "text/plain": [ - "\n", - "\"\"\"\n", - " WLS Regression Results \n", - "=======================================================================================\n", - "Dep. Variable: y R-squared (uncentered): 0.997\n", - "Model: WLS Adj. R-squared (uncentered): 0.997\n", - "Method: Least Squares F-statistic: 2887.\n", - "Date: Sat, 18 Oct 2025 Prob (F-statistic): 1.60e-11\n", - "Time: 19:03:41 Log-Likelihood: -107.89\n", - "No. Observations: 9 AIC: 217.8\n", - "Df Residuals: 8 BIC: 218.0\n", - "Df Model: 1 \n", - "Covariance Type: nonrobust \n", - "==============================================================================\n", - " coef std err t P>|t| [0.025 0.975]\n", - "------------------------------------------------------------------------------\n", - "x1 2.2067 0.041 53.735 0.000 2.112 2.301\n", - "==============================================================================\n", - "Omnibus: 7.448 Durbin-Watson: 1.177\n", - "Prob(Omnibus): 0.024 Jarque-Bera (JB): 2.533\n", - "Skew: -1.187 Prob(JB): 0.282\n", - "Kurtosis: 4.058 Cond. No. 1.00\n", - "==============================================================================\n", - "\n", - "Notes:\n", - "[1] R² is computed without centering (uncentered) since the model does not contain a constant.\n", - "[2] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.\n", - "\"\"\"" - ] + "text/latex": "\\begin{center}\n\\begin{tabular}{lclc}\n\\toprule\n\\textbf{Dep. Variable:} & y & \\textbf{ R-squared (uncentered):} & 0.997 \\\\\n\\textbf{Model:} & WLS & \\textbf{ Adj. R-squared (uncentered):} & 0.997 \\\\\n\\textbf{Method:} & Least Squares & \\textbf{ F-statistic: } & 2887. \\\\\n\\textbf{Date:} & Tue, 27 Jan 2026 & \\textbf{ Prob (F-statistic):} & 1.60e-11 \\\\\n\\textbf{Time:} & 22:16:43 & \\textbf{ Log-Likelihood: } & -107.89 \\\\\n\\textbf{No. Observations:} & 9 & \\textbf{ AIC: } & 217.8 \\\\\n\\textbf{Df Residuals:} & 8 & \\textbf{ BIC: } & 218.0 \\\\\n\\textbf{Df Model:} & 1 & \\textbf{ } & \\\\\n\\textbf{Covariance Type:} & nonrobust & \\textbf{ } & \\\\\n\\bottomrule\n\\end{tabular}\n\\begin{tabular}{lcccccc}\n & \\textbf{coef} & \\textbf{std err} & \\textbf{t} & \\textbf{P$> |$t$|$} & \\textbf{[0.025} & \\textbf{0.975]} \\\\\n\\midrule\n\\textbf{x1} & 2.2067 & 0.041 & 53.735 & 0.000 & 2.112 & 2.301 \\\\\n\\bottomrule\n\\end{tabular}\n\\begin{tabular}{lclc}\n\\textbf{Omnibus:} & 7.448 & \\textbf{ Durbin-Watson: } & 1.177 \\\\\n\\textbf{Prob(Omnibus):} & 0.024 & \\textbf{ Jarque-Bera (JB): } & 2.533 \\\\\n\\textbf{Skew:} & -1.187 & \\textbf{ Prob(JB): } & 0.282 \\\\\n\\textbf{Kurtosis:} & 4.058 & \\textbf{ Cond. No. } & 1.00 \\\\\n\\bottomrule\n\\end{tabular}\n%\\caption{WLS Regression Results}\n\\end{center}\n\nNotes: \\newline\n [1] R² is computed without centering (uncentered) since the model does not contain a constant. \\newline\n [2] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified." }, "execution_count": 7, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "y = clrd_first_lags.to_frame(origin_as_datetime=True).values[:, 1]\n", - "x = clrd_first_lags.to_frame(origin_as_datetime=True).values[:, 0]\n", - "\n", - "model = sm.WLS(y, x, weights=(1 / x) ** 2)\n", - "results = model.fit()\n", - "results.summary()" - ] + "execution_count": 7 }, { "cell_type": "markdown", @@ -436,22 +445,12 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 8, - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "name": "stdout", - "output_type": "stream", - "text": [ - "Simple average:\n", - "True\n", - "Volume-weighted average:\n", - "True\n", - "Regression average:\n", - "True\n" - ] + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:16:44.075340Z", + "start_time": "2026-01-28T04:16:44.034202Z" } - ], + }, "source": [ "print(\"Simple average:\")\n", "print(\n", @@ -488,7 +487,22 @@ " )\n", " == round(sm.OLS(y, x).fit().params[0], 10)\n", ")" - ] + ], + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Simple average:\n", + "True\n", + "Volume-weighted average:\n", + "True\n", + "Regression average:\n", + "True\n" + ] + } + ], + "execution_count": 8 }, { "cell_type": "markdown", @@ -499,20 +513,36 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 9, - "metadata": {}, - "outputs": [], + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:16:44.108239Z", + "start_time": "2026-01-28T04:16:44.091913Z" + } + }, "source": [ "dev = cl.Development(average=\"simple\").fit(clrd[\"CumPaidLoss\"])" - ] + ], + "outputs": [], + "execution_count": 9 }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 10, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:16:44.150151Z", + "start_time": "2026-01-28T04:16:44.142976Z" + } + }, + "source": [ + "dev.sigma_" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", + "(All) 0.123197 0.034009 0.013495 0.009146 0.007386 0.006673 0.007257 0.00966 0.003222" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -544,10 +574,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", - "(All) 0.123197 0.034009 0.013495 0.009146 0.007386 0.006673 0.007257 0.00966 0.003222" ] }, "execution_count": 10, @@ -555,17 +581,26 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "dev.sigma_" - ] + "execution_count": 10 }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 11, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:16:44.244837Z", + "start_time": "2026-01-28T04:16:44.238291Z" + } + }, + "source": [ + "dev.std_err_" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", + "(All) 0.041066 0.012024 0.005101 0.003734 0.003303 0.003337 0.00419 0.006831 0.003222" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -597,10 +632,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12-24 24-36 36-48 48-60 60-72 72-84 84-96 96-108 108-120\n", - "(All) 0.041066 0.012024 0.005101 0.003734 0.003303 0.003337 0.00419 0.006831 0.003222" ] }, "execution_count": 11, @@ -608,9 +639,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "dev.std_err_" - ] + "execution_count": 11 }, { "cell_type": "markdown", @@ -621,8 +650,21 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 12, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:16:44.365964Z", + "start_time": "2026-01-28T04:16:44.359348Z" + } + }, + "source": [ + "np.round(\n", + " dev.sigma_.to_frame(origin_as_datetime=False).transpose()[\"(All)\"].values\n", + " / np.sqrt(\n", + " clrd[\"CumPaidLoss\"].age_to_age.to_frame(origin_as_datetime=False).count()\n", + " ).values,\n", + " 4,\n", + ")" + ], "outputs": [ { "data": { @@ -636,15 +678,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "np.round(\n", - " dev.sigma_.to_frame(origin_as_datetime=False).transpose()[\"(All)\"].values\n", - " / np.sqrt(\n", - " clrd[\"CumPaidLoss\"].age_to_age.to_frame(origin_as_datetime=False).count()\n", - " ).values,\n", - " 4,\n", - ")" - ] + "execution_count": 12 }, { "cell_type": "markdown", @@ -657,11 +691,31 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 13, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:16:44.519452Z", + "start_time": "2026-01-28T04:16:44.501645Z" + } + }, + "source": [ + "clrd[\"CumPaidLoss\"]" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120\n", + "1988 285804.0 638532.0 865100.0 996363.0 1084351.0 1133188.0 1169749.0 1196917.0 1229203.0 1241715.0\n", + "1989 307720.0 684140.0 916996.0 1065674.0 1154072.0 1210479.0 1249886.0 1291512.0 1308706.0 NaN\n", + "1990 320124.0 757479.0 1017144.0 1169014.0 1258975.0 1315368.0 1368374.0 1394675.0 NaN NaN\n", + "1991 347417.0 793749.0 1053414.0 1209556.0 1307164.0 1381645.0 1414747.0 NaN NaN NaN\n", + "1992 342982.0 781402.0 1014982.0 1172915.0 1281864.0 1328801.0 NaN NaN NaN NaN\n", + "1993 342385.0 743433.0 959147.0 1113314.0 1187581.0 NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "1994 351060.0 750392.0 993751.0 1114842.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "1995 343841.0 768575.0 962081.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "1996 381484.0 736040.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "1997 340132.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -812,19 +866,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120\n", - "1988 285804.0 638532.0 865100.0 996363.0 1084351.0 1133188.0 1169749.0 1196917.0 1229203.0 1241715.0\n", - "1989 307720.0 684140.0 916996.0 1065674.0 1154072.0 1210479.0 1249886.0 1291512.0 1308706.0 NaN\n", - "1990 320124.0 757479.0 1017144.0 1169014.0 1258975.0 1315368.0 1368374.0 1394675.0 NaN NaN\n", - "1991 347417.0 793749.0 1053414.0 1209556.0 1307164.0 1381645.0 1414747.0 NaN NaN NaN\n", - "1992 342982.0 781402.0 1014982.0 1172915.0 1281864.0 1328801.0 NaN NaN NaN NaN\n", - "1993 342385.0 743433.0 959147.0 1113314.0 1187581.0 NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "1994 351060.0 750392.0 993751.0 1114842.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "1995 343841.0 768575.0 962081.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "1996 381484.0 736040.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "1997 340132.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN" ] }, "execution_count": 13, @@ -832,14 +873,25 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "clrd[\"CumPaidLoss\"]" - ] + "execution_count": 13 }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 14, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:16:44.644869Z", + "start_time": "2026-01-28T04:16:44.620756Z" + } + }, + "source": [ + "round(\n", + " cl.Development(average=\"volume\", drop_valuation=\"1988\")\n", + " .fit(clrd[\"CumPaidLoss\"])\n", + " .std_err_.to_frame(origin_as_datetime=False)\n", + " .values[0, 0],\n", + " 8,\n", + ") == round(sm.WLS(y[1:], x[1:], weights=(1 / x[1:])).fit().bse[0], 8)" + ], "outputs": [ { "data": { @@ -852,15 +904,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "round(\n", - " cl.Development(average=\"volume\", drop_valuation=\"1988\")\n", - " .fit(clrd[\"CumPaidLoss\"])\n", - " .std_err_.to_frame(origin_as_datetime=False)\n", - " .values[0, 0],\n", - " 8,\n", - ") == round(sm.WLS(y[1:], x[1:], weights=(1 / x[1:])).fit().bse[0], 8)" - ] + "execution_count": 14 }, { "cell_type": "markdown", @@ -871,11 +915,31 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 15, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:16:44.707178Z", + "start_time": "2026-01-28T04:16:44.695143Z" + } + }, + "source": [ + "mack.parameter_risk_" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 9999\n", + "1988 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000\n", + "1989 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 5251.180091 5251.180091\n", + "1990 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 9519.597764 11182.642025 11182.642025\n", + "1991 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 5983.826435 11629.056593 13161.494851 13161.494851\n", + "1992 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 4587.550645 7467.757613 12251.618351 13648.337451 13648.337451\n", + "1993 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 4036.584426 5980.685134 8186.842405 12258.771773 13502.229704 13502.229704\n", + "1994 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 4162.542848 5980.464847 7554.693620 9503.083404 13302.246384 14505.513836 14505.513836\n", + "1995 0.0 0.000000 0.000000 4920.825234 6735.780467 8137.402853 9445.571257 11118.249482 14501.741876 15619.795959 15619.795959\n", + "1996 0.0 0.000000 8823.893815 11288.653535 12894.776869 14100.808340 15189.795391 16513.301328 19140.782034 20089.868162 20089.868162\n", + "1997 0.0 14499.310582 21075.422823 24748.584403 27093.408297 28657.082880 29907.337622 31164.059421 33102.891878 33896.767821 33896.767821" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -1037,19 +1101,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 9999\n", - "1988 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000\n", - "1989 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 5251.180091 5251.180091\n", - "1990 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 9519.597764 11182.642025 11182.642025\n", - "1991 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 5983.826435 11629.056593 13161.494851 13161.494851\n", - "1992 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 4587.550645 7467.757613 12251.618351 13648.337451 13648.337451\n", - "1993 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 4036.584426 5980.685134 8186.842405 12258.771773 13502.229704 13502.229704\n", - "1994 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 4162.542848 5980.464847 7554.693620 9503.083404 13302.246384 14505.513836 14505.513836\n", - "1995 0.0 0.000000 0.000000 4920.825234 6735.780467 8137.402853 9445.571257 11118.249482 14501.741876 15619.795959 15619.795959\n", - "1996 0.0 0.000000 8823.893815 11288.653535 12894.776869 14100.808340 15189.795391 16513.301328 19140.782034 20089.868162 20089.868162\n", - "1997 0.0 14499.310582 21075.422823 24748.584403 27093.408297 28657.082880 29907.337622 31164.059421 33102.891878 33896.767821 33896.767821" ] }, "execution_count": 15, @@ -1057,17 +1108,35 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "mack.parameter_risk_" - ] + "execution_count": 15 }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 16, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:16:44.832523Z", + "start_time": "2026-01-28T04:16:44.824637Z" + } + }, + "source": [ + "mack.process_risk_" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 9999\n", + "1988 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000\n", + "1989 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 5089.178360 5089.178360\n", + "1990 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 12715.830121 13897.867439 13897.867439\n", + "1991 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 9791.406888 16366.403244 17395.742449 17395.742449\n", + "1992 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 8935.018632 13297.970777 18626.292883 19555.442335 19555.442335\n", + "1993 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 9138.261738 12791.894216 16089.736384 20536.049213 21375.214311 21375.214311\n", + "1994 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 10224.862489 14116.221900 16973.053193 19773.012411 23694.524776 24492.049755 24492.049755\n", + "1995 0.0 0.000000 0.000000 13102.112109 17448.727071 20433.824628 22804.105513 25179.674557 28513.597608 29264.184137 29264.184137\n", + "1996 0.0 0.000000 25019.931172 31625.831305 35691.638815 38467.636171 40646.204205 42710.593579 45298.452925 46052.488614 46052.488614\n", + "1997 0.0 43224.455819 62195.286837 72725.026610 79312.695910 83518.132020 86648.812027 89327.026162 91961.614291 93044.819214 93044.819214" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -1229,19 +1298,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 9999\n", - "1988 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000\n", - "1989 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 5089.178360 5089.178360\n", - "1990 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 12715.830121 13897.867439 13897.867439\n", - "1991 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 9791.406888 16366.403244 17395.742449 17395.742449\n", - "1992 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 8935.018632 13297.970777 18626.292883 19555.442335 19555.442335\n", - "1993 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 9138.261738 12791.894216 16089.736384 20536.049213 21375.214311 21375.214311\n", - "1994 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 10224.862489 14116.221900 16973.053193 19773.012411 23694.524776 24492.049755 24492.049755\n", - "1995 0.0 0.000000 0.000000 13102.112109 17448.727071 20433.824628 22804.105513 25179.674557 28513.597608 29264.184137 29264.184137\n", - "1996 0.0 0.000000 25019.931172 31625.831305 35691.638815 38467.636171 40646.204205 42710.593579 45298.452925 46052.488614 46052.488614\n", - "1997 0.0 43224.455819 62195.286837 72725.026610 79312.695910 83518.132020 86648.812027 89327.026162 91961.614291 93044.819214 93044.819214" ] }, "execution_count": 16, @@ -1249,9 +1305,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "mack.process_risk_" - ] + "execution_count": 16 }, { "cell_type": "markdown", @@ -1265,11 +1319,31 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 17, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:16:44.988825Z", + "start_time": "2026-01-28T04:16:44.979356Z" + } + }, + "source": [ + "mack.parameter_risk_**2 + mack.process_risk_**2" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 9999\n", + "1988 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "1989 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.347463e+07 5.347463e+07\n", + "1990 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2.523151e+08 3.182022e+08 3.182022e+08\n", + "1991 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.316778e+08 4.030941e+08 4.758368e+08 4.758368e+08\n", + "1992 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.008802e+08 2.326034e+08 4.970409e+08 5.686924e+08 5.686924e+08\n", + "1993 NaN NaN NaN NaN NaN 9.980184e+07 1.994012e+08 3.259040e+08 5.720068e+08 6.392100e+08 6.392100e+08\n", + "1994 NaN NaN NaN NaN 1.218746e+08 2.350337e+08 3.451579e+08 4.812806e+08 7.383803e+08 8.102704e+08 8.102704e+08\n", + "1995 NaN NaN NaN 1.958799e+08 3.498288e+08 4.837585e+08 6.092460e+08 7.576315e+08 1.023326e+09 1.100370e+09 1.100370e+09\n", + "1996 NaN NaN 7.038581e+08 1.127627e+09 1.440168e+09 1.678592e+09 1.882844e+09 2.096884e+09 2.418319e+09 2.524435e+09 2.524435e+09\n", + "1997 NaN 2.078584e+09 4.312427e+09 5.901422e+09 7.024557e+09 7.796507e+09 8.402465e+09 8.950516e+09 9.552740e+09 9.806329e+09 9.806329e+09" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -1431,19 +1505,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 9999\n", - "1988 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "1989 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.347463e+07 5.347463e+07\n", - "1990 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2.523151e+08 3.182022e+08 3.182022e+08\n", - "1991 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.316778e+08 4.030941e+08 4.758368e+08 4.758368e+08\n", - "1992 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.008802e+08 2.326034e+08 4.970409e+08 5.686924e+08 5.686924e+08\n", - "1993 NaN NaN NaN NaN NaN 9.980184e+07 1.994012e+08 3.259040e+08 5.720068e+08 6.392100e+08 6.392100e+08\n", - "1994 NaN NaN NaN NaN 1.218746e+08 2.350337e+08 3.451579e+08 4.812806e+08 7.383803e+08 8.102704e+08 8.102704e+08\n", - "1995 NaN NaN NaN 1.958799e+08 3.498288e+08 4.837585e+08 6.092460e+08 7.576315e+08 1.023326e+09 1.100370e+09 1.100370e+09\n", - "1996 NaN NaN 7.038581e+08 1.127627e+09 1.440168e+09 1.678592e+09 1.882844e+09 2.096884e+09 2.418319e+09 2.524435e+09 2.524435e+09\n", - "1997 NaN 2.078584e+09 4.312427e+09 5.901422e+09 7.024557e+09 7.796507e+09 8.402465e+09 8.950516e+09 9.552740e+09 9.806329e+09 9.806329e+09" ] }, "execution_count": 17, @@ -1451,17 +1512,35 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "mack.parameter_risk_**2 + mack.process_risk_**2" - ] + "execution_count": 17 }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 18, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:16:45.067694Z", + "start_time": "2026-01-28T04:16:45.057230Z" + } + }, + "source": [ + "mack.mack_std_err_**2" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 9999\n", + "1988 0.0 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00\n", + "1989 0.0 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 5.347463e+07 5.347463e+07\n", + "1990 0.0 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 2.523151e+08 3.182022e+08 3.182022e+08\n", + "1991 0.0 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 1.316778e+08 4.030941e+08 4.758368e+08 4.758368e+08\n", + "1992 0.0 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 1.008802e+08 2.326034e+08 4.970409e+08 5.686924e+08 5.686924e+08\n", + "1993 0.0 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 9.980184e+07 1.994012e+08 3.259040e+08 5.720068e+08 6.392100e+08 6.392100e+08\n", + "1994 0.0 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 1.218746e+08 2.350337e+08 3.451579e+08 4.812806e+08 7.383803e+08 8.102704e+08 8.102704e+08\n", + "1995 0.0 0.000000e+00 0.000000e+00 1.958799e+08 3.498288e+08 4.837585e+08 6.092460e+08 7.576315e+08 1.023326e+09 1.100370e+09 1.100370e+09\n", + "1996 0.0 0.000000e+00 7.038581e+08 1.127627e+09 1.440168e+09 1.678592e+09 1.882844e+09 2.096884e+09 2.418319e+09 2.524435e+09 2.524435e+09\n", + "1997 0.0 2.078584e+09 4.312427e+09 5.901422e+09 7.024557e+09 7.796507e+09 8.402465e+09 8.950516e+09 9.552740e+09 9.806329e+09 9.806329e+09" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -1623,19 +1702,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 9999\n", - "1988 0.0 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00\n", - "1989 0.0 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 5.347463e+07 5.347463e+07\n", - "1990 0.0 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 2.523151e+08 3.182022e+08 3.182022e+08\n", - "1991 0.0 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 1.316778e+08 4.030941e+08 4.758368e+08 4.758368e+08\n", - "1992 0.0 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 1.008802e+08 2.326034e+08 4.970409e+08 5.686924e+08 5.686924e+08\n", - "1993 0.0 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 9.980184e+07 1.994012e+08 3.259040e+08 5.720068e+08 6.392100e+08 6.392100e+08\n", - "1994 0.0 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 1.218746e+08 2.350337e+08 3.451579e+08 4.812806e+08 7.383803e+08 8.102704e+08 8.102704e+08\n", - "1995 0.0 0.000000e+00 0.000000e+00 1.958799e+08 3.498288e+08 4.837585e+08 6.092460e+08 7.576315e+08 1.023326e+09 1.100370e+09 1.100370e+09\n", - "1996 0.0 0.000000e+00 7.038581e+08 1.127627e+09 1.440168e+09 1.678592e+09 1.882844e+09 2.096884e+09 2.418319e+09 2.524435e+09 2.524435e+09\n", - "1997 0.0 2.078584e+09 4.312427e+09 5.901422e+09 7.024557e+09 7.796507e+09 8.402465e+09 8.950516e+09 9.552740e+09 9.806329e+09 9.806329e+09" ] }, "execution_count": 18, @@ -1643,9 +1709,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "mack.mack_std_err_**2" - ] + "execution_count": 18 }, { "cell_type": "markdown", @@ -1656,11 +1720,22 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 19, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:16:45.254800Z", + "start_time": "2026-01-28T04:16:45.246676Z" + } + }, + "source": [ + "mack.total_process_risk_**2" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 9999\n", + "1988 0.0 1.868354e+09 4.494251e+09 6.460788e+09 7.973403e+09 9.155354e+09 1.021171e+10 1.136009e+10 1.308156e+10 1.359540e+10 1.359540e+10" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -1696,10 +1771,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 9999\n", - "1988 0.0 1.868354e+09 4.494251e+09 6.460788e+09 7.973403e+09 9.155354e+09 1.021171e+10 1.136009e+10 1.308156e+10 1.359540e+10 1.359540e+10" ] }, "execution_count": 19, @@ -1707,17 +1778,26 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "mack.total_process_risk_**2" - ] + "execution_count": 19 }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 20, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:16:45.415608Z", + "start_time": "2026-01-28T04:16:45.408581Z" + } + }, + "source": [ + "(mack.process_risk_**2).sum(axis=\"origin\")" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 9999\n", + "1988 NaN 1.868354e+09 4.494251e+09 6.460788e+09 7.973403e+09 9.155354e+09 1.021171e+10 1.136009e+10 1.308156e+10 1.359540e+10 1.359540e+10" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -1753,10 +1833,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 9999\n", - "1988 NaN 1.868354e+09 4.494251e+09 6.460788e+09 7.973403e+09 9.155354e+09 1.021171e+10 1.136009e+10 1.308156e+10 1.359540e+10 1.359540e+10" ] }, "execution_count": 20, @@ -1764,9 +1840,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "(mack.process_risk_**2).sum(axis=\"origin\")" - ] + "execution_count": 20 }, { "cell_type": "markdown", @@ -1777,8 +1851,15 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 21, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:16:45.507195Z", + "start_time": "2026-01-28T04:16:45.503439Z" + } + }, + "source": [ + "(mack.parameter_risk_**2 + mack.process_risk_**2).sum(axis=2).sum(axis=3)" + ], "outputs": [ { "data": { @@ -1791,14 +1872,19 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "(mack.parameter_risk_**2 + mack.process_risk_**2).sum(axis=2).sum(axis=3)" - ] + "execution_count": 21 }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 22, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:16:45.617984Z", + "start_time": "2026-01-28T04:16:45.611421Z" + } + }, + "source": [ + "(mack.mack_std_err_**2).sum(axis=2).sum(axis=3)" + ], "outputs": [ { "data": { @@ -1811,9 +1897,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "(mack.mack_std_err_**2).sum(axis=2).sum(axis=3)" - ] + "execution_count": 22 }, { "cell_type": "markdown", @@ -1835,11 +1919,33 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 23, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:16:45.732698Z", + "start_time": "2026-01-28T04:16:45.719602Z" + } + }, + "source": [ + "mack.mack_std_err_[\n", + " mack.mack_std_err_.development == mack.mack_std_err_.development.max()\n", + "]" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 9999\n", + "1988 NaN\n", + "1989 7312.634869\n", + "1990 17838.223062\n", + "1991 21813.683826\n", + "1992 23847.273221\n", + "1993 25282.602592\n", + "1994 28465.249566\n", + "1995 33171.832916\n", + "1996 50243.750958\n", + "1997 99026.911753" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -1891,19 +1997,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 9999\n", - "1988 NaN\n", - "1989 7312.634869\n", - "1990 17838.223062\n", - "1991 21813.683826\n", - "1992 23847.273221\n", - "1993 25282.602592\n", - "1994 28465.249566\n", - "1995 33171.832916\n", - "1996 50243.750958\n", - "1997 99026.911753" ] }, "execution_count": 23, @@ -1911,11 +2004,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "mack.mack_std_err_[\n", - " mack.mack_std_err_.development == mack.mack_std_err_.development.max()\n", - "]" - ] + "execution_count": 23 }, { "cell_type": "markdown", @@ -1926,11 +2015,31 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 24, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:16:45.841342Z", + "start_time": "2026-01-28T04:16:45.828449Z" + } + }, + "source": [ + "mack.summary_" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " Latest IBNR Ultimate Mack Std Err\n", + "1988 1241715.0 NaN 1.241715e+06 NaN\n", + "1989 1308706.0 1.332126e+04 1.322027e+06 7312.634869\n", + "1990 1394675.0 4.221037e+04 1.436885e+06 17838.223062\n", + "1991 1414747.0 7.940888e+04 1.494156e+06 21813.683826\n", + "1992 1328801.0 1.197087e+05 1.448510e+06 23847.273221\n", + "1993 1187581.0 1.671916e+05 1.354773e+06 25282.602592\n", + "1994 1114842.0 2.604007e+05 1.375243e+06 28465.249566\n", + "1995 962081.0 4.024025e+05 1.364484e+06 33171.832916\n", + "1996 736040.0 6.368335e+05 1.372874e+06 50243.750958\n", + "1997 340132.0 1.056335e+06 1.396467e+06 99026.911753" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -2015,19 +2124,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " Latest IBNR Ultimate Mack Std Err\n", - "1988 1241715.0 NaN 1.241715e+06 NaN\n", - "1989 1308706.0 1.332126e+04 1.322027e+06 7312.634869\n", - "1990 1394675.0 4.221037e+04 1.436885e+06 17838.223062\n", - "1991 1414747.0 7.940888e+04 1.494156e+06 21813.683826\n", - "1992 1328801.0 1.197087e+05 1.448510e+06 23847.273221\n", - "1993 1187581.0 1.671916e+05 1.354773e+06 25282.602592\n", - "1994 1114842.0 2.604007e+05 1.375243e+06 28465.249566\n", - "1995 962081.0 4.024025e+05 1.364484e+06 33171.832916\n", - "1996 736040.0 6.368335e+05 1.372874e+06 50243.750958\n", - "1997 340132.0 1.056335e+06 1.396467e+06 99026.911753" ] }, "execution_count": 24, @@ -2035,9 +2131,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "mack.summary_" - ] + "execution_count": 24 }, { "cell_type": "markdown", @@ -2048,8 +2142,28 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 25, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:16:46.070621Z", + "start_time": "2026-01-28T04:16:45.929574Z" + } + }, + "source": [ + "plt.bar(\n", + " mack.summary_.to_frame(origin_as_datetime=True).index.year,\n", + " mack.summary_.to_frame(origin_as_datetime=True)[\"Latest\"],\n", + " label=\"Paid\",\n", + ")\n", + "plt.bar(\n", + " mack.summary_.to_frame(origin_as_datetime=True).index.year,\n", + " mack.summary_.to_frame(origin_as_datetime=True)[\"IBNR\"],\n", + " bottom=mack.summary_.to_frame(origin_as_datetime=True)[\"Latest\"],\n", + " yerr=mack.summary_.to_frame(origin_as_datetime=True)[\"Mack Std Err\"],\n", + " label=\"Reserves\",\n", + ")\n", + "plt.legend(loc=\"upper left\")\n", + "plt.ylim(0, 1800000)" + ], "outputs": [ { "data": { @@ -2063,31 +2177,16 @@ }, { "data": { - "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAiMAAAGsCAYAAAAPJKchAAAAOnRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjEwLjcsIGh0dHBzOi8vbWF0cGxvdGxpYi5vcmcvTLEjVAAAAAlwSFlzAAAPYQAAD2EBqD+naQAALPxJREFUeJzt3QtYVHX+x/EvF8VbYqaiEopW3lLRdEXW2rRIM6Nau7h2gUzdLrprspWSJVopXZTsglmWmlvmpdQuklaWa6mbK2qbVt4N1rzWCooJKvN/vr99Zv6MgjEI82Nm3q/nOcmcOWfmcGZiPvP9XU6Qw+FwCAAAgCXBtp4YAABAEUYAAIBVhBEAAGAVYQQAAFhFGAEAAFYRRgAAgFWEEQAAYBVhBAAAWEUYAQAAVhFGAACAVT4VRlauXCkJCQnStGlTCQoKksWLF3v8GDr7/aRJk6RVq1YSFhYmkZGRMmHChEo5XgAA8NtCxYfk5+dLTEyM3HPPPdK/f/9yPcaIESPkk08+MYGkQ4cO8ssvv5gFAADYEeSrF8rTysiiRYvkpptucq0rKCiQMWPGyDvvvCOHDx+W9u3byzPPPCM9e/Y093///ffSsWNH2bRpk7Ru3dri0QMAAJ9spvktw4cPlzVr1sjcuXPl3//+t9x6661y7bXXyrZt28z9H374obRs2VI++ugjadGihURHR8uQIUOojAAAYJHfhJHs7GyZOXOmLFiwQK644gq56KKL5KGHHpLLL7/crFc7d+6UH3/80Wwze/ZsmTVrlmRlZcktt9xi+/ABAAhYPtVn5Gy+/fZbOXXqlOmYWpw23VxwwQXm56KiInNbg4hzuzfeeEO6dOkiW7ZsoekGAAAL/CaMHD16VEJCQkylQ/8trk6dOubfJk2aSGhoqFtgadu2rauyQj8SAAC8z2/CSOfOnU1l5MCBA6aZpiQ9evSQkydPyo4dO0wzjtq6dav5t3nz5l49XgAA4IOjabT6sX37dlf4SE9Pl169ekn9+vWlWbNmcuedd8qqVatk8uTJ5v6DBw/K8uXLzQiafv36mWaa3/3ud6ZSMmXKFHN72LBhUrduXTPcFwAAeJ9PhZEVK1aY8HG6pKQk0xn1xIkT8tRTT5k+IXv27JEGDRpI9+7dZfz48WZOEfXTTz/JX/7yFxM+ateuLX379jXhRQMNAADwgTCis6A+99xzpm/G3r17z5jroyRvv/22PPvss2aIbXh4uAkA+hjOjqUAACBwBZd3FtSMjIwyba/NJomJiTJ48GDZvHmzGVa7du1aGTp0aHmOFwAABHoHVq1q6FJWOgmZTi7217/+1dzWycbuvfdeMzMqAABApY+miYuLk0cffVQyMzNNiNHRLu+++65cd911pe6jc4Ho4qQdTfX6Mdqso9PAAwCAqk97ghw5csRc4DY4+CyNMY5zoLsvWrToN7ebP3++o06dOo7Q0FCzT0JCgqOwsLDU7VNTU812LJwD3gO8B3gP8B7gPSA+fw5ycnLOmhPOaTRNSRerO913330n8fHxMnLkSOnTp4/p9Prwww+bIbY6+2lZKiO5ublm6G5OTo4ZhgsAAKq+vLw8iYqKMhev1QEs1ppp0tLSzGRjGkCUzvmhQ2p1YjIdhquzop4uLCzMLKfTIEIYAQDAt/xWF4tKv1DesWPHzmgnck7X7kNTnAAAgEoSXJ5ZUDdu3GgWtWvXLvOzXttFpaSkmKG8TgkJCbJw4UJ55ZVXzFVzdaivjqzp1q2b6dACAAACm8fNNOvWrXObBTU5OdltFlTtE+IMJuruu+82PWlffvll+dvf/ib16tWTq666iqG9AADAd6aD1w4w2vFFO7KW1mdEfw29CJ5eLA++Q5vs9ErKDNkGAP9Tls9vv7lqb2FhoanIaP8U+J5atWqZjszVq1e3fSgAAAt8PozohGjab0W/YWsfFP1A41u2b9BqlgZJvbqyvoaXXHLJ2SfFAQD4JZ8PI/phpoFExzHrN2z4lpo1a0q1atXkxx9/NK9ljRo1bB8SAMDL/OZrKN+ofRevHQAENr8JIwAAwDcRRgAAgFU+32ekNNGjl3j1+XY/3c+rz6dzujz44INmvv/SjBs3ThYvXuyaoA4AgKqIyohFOiGcjvzRRUcBXXzxxfLEE0+Y+VJ+y4ABA2Tr1q1eOU4AACqT31ZGfMW1114rM2fONFcpzszMlGHDhpnRJTqt/m+NQtEFAABfR2XEMr06cePGjaV58+Zy//33S3x8vHzwwQeSnp4uHTp0MFc41mHLDzzwgLkuUPFmGp1av7inn35aIiIi5LzzzpPBgwfL8ePHLfxGAAB4hjBSxWi1Q+fb0OGuL774omzevFnefPNN+fzzz+WRRx4pdb/58+ebPiITJ0401w/SGU2nTp3q1WMHAKA8CCNVaDbSzz77TJYtW2YuJKidU/WChNHR0eb2U089ZQJHaaZMmWKqIbq0bt3abN+uXTuv/g4AAJQHYcSyjz76SOrUqWNmHu3bt6/pmKoVDg0mV199tURGRppml7vuukt+/vnnUq+/8/3330tsbKzburi4OC/9FgAAlB9hxDKtfujQ223btsmvv/5qmmT0Wi3XX3+9dOzYUd577z3JysqSjIwMs7024QAA4E8II5ZpB1Ud0tusWTMJDf3f4CYNH3q9ncmTJ0v37t2lVatW8tNPP531cdq2bStff/2127p//vOflXrsAABUBIb2VkEaTk6cOCEvvfSSJCQkyKpVq2TatGln3WfEiBFm3pKuXbtKjx495O233zadX1u2bOm14wYAoDz8Nox4e0bUihQTE2OG9j7zzDNmvpE//OEPkpaWJomJiaXuo31NduzYYUbc6JDem2++2QwV1g6xAABUZUEOHcZRxeXl5Ul4eLjk5uZK3bp13e7TD95du3ZJixYtuPy8j+I1BAD/dLbP7+LoMwIAAKwijAAAAKsIIwAAwCrCCAAAsIowAgAArCKMAAAAqwgjAADAKsIIAACwijACAACs8tvp4GVcuJefL9e7zwcAgJ+gMmKRXtguKCjILNWqVTNT2juvLQMAQKDw38qIj7j22mtl5syZ5iq9WVlZkpSUZMKJXiTP2woLC6V69epef14AQGDzuDKycuVKc1n7pk2bmg/NxYsX/+Y+BQUFMmbMGGnevLmEhYVJdHS0zJgxo7zH7Ff0fDRu3FiioqLkpptukvj4ePn000/NfUVFReZqvVoxqVmzprma77vvvuva97///a/ccccd0rBhQ3P/JZdcYoKNU05Ojtx2221Sr149qV+/vtx4442ye/dut8qMPueECRPM69m6dWt59NFHJTY29ozj1Od+4oknXLdff/11adu2rbk4YZs2bWTq1KluoWb48OHSpEkTc7++7vp7AABQIZWR/Px888F0zz33SP/+/cu0j34g7t+/X9544w25+OKLZe/eveaDFu42bdokq1evNh/eSj/A33rrLZk2bZoJGhoE77zzThM+rrzySnn88cflu+++k48//lgaNGgg27dvl19//dXsq5WWPn36SFxcnHz55ZcSGhoqTz31lKnE/Pvf/3ZVQJYvX26upOgMQM7n3bFjh1x00UXm9ubNm80+7733nrn99ttvy9ixY+Xll1+Wzp07y4YNG2To0KFSu3ZtU9l58cUX5YMPPpD58+dLs2bNTCjSBQCACgkjffv2NUtZLV26VP7xj3/Izp07zbdzpZUR/M9HH30kderUkZMnT5oKUnBwsPmQ158nTpwon332mQkUqmXLlvLVV1/Jq6++asJIdna2CQNdu3Y947zOmzfPBD6tYGgFS2nVRKskK1askN69e5t1GiB0m+LNMxo258yZY8KOM3xotUSDpEpNTZXJkye7wqhWbjQU6XFpGNHj0vB0+eWXm+d2hisAAKx0YNVvyPph+eyzz0pkZKS0atVKHnroIdc3+JLoB3FeXp7b4q969eolGzdulK+//tp8kA8aNEhuvvlmU+U4duyYXHPNNSasOJfZs2ebqoW6//77Ze7cudKpUyfT8VWrKk7ffPONeYzzzjvPta+GQe0c69xfdejQ4Yx+Itr0o2FEORwOeeedd8w6Z2VM9x88eLDbcWnVxfm42vyjv5M2+/z1r3+VTz75xCvnEgDgmyq9A6tWRPTbvPYdWLRokRw6dEgeeOAB+fnnn936NxSnzQTjx4+XQKCVCWfFQfvRaFVCm7Pat29v1i1ZssSEuNP7mSitUP3444+SmZlpmlmuvvpqGTZsmEyaNEmOHj0qXbp0MVWN02kzT/HnP93AgQNl1KhRsn79ehMatYllwIAB5j59XDV9+vQz+paEhISYfy+77DLZtWuXaT7Syo4202lfmOL9XQAA8FoY0aYCLdXrh2J4+P/m/khPT5dbbrnFdHrUjpenS0lJkeTkZNdtrYxoB09/p0002oFUf/etW7ea0KFNHtokUxoNFlpR0eWKK66Qhx9+2IQRDQTaVNOoUSPTJ8QTF154oXlOfc00jGh1Rh9HRUREmM6uGjKd1ZKS6HNqgNFFX2vtq/LLL7+4muoAAPBaGNERFfrN3hlElI7C0PL/f/7zH9O34HT6Iez89h9obr31VhMotP+FNmeNHDnSBDrtf5GbmyurVq0yH/QaPrQTqVY/Lr30UtO0pf1P9NwqDQrPPfecGUGjo2A0YGgVZeHChaZJR2+fje6vfUN0ZMzzzz/vdp9WrbT5RV9TDRn63OvWrTOjezRIadjU1137s2jAWrBggRkxpP1VAADwehjp0aOH+TDS8r72LVD6rV8/pH7rAzEQZ0TVUS86LFb72GhTh1Y+tNlKKxH6Ya4VD62eKO3roVUkHa6rFSatjGgfElWrVi0z+kabW7Sj6ZEjR0wo1KacslRKtJqhx6FNLzr8t7ghQ4aYx9ewo8FJm3q078mDDz5o7td+Knr827ZtM/v/7ne/M01J+poDAHC6IIeWKDygoUI7Rir95qvfgrUTppbfdRinfjju2bPHdLR0bq/f1rt3726+UWufEf0w02YA7XdQFtpMo9/CtTJw+gepdsjUD20d0aH9UuB7eA0BwD+d7fO7OI+/qmo5XkOILkrL8vqzNhkonUNE+zk4aTVEO1cePnzYjKrR8r9OmqZzUQAAAHjcTNOzZ0/T36M0s2bNOmOdztBZfFItAAAAJxrxAQCAVYQRAABgld+EEQ/74aIK4bUDgMDm82GkWrVq5l+dOh2+yfnaOV9LAEBgqfR5RiqbzmOh828cOHDA3Nb5L5wXhkPVr4hoENHXTl9D53TyAIDA4vNhROnsnsoZSOBbNIg4X0MAQODxizCilRCdflyvn3LixAnbhwMPaNMMFREACGx+EUac9EONDzYAAHyLz3dgBQAAvo0wAgAArCKMAF6Sn59v+jfpoj8DAP6HMAIAAKwijAAAAKsIIwAAwCq/GtoLVJpx4ef+GIXFrp80oYlI9XOcKXhc7jkfEgDflJ+fL3Xq1DE/Hz16VGrXri2+jMoIAACwijACAACsIowAAACrCCMAAMAqOrACXlK7epA4Uuv63Pn2t45yAKoeKiMAAMAqwggAALCKMAIAAKwijMDncME5APAvdGAF/BkzxwLwAVRGAACAVVRG4F18UwcAnIbKCAAAsIowAgAArKKZBoBfzhwLlAUzDPtoZWTlypWSkJAgTZs2laCgIFm8eHGZ9121apWEhoZKp06dPH1a4IwPR130ZwBAgFVGNEXGxMTIPffcI/379y/zfocPH5bExES5+uqrZf/+/Z4+LWBV9PE5Ve4V2G37AADAVhjp27evWTx13333ye233y4hISEeVVMAAIB/80oH1pkzZ8rOnTslNTW1TNsXFBRIXl6e2wIAgYAZhhGIKj2MbNu2TUaPHi1vvfWW6S9SFmlpaRIeHu5aoqKiKvswAQDngBCFKjua5tSpU6ZpZvz48dKqVasy75eSkiLJycmu21oZIZD4B/peAAh4TP7o3TBy5MgRWbdunWzYsEGGDx9u1hUVFYnD4TBVkk8++USuuuqqM/YLCwszCwAA8H+VGkbq1q0r3377rdu6qVOnyueffy7vvvuutGjRojKfHgAA+GMYOXr0qGzfvt11e9euXbJx40apX7++NGvWzDSx7NmzR2bPni3BwcHSvn17t/0bNWokNWrUOGM9AFQkJrMC/DiMaLNLr169XLedfTuSkpJk1qxZsnfvXsnOzq7YowQAX0BfAM73uFzb78LACCM9e/Y0fT5Ko4HkbMaNG2cWAACAcoURAICfoaIDy7hqLwAAsIrKCICqh2/qQEChMgIAAKyiMgIAVUjt6kHiSK1r+zAAr6IyAgAArCKMAAAAq2imCWDMUOn/AvnChDR3eBfnG+eCyggAALCKyoivYugjAJwzKjpVA2EkgPE/IQCgKqCZBgAAWEVlxEcFcsdEAIB/oTICAACsojICAICPqe1nM/VSGQEAAFYRRgAAgFWEEQAAYBVhBAAAWEUYAQAAVhFGAACAVYQRAABgFWEEAABYRRgBAABWEUYAAIBVAT8dfPToJVLV7H66n+1DAADAa6iMAAAAqwgjAADAKsIIAACwijACAAB8K4ysXLlSEhISpGnTphIUFCSLFy8+6/YLFy6Ua665Rho2bCh169aVuLg4WbZs2bkcMwAACOQwkp+fLzExMZKRkVHm8KJhJDMzU7KysqRXr14mzGzYsKE8xwsAAAJ9aG/fvn3NUlZTpkxxuz1x4kR5//335cMPP5TOnTt7+vQAAMDPeH2ekaKiIjly5IjUr1+/1G0KCgrM4pSXl+elowMAAH7fgXXSpEly9OhRue2220rdJi0tTcLDw11LVFSUV48RAAD4aRiZM2eOjB8/XubPny+NGjUqdbuUlBTJzc11LTk5Od48TAAA4I/NNHPnzpUhQ4bIggULJD4+/qzbhoWFmQVAYIo+Pkeqmt22DwDwY16pjLzzzjsyaNAg82+/flx3BQAAnENlRPt7bN++3XV7165dsnHjRtMhtVmzZqaJZc+ePTJ79mxX00xSUpK88MILEhsbK/v27TPra9asafqDAACAwOZxZWTdunVmSK5zWG5ycrL5eezYseb23r17JTs727X9a6+9JidPnpRhw4ZJkyZNXMuIESMq8vcAAACBUhnp2bOnOByOUu+fNWuW2+0VK1aU78gAAEBA4No0AADAKsIIAACwijACAACsIowAAACrCCMAAMAqwggAALCKMAIAAKwijAAAAKsIIwAAwCrCCAAA8K3p4AEAJYs+PqfKnZrdtg8AKAMqIwAAwCrCCAAAsIowAgAArCKMAAAAqwgjAADAKsIIAACwijACAACsIowAAACrCCMAAMAqwggAALCKMAIAAKwijAAAAKsIIwAAwCrCCAAAsIowAgAArCKMAAAAqwgjAADAKsIIAACwijACAAB8K4ysXLlSEhISpGnTphIUFCSLFy/+zX1WrFghl112mYSFhcnFF18ss2bNKu/xAgCAQA8j+fn5EhMTIxkZGWXafteuXdKvXz/p1auXbNy4UR588EEZMmSILFu2rDzHCwAA/Eyopzv07dvXLGU1bdo0adGihUyePNncbtu2rXz11Vfy/PPPS58+fTx9egAA4Gcqvc/ImjVrJD4+3m2dhhBdX5qCggLJy8tzWwAAgH+q9DCyb98+iYiIcFuntzVg/PrrryXuk5aWJuHh4a4lKiqqsg8TAABYUiVH06SkpEhubq5rycnJsX1IAACgqvQZ8VTjxo1l//79buv0dt26daVmzZol7qOjbnQBAAD+r9IrI3FxcbJ8+XK3dZ9++qlZDwAA4HEYOXr0qBmiq4tz6K7+nJ2d7WpiSUxMdG1/3333yc6dO+WRRx6RH374QaZOnSrz58+XkSNHcvYBAIDnYWTdunXSuXNns6jk5GTz89ixY83tvXv3uoKJ0mG9S5YsMdUQnZ9Eh/i+/vrrDOsFAADl6zPSs2dPcTgcpd5f0uyqus+GDRs8fSoAABAAquRoGgAAEDgqfTQNAKBqiz4+R6qa3bYPAF5FZQQAAFhFGAEAAFYRRgAAgFWEEQAAYBVhBAAAWEUYAQAAVhFGAACAVYQRAABgFWEEAABYRRgBAABWEUYAAIBVhBEAAGAVYQQAAFhFGAEAAFYRRgAAgFWEEQAAYBVhBAAAWEUYAQAAVhFGAACAVYQRAABgFWEEAABYRRgBAABWEUYAAIBVhBEAAGAVYQQAAFhFGAEAAFYRRgAAgFWEEQAA4HthJCMjQ6Kjo6VGjRoSGxsra9euPev2U6ZMkdatW0vNmjUlKipKRo4cKcePHy/vMQMAgEAOI/PmzZPk5GRJTU2V9evXS0xMjPTp00cOHDhQ4vZz5syR0aNHm+2///57eeONN8xjPProoxVx/AAAINDCSHp6ugwdOlQGDRok7dq1k2nTpkmtWrVkxowZJW6/evVq6dGjh9x+++2mmtK7d28ZOHDgb1ZTAABAYPAojBQWFkpWVpbEx8f//wMEB5vba9asKXGf3//+92YfZ/jYuXOnZGZmynXXXVfq8xQUFEheXp7bAgAA/FOoJxsfOnRITp06JREREW7r9fYPP/xQ4j5aEdH9Lr/8cnE4HHLy5Em57777ztpMk5aWJuPHj/fk0AAAgI+q9NE0K1askIkTJ8rUqVNNH5OFCxfKkiVL5Mknnyx1n5SUFMnNzXUtOTk5lX2YAADAFyojDRo0kJCQENm/f7/ber3duHHjEvd5/PHH5a677pIhQ4aY2x06dJD8/Hz585//LGPGjDHNPKcLCwszCwAA8H8eVUaqV68uXbp0keXLl7vWFRUVmdtxcXEl7nPs2LEzAocGGqXNNgAAILB5VBlROqw3KSlJunbtKt26dTNziGilQ0fXqMTERImMjDT9PlRCQoIZgdO5c2czJ8n27dtNtUTXO0MJAAAIXB6HkQEDBsjBgwdl7Nixsm/fPunUqZMsXbrU1ak1OzvbrRLy2GOPSVBQkPl3z5490rBhQxNEJkyYULG/CQAACIwwooYPH26W0jqsuj1BaKiZ8EwXAACA03FtGgAAYBVhBAAAWEUYAQAAVhFGAACAVYQRAABgFWEEAAD43tBeAABsiz4+R6qa3bYPwEdRGQEAAFYRRgAAgFWEEQAAYBVhBAAAWEUYAQAAVhFGAACAVYQRAABgFWEEAABYRRgBAABWEUYAAIBVhBEAAGAVYQQAAFhFGAEAAFYRRgAAgFWEEQAAYBVhBAAAWEUYAQAAVhFGAACAVYQRAABgFWEEAABYRRgBAABWEUYAAIBVhBEAAOB7YSQjI0Oio6OlRo0aEhsbK2vXrj3r9ocPH5Zhw4ZJkyZNJCwsTFq1aiWZmZnlPWYAAOBHQj3dYd68eZKcnCzTpk0zQWTKlCnSp08f2bJlizRq1OiM7QsLC+Waa64x97377rsSGRkpP/74o9SrV6+ifgcAABBIYSQ9PV2GDh0qgwYNMrc1lCxZskRmzJgho0ePPmN7Xf/LL7/I6tWrpVq1amadVlUAAAA8bqbRKkdWVpbEx8e71gUHB5vba9asKXGfDz74QOLi4kwzTUREhLRv314mTpwop06dKvV5CgoKJC8vz20BAAD+yaMwcujQIRMiNFQUp7f37dtX4j47d+40zTO6n/YTefzxx2Xy5Mny1FNPlfo8aWlpEh4e7lqioqI8OUwAAOBDKn00TVFRkekv8tprr0mXLl1kwIABMmbMGNO8U5qUlBTJzc11LTk5OZV9mAAAwBf6jDRo0EBCQkJk//79buv1duPGjUvcR0fQaF8R3c+pbdu2ppKizT7Vq1c/Yx8dcaMLAADwfx5VRjQ4aHVj+fLlbpUPva39QkrSo0cP2b59u9nOaevWrSaklBREAABAYPG4mUaH9U6fPl3efPNN+f777+X++++X/Px81+iaxMRE08zipPfraJoRI0aYEKIjb7QDq3ZoBQAA8Hhor/b5OHjwoIwdO9Y0tXTq1EmWLl3q6tSanZ1tRtg4aefTZcuWyciRI6Vjx45mnhENJqNGjeLsAwAAz8OIGj58uFlKsmLFijPWaRPOP//5T043AAA4A9emAQAAVhFGAACAVYQRAABgFWEEAABYRRgBAABWEUYAAIBVhBEAAGAVYQQAAFhFGAEAAFYRRgAAgFWEEQAAYBVhBAAAWEUYAQAAVhFGAACAVYQRAABgFWEEAABYRRgBAABWEUYAAIBVhBEAAGAVYQQAAFhFGAEAAFYRRgAAgFWEEQAAYBVhBAAAWEUYAQAAVhFGAACAVYQRAABgFWEEAABYRRgBAABWEUYAAIDvhZGMjAyJjo6WGjVqSGxsrKxdu7ZM+82dO1eCgoLkpptuKs/TAgAAP+RxGJk3b54kJydLamqqrF+/XmJiYqRPnz5y4MCBs+63e/dueeihh+SKK644l+MFAACBHkbS09Nl6NChMmjQIGnXrp1MmzZNatWqJTNmzCh1n1OnTskdd9wh48ePl5YtW57rMQMAgEANI4WFhZKVlSXx8fH//wDBweb2mjVrSt3viSeekEaNGsngwYPL9DwFBQWSl5fntgAAAP/kURg5dOiQqXJERES4rdfb+/btK3Gfr776St544w2ZPn16mZ8nLS1NwsPDXUtUVJQnhwkAAHxIpY6mOXLkiNx1110miDRo0KDM+6WkpEhubq5rycnJqczDBAAAFoV6srEGipCQENm/f7/ber3duHHjM7bfsWOH6biakJDgWldUVPS/Jw4NlS1btshFF110xn5hYWFmAQAA/s+jykj16tWlS5cusnz5crdwobfj4uLO2L5Nmzby7bffysaNG13LDTfcIL169TI/0/wCAAA8qowoHdablJQkXbt2lW7dusmUKVMkPz/fjK5RiYmJEhkZafp96Dwk7du3d9u/Xr165t/T1wMAgMDkcRgZMGCAHDx4UMaOHWs6rXbq1EmWLl3q6tSanZ1tRtgAAABUShhRw4cPN0tJVqxYcdZ9Z82aVZ6nBAAAfooSBgAAsIowAgAArCKMAAAAqwgjAADAKsIIAADwvdE0AACgfKKPz6lyp2635eenMgIAAKwijAAAAKsIIwAAwCrCCAAAsIowAgAArCKMAAAAqwgjAADAKsIIAACwijACAACsIowAAACrCCMAAMAqwggAALCKMAIAAKwijAAAAKsIIwAAwCrCCAAAsIowAgAArCKMAAAAqwgjAADAKsIIAACwijACAACsIowAAACrCCMAAMAqwggAAPC9MJKRkSHR0dFSo0YNiY2NlbVr15a67fTp0+WKK66Q888/3yzx8fFn3R4AAAQWj8PIvHnzJDk5WVJTU2X9+vUSExMjffr0kQMHDpS4/YoVK2TgwIHyxRdfyJo1ayQqKkp69+4te/bsqYjjBwAAgRZG0tPTZejQoTJo0CBp166dTJs2TWrVqiUzZswocfu3335bHnjgAenUqZO0adNGXn/9dSkqKpLly5dXxPEDAIBACiOFhYWSlZVlmlpcDxAcbG5r1aMsjh07JidOnJD69euXuk1BQYHk5eW5LQAAwD95FEYOHTokp06dkoiICLf1envfvn1leoxRo0ZJ06ZN3QLN6dLS0iQ8PNy1aNMOAADwT14dTfP000/L3LlzZdGiRabza2lSUlIkNzfXteTk5HjzMAEAgBeFerJxgwYNJCQkRPbv3++2Xm83btz4rPtOmjTJhJHPPvtMOnbseNZtw8LCzAIAAPyfR5WR6tWrS5cuXdw6nzo7o8bFxZW637PPPitPPvmkLF26VLp27XpuRwwAAAK3MqJ0WG9SUpIJFd26dZMpU6ZIfn6+GV2jEhMTJTIy0vT7UM8884yMHTtW5syZY+YmcfYtqVOnjlkAAEBg8ziMDBgwQA4ePGgChgYLHbKrFQ9np9bs7GwzwsbplVdeMaNwbrnlFrfH0XlKxo0bVxG/AwAACKQwooYPH26W0iY5K2737t3lOzIAABAQuDYNAACwijACAACsIowAAACrCCMAAMAqwggAALCKMAIAAKwijAAAAKsIIwAAwCrCCAAAsIowAgAArCKMAAAAqwgjAADAKsIIAACwijACAACsIowAAACrCCMAAMAqwggAALCKMAIAAKwijAAAAKsIIwAAwCrCCAAAsIowAgAArCKMAAAAqwgjAADAKsIIAACwijACAACsIowAAACrCCMAAMAqwggAALCKMAIAAHwvjGRkZEh0dLTUqFFDYmNjZe3atWfdfsGCBdKmTRuzfYcOHSQzM7O8xwsAAAI9jMybN0+Sk5MlNTVV1q9fLzExMdKnTx85cOBAiduvXr1aBg4cKIMHD5YNGzbITTfdZJZNmzZVxPEDAIBACyPp6ekydOhQGTRokLRr106mTZsmtWrVkhkzZpS4/QsvvCDXXnutPPzww9K2bVt58skn5bLLLpOXX365Io4fAAD4uFBPNi4sLJSsrCxJSUlxrQsODpb4+HhZs2ZNifvoeq2kFKeVlMWLF5f6PAUFBWZxys3NNf/m5eVJRSsqOCZVTVl+T46b8837xLs435zvQH+fnMvjOhyOs2/o8MCePXv00RyrV692W//www87unXrVuI+1apVc8yZM8dtXUZGhqNRo0alPk9qaqp5HhbOAe8B3gO8B3gP8B4Qnz8HOTk5Z80XHlVGvEUrL8WrKUVFRfLLL7/IBRdcIEFBQVIVafqLioqSnJwcqVu3ru3D8Xucb863P+P9zfn2F1oROXLkiDRt2vSs23kURho0aCAhISGyf/9+t/V6u3HjxiXuo+s92V6FhYWZpbh69eqJL9AgQhjhfPsr3t+cb3/G+7tyhIeHV2wH1urVq0uXLl1k+fLlblULvR0XF1fiPrq++Pbq008/LXV7AAAQWDxuptHmk6SkJOnatat069ZNpkyZIvn5+WZ0jUpMTJTIyEhJS0szt0eMGCFXXnmlTJ48Wfr16ydz586VdevWyWuvvVbxvw0AAPD/MDJgwAA5ePCgjB07Vvbt2yedOnWSpUuXSkREhLk/OzvbjLBx+v3vfy9z5syRxx57TB599FG55JJLzEia9u3biz/RZiWde+X05iVwvv0B72/Otz/j/W1fkPZitX0QAAAgcHFtGgAAYBVhBAAAWEUYAQAAVhFGAACAVYSRYlauXCkJCQlmpjid6fX06+foZG133323uV8vDqgXANy2bZvbNjrC6K677jKTutWuXdtcFPC9995z22br1q1y4403mknkdJKdyy+/XL744gsJNBVxvnfs2CF//OMfpWHDhuZc3nbbbWdMsqez995xxx3mfp08T68gffToUQk03jjfu3fvNue3RYsWUrNmTbnooovMKDO9rlWg8db720mv56WjG/W5Nm7cKIHGm+d7yZIlEhsba97j559/vrkSPc4NYaQYnS8lJiZGMjIyzjhROuhI33A7d+6U999/XzZs2CDNmzc3FwnU/Zx0npUtW7bIBx98IN9++63079/fvKF1e6frr79eTp48KZ9//rm58KA+p67TIBNIzvV867+9e/c2f3j0XK5atcp86OkfJJ2Mz0mDyObNm81kex999JH5o/XnP/9ZAo03zvcPP/xgfn711VfNOX/++efNlb11WH+g8db72+mRRx75zSm3/Zm3zrd+udQvnDq31jfffGO2u/322736u/olTy6UF0j01CxatMh1e8uWLWbdpk2bXOtOnTrlaNiwoWP69OmudbVr13bMnj3b7bHq16/v2ubgwYPmcVauXOm6Py8vz6z79NNPHYGqPOd72bJljuDgYEdubq5rm8OHDzuCgoJc5/K7774zj/Ovf/3Ltc3HH39sttELPwaqyjrfJXn22WcdLVq0cASyyj7fmZmZjjZt2jg2b95sHnfDhg2OQFZZ5/vEiROOyMhIx+uvv+7V3ycQUBkpIy2Bqho1arjW6eRuOlnOV1995TbJ27x580zTgKZpnXH2+PHj0rNnT3O/XuyvdevWMnv2bJPEtUKi3yIbNWpkptpH2c+3bqPfYopPNKfb63bObdasWWOaZnTGYCf9NqTbfP3115zuCj7fJcnNzZX69etzrivpfGszwtChQ+Xvf/+7aX5A5Z3v9evXy549e8y6zp07S5MmTaRv376yadMmTvs5IoyUUZs2baRZs2bmisL//e9/TfnumWeekf/85z+yd+9e13bz58+XEydOmNChb+p7771XFi1aJBdffLG5X9/sn332mSkTnnfeeebNnp6ebmax1bZHlP18d+/e3fTLGTVqlBw7dsyEu4ceekhOnTrl2kabvjToFRcaGmo+HAOtWcwb5/t027dvl5deesn8f4CKP99aBNB+EPfdd59b4EblvL+1mUeNGzfOzCquzb76d1u/bOoXUJQfYaSMqlWrJgsXLjSdT/WDTL+BaKdTTcXFp79//PHH5fDhwyZw6DV49Fo+2mdE+484/3gMGzbMfEB++eWXsnbtWtOWqe2Spf1BD0RlOd/ayWzBggXy4YcfSp06dcyVIfXca6fh4q8J7Jxv/QapnQRvvfVW880dFX++Nejp5dn1QxaV//529h0ZM2aM3HzzzaaaPXPmTPMlU/eFF69NE8j0jae91LXsrMla37zao9r5jUR7Yr/88sumZHfppZeaddqhSkOHdqrSjnzaMUrTtKZz7a2tpk6dajpXvvnmmzJ69Girv6MvnW+lHc70vB86dMhUPLRJRkcytWzZ0tyvPx84cMDtcbVpTL/F6H2o2PPt9NNPP0mvXr1MsyUXxay897f+PdGmyNOviaWPoR239W8KKu58a7OMateunWsfPfd6v16XDeXH18dy0MSsb2QdFqbVDx2mq7S0Z07qad8SQ0JCXIm6tG30dkk95FH6+S5Oh0nrHw7946zh44YbbjDr4+LizLcbHbXkpNvoudY/RKjY8+2siGjZ2vmtkSpV5Z3vF1980Yzo0A9ZXTIzM8167bc2YcIE3t4VfL71Pa3hQ0dMOmmzvA5p19E5KD8qI8Xo3BPaxu20a9cu8z+4lvW0vVHLcPom1p+12WXEiBGmiUXTtLNdUvuGaPv4pEmTTL8RHevuHFLq/HDUNsakpCRz5WMdpz59+nTzXP369ZNAcq7nW+mHXdu2bc12+g1Rtxk5cqTpJKz0Pm0q0GYCrUzpH47hw4fLn/70p4AbBumN8+0MIvqHWf8f0Ct8OwVaJcob51v3LU6bF5TO73LhhRdKIPHG+dZqtvbP0blzoqKizPv8ueeeM/dpcyTOge3hPFXJF198YYZ/nb4kJSWZ+1944QXHhRde6KhWrZqjWbNmjscee8xRUFDg9hhbt2519O/f39GoUSNHrVq1HB07djxjqK8OM+3du7cZ8nveeec5unfvbobmBZqKON+jRo1yREREmG0uueQSx+TJkx1FRUVu2/z888+OgQMHOurUqeOoW7euY9CgQY4jR444Ao03zvfMmTNLfI5A/FPjrfd3cbt27QrYob3eOt+FhYWOv/3tb+ZvvP79jo+PdxsyjPIJ0v+cS5gBAAA4F/QZAQAAVhFGAACAVYQRAABgFWEEAABYRRgBAABWEUYAAIBVhBEAAGAVYQQAAFhFGAEAAFYRRgAAgFWEEQAAYBVhBAAAiE3/B5uNTaqWVmpuAAAAAElFTkSuQmCC", "text/plain": [ "
" - ] + ], + "image/png": "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" }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], - "source": [ - "plt.bar(\n", - " mack.summary_.to_frame(origin_as_datetime=True).index.year,\n", - " mack.summary_.to_frame(origin_as_datetime=True)[\"Latest\"],\n", - " label=\"Paid\",\n", - ")\n", - "plt.bar(\n", - " mack.summary_.to_frame(origin_as_datetime=True).index.year,\n", - " mack.summary_.to_frame(origin_as_datetime=True)[\"IBNR\"],\n", - " bottom=mack.summary_.to_frame(origin_as_datetime=True)[\"Latest\"],\n", - " yerr=mack.summary_.to_frame(origin_as_datetime=True)[\"Mack Std Err\"],\n", - " label=\"Reserves\",\n", - ")\n", - "plt.legend(loc=\"upper left\")\n", - "plt.ylim(0, 1800000)" - ] + "execution_count": 25 }, { "cell_type": "markdown", @@ -2098,8 +2197,22 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 26, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:16:46.331457Z", + "start_time": "2026-01-28T04:16:46.202689Z" + } + }, + "source": [ + "ibnr_mean = mack.ibnr_.sum()\n", + "ibnr_sd = mack.total_mack_std_err_.values[0, 0]\n", + "n_trials = 10000\n", + "\n", + "np.random.seed(2021)\n", + "dist = np.random.normal(ibnr_mean, ibnr_sd, size=n_trials)\n", + "\n", + "plt.hist(dist, bins=50)" + ], "outputs": [ { "data": { @@ -2135,25 +2248,16 @@ }, { "data": { - "image/png": "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", "text/plain": [ "
" - ] + ], + "image/png": "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" }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], - "source": [ - "ibnr_mean = mack.ibnr_.sum()\n", - "ibnr_sd = mack.total_mack_std_err_.values[0, 0]\n", - "n_trials = 10000\n", - "\n", - "np.random.seed(2021)\n", - "dist = np.random.normal(ibnr_mean, ibnr_sd, size=n_trials)\n", - "\n", - "plt.hist(dist, bins=50)" - ] + "execution_count": 26 }, { "cell_type": "markdown", @@ -2167,11 +2271,29 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 27, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:16:46.549305Z", + "start_time": "2026-01-28T04:16:46.346183Z" + } + }, + "source": [ + "samples = (\n", + " cl.BootstrapODPSample(n_sims=10000).fit(clrd[\"CumPaidLoss\"]).resampled_triangles_\n", + ")\n", + "samples" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " Triangle Summary\n", + "Valuation: 1997-12\n", + "Grain: OYDY\n", + "Shape: (10000, 1, 10, 10)\n", + "Index: [LOB]\n", + "Columns: [CumPaidLoss]" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -2203,14 +2325,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " Triangle Summary\n", - "Valuation: 1997-12\n", - "Grain: OYDY\n", - "Shape: (10000, 1, 10, 10)\n", - "Index: [LOB]\n", - "Columns: [CumPaidLoss]" ] }, "execution_count": 27, @@ -2218,12 +2332,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "samples = (\n", - " cl.BootstrapODPSample(n_sims=10000).fit(clrd[\"CumPaidLoss\"]).resampled_triangles_\n", - ")\n", - "samples" - ] + "execution_count": 27 }, { "cell_type": "markdown", @@ -2243,20 +2352,12 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 28, - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "name": "stdout", - "output_type": "stream", - "text": [ - "Chainladder's IBNR estimate: 2777812.6890986315\n", - "BootstrapODPSample's mean IBNR estimate: 2777941.6669315123\n", - "Difference $: -128.97783288080245\n", - "Difference %: 4.643143628329176e-05\n" - ] + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:16:46.960375Z", + "start_time": "2026-01-28T04:16:46.598075Z" } - ], + }, "source": [ "ibnr_cl = cl.Chainladder().fit(clrd[\"CumPaidLoss\"]).ibnr_.sum()\n", "ibnr_bootstrap = cl.Chainladder().fit(samples).ibnr_.sum(\"origin\").mean()\n", @@ -2271,7 +2372,34 @@ ")\n", "print(\"Difference $:\", ibnr_cl - ibnr_bootstrap)\n", "print(\"Difference %:\", abs(ibnr_cl - ibnr_bootstrap) / ibnr_cl)" - ] + ], + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Chainladder's IBNR estimate: 2777812.6890986315\n", + "BootstrapODPSample's mean IBNR estimate: 2779994.0713715586\n", + "Difference $: -2181.3822729270905\n", + "Difference %: 0.0007852877486980319\n" + ] + }, + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "/home/ubuntu/Repos/chainladder-python/chainladder/tails/base.py:120: RuntimeWarning: overflow encountered in exp\n", + " sigma_ = xp.exp(time_pd * reg.slope_ + reg.intercept_)\n", + "/home/ubuntu/Repos/chainladder-python/chainladder/tails/base.py:124: RuntimeWarning: overflow encountered in exp\n", + " std_err_ = xp.exp(time_pd * reg.slope_ + reg.intercept_)\n", + "/home/ubuntu/Repos/chainladder-python/chainladder/tails/base.py:127: RuntimeWarning: invalid value encountered in multiply\n", + " sigma_ = sigma_ * 0\n", + "/home/ubuntu/Repos/chainladder-python/chainladder/tails/base.py:128: RuntimeWarning: invalid value encountered in multiply\n", + " std_err_ = std_err_* 0\n" + ] + } + ], + "execution_count": 28 }, { "cell_type": "markdown", @@ -2283,11 +2411,26 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 29, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:16:47.280565Z", + "start_time": "2026-01-28T04:16:47.015333Z" + } + }, + "source": [ + "pipe = cl.Pipeline(\n", + " steps=[(\"dev\", cl.Development(average=\"simple\")), (\"tail\", cl.TailConstant(1.05))]\n", + ")\n", + "\n", + "pipe.fit(samples)" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + "Pipeline(steps=[('dev', Development(average='simple')),\n", + " ('tail', TailConstant(tail=1.05))])" + ], "text/html": [ "\n", "\n", @@ -4132,35 +4240,6 @@ " \n", "
\n", "" - ], - "text/plain": [ - " ClaimNo AccidentDate ReportDate Line Type ClaimLiability Limit \\\n", - "0 1 2008-01-22 4/19/2010 Home Dwelling False 300000.0 \n", - "1 2 2008-01-02 4/20/2010 Home Dwelling False 200000.0 \n", - "2 3 2008-01-01 9/23/2009 Home Dwelling True 200000.0 \n", - "3 4 2008-01-02 7/25/2009 Home Dwelling True 200000.0 \n", - "4 5 2008-01-16 12/7/2009 Home Dwelling True 200000.0 \n", - "\n", - " Deductible TotalPayment PaymentDate CloseDate Status reportedCount \\\n", - "0 20000 0.00000 2010-10-08 10/8/2010 CLOSED 1 \n", - "1 20000 0.00000 2010-11-30 11/30/2010 CLOSED 1 \n", - "2 20000 115744.77370 2010-02-17 2/17/2010 CLOSED 1 \n", - "3 20000 63678.87713 2009-11-18 11/18/2009 CLOSED 1 \n", - "4 20000 112175.55590 2010-04-30 4/30/2010 CLOSED 1 \n", - "\n", - " closedPaidCount closedUnPaidCount openCount Paid Outstanding \\\n", - "0 0 1 0 0.00000 0 \n", - "1 0 1 0 0.00000 0 \n", - "2 1 0 0 115744.77370 0 \n", - "3 1 0 0 63678.87713 0 \n", - "4 1 0 0 112175.55590 0 \n", - "\n", - " Incurred \n", - "0 0.00000 \n", - "1 0.00000 \n", - "2 115744.77370 \n", - "3 63678.87713 \n", - "4 112175.55590 " ] }, "execution_count": 40, @@ -4168,17 +4247,19 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "prism_df = pd.read_csv(\n", - " \"https://raw.githubusercontent.com/casact/chainladder-python/master/chainladder/utils/data/prism.csv\"\n", - ")\n", - "prism_df.head()" - ] + "execution_count": 40 }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 41, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:19:06.684562Z", + "start_time": "2026-01-28T04:19:06.680629Z" + } + }, + "source": [ + "prism_df.dtypes" + ], "outputs": [ { "data": { @@ -4210,9 +4291,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "prism_df.dtypes" - ] + "execution_count": 41 }, { "cell_type": "markdown", @@ -4223,11 +4302,148 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 42, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:19:06.911878Z", + "start_time": "2026-01-28T04:19:06.776622Z" + } + }, + "source": [ + "prism = cl.Triangle(\n", + " data=prism_df,\n", + " origin=\"AccidentDate\",\n", + " development=\"PaymentDate\",\n", + " columns=\"Paid\",\n", + " cumulative=False,\n", + ")\n", + "prism" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " 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\n", + "2008-01 NaN NaN 46915.015123 19898.778972 57215.983936 89783.258084 18301.827646 95054.432894 10332.363153 91772.229823 50403.256100 25904.392469 20363.039991 53973.827076 42845.725397 72887.347019 45247.565785 41837.701048 19000.000000 20681.849010 7437.519458 66622.733500 277594.082220 21437.716875 31795.146380 818091.638041 3.775590e+05 6.231213e+05 4.961923e+05 3.729639e+05 1.613041e+06 1.510690e+06 1.463860e+06 2.705437e+06 1.258599e+06 6.154958e+05 3.662470e+05 285689.926240 187000.000000 NaN 8733.822202 NaN 7324.582575 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6908.747829 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5659.301494 NaN NaN 7509.548931 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2008-02 NaN 28749.365091 22109.176517 79032.630204 63454.689224 59993.109001 64682.696457 68501.669363 33694.528307 71670.163132 10845.932008 76992.306674 45118.695949 31260.402970 31628.854136 44746.068059 5437.649534 28559.099760 20605.070884 23776.507583 243735.616281 127662.219754 63657.136032 23716.146264 341144.987773 963831.511040 1.269554e+06 7.748447e+05 9.630401e+05 1.733778e+06 1.207842e+06 1.042254e+06 1.637606e+06 7.552154e+05 8.835821e+05 8.399512e+05 1.800000e+05 180000.000000 360000.000000 NaN 14000.000000 NaN NaN NaN 7000.000000 NaN 13471.002738 9292.483535 NaN 2696.680976 NaN NaN NaN 4607.561736 19000.000000 NaN 29395.358080 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5688.953874 NaN NaN 6803.309901 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2008-03 NaN 48805.786934 27949.453343 90412.574923 54556.680461 83507.369630 12591.483469 72035.009198 70352.890543 35222.888014 52924.695857 51321.624646 72800.675832 49987.284069 55533.845242 51487.533043 62122.202241 60517.179547 87292.816315 568.051158 209542.083952 195077.956939 27905.427801 38143.270557 531267.427192 4534.961367 5.881135e+05 1.934318e+06 4.679430e+05 7.939318e+05 1.397594e+05 1.446579e+06 2.451659e+06 7.308834e+04 8.804376e+05 5.756134e+05 4.930000e+05 1881.612725 NaN NaN 1000.853922 8969.105379 24471.371758 NaN 11748.314370 NaN NaN NaN NaN 26000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6619.249157 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2005.192531 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2008-04 NaN 30758.035988 17762.893769 70872.089511 30232.607725 39494.326674 66729.041632 122100.008971 20997.801217 38218.309668 25099.184168 57116.190737 15314.140055 40254.315090 19133.327261 26000.000000 18733.664985 53368.886734 21912.843431 10306.440238 225171.438288 29537.719020 14847.002433 166675.111023 364661.417892 124019.116100 4.990757e+05 3.898548e+05 1.030188e+06 8.078577e+04 1.331031e+06 2.270879e+05 1.562218e+06 7.519102e+05 1.079334e+06 8.612414e+05 6.285716e+05 16939.659046 7050.342612 NaN NaN 15151.604090 NaN NaN NaN 14180.136129 5380.837759 NaN 7000.000000 4562.797748 NaN NaN 3112.936227 NaN NaN NaN NaN NaN 2965.995285 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6905.158619 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2008-05 NaN 38672.002824 86973.993208 20482.742048 58399.893977 112014.627961 31353.769533 22456.706601 53777.576031 93303.380912 67147.804506 56185.463227 57445.177874 47567.761935 42031.695290 50712.485157 92748.951997 37002.772745 54789.026507 15321.048402 56936.887566 3998.701612 189215.389182 288549.786772 368151.510701 426318.812473 3.320716e+05 9.422780e+05 9.170250e+05 8.452150e+05 1.317951e+06 1.964767e+06 1.529700e+06 4.748201e+05 2.556627e+06 1.219733e+06 2.946814e+05 481628.417071 298689.472237 NaN 5988.910750 4224.881747 7000.000000 1167.332199 NaN 4868.954823 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3970.064758 NaN NaN 2521.327635 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7051.450295 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 19000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2008-06 NaN 56788.951887 73350.983156 97840.012755 64816.230160 61083.172325 41685.246943 87171.779554 61417.669199 63097.186796 20006.680765 47075.459591 52287.664795 14270.298675 22736.166918 16373.506089 40118.505861 23743.675639 87540.885935 16206.638929 101835.079064 7739.420104 78864.383048 24880.985746 9783.481826 189213.215790 1.696567e+05 8.605861e+05 1.287994e+06 1.455948e+06 1.199910e+06 7.166634e+05 1.401694e+06 1.448055e+06 8.333596e+05 7.990052e+05 2.010349e+05 NaN 180000.000000 5151.648820 NaN 11330.047576 NaN NaN NaN 15855.145410 5406.788588 NaN NaN 7000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12078.357180 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4755.551245 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2008-07 NaN 27867.438010 45803.748629 61495.415066 73279.254948 71590.758310 111807.121771 80249.149104 40631.887383 32433.954204 51969.431012 34789.100369 53686.757541 42535.242123 40374.942262 14232.975097 19539.866708 22674.709098 8906.188985 30519.478914 20927.523404 6712.888032 28262.207381 96652.054565 14000.000000 134978.920716 4.433325e+05 1.383381e+06 5.108693e+05 1.345167e+06 4.648840e+05 7.346774e+05 1.967013e+06 1.052091e+06 1.032363e+06 7.022635e+05 1.896061e+05 7000.000000 3502.156729 NaN NaN 10745.962575 NaN NaN 29601.305897 10635.267238 2254.875111 10118.603300 NaN 1030.151109 NaN NaN 7571.562484 NaN 5988.307359 NaN NaN NaN NaN NaN 1578.971749 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13274.484130 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7000.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2008-08 4832.347658 23831.004511 52510.972980 62649.428820 45955.021136 133133.176956 81732.676394 39709.453582 112115.389608 21367.124066 19386.667046 36759.360580 31528.994879 41324.515512 10346.951390 24925.025056 5431.341940 30605.798472 35527.671788 21604.104855 14842.511530 150119.276167 163004.785907 9975.491207 36263.876300 263532.617440 7.675597e+05 5.470815e+05 5.459336e+05 1.100809e+06 1.150539e+06 1.119740e+06 1.638546e+06 6.749716e+05 1.608071e+06 4.873018e+05 5.610617e+05 163780.135600 NaN 11623.029590 NaN NaN NaN 14000.000000 NaN 17870.504328 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7413.416076 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2008-09 NaN 43464.271322 86156.783771 52664.111596 89928.135042 88738.316556 55617.430853 26599.214109 69521.599239 46788.360093 118862.882889 41956.949936 37001.390416 23008.928446 44061.076102 69775.279709 16980.732775 51150.535770 32458.566343 NaN 11811.942998 26888.471654 11780.700614 195646.102028 377533.779015 658631.357501 9.896422e+04 7.645410e+05 7.244829e+05 1.237786e+06 4.198113e+05 1.511842e+06 1.600791e+06 1.453320e+06 7.382743e+05 5.434327e+05 3.651860e+05 462156.249390 4760.959323 NaN NaN 9714.680902 NaN 5463.344138 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12781.630410 3819.546270 NaN 2569.502182 NaN NaN NaN 14000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7000.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2008-10 NaN 12487.697845 21939.093970 53387.901664 52414.633499 92085.830208 45780.592380 72242.152596 83359.423616 47594.115342 48843.809489 9119.705633 38617.176529 65675.754037 93119.937833 13257.633515 66116.511243 53554.223334 44766.285466 34460.085413 7000.000000 26839.191902 23450.012771 283927.984779 143802.402000 100402.913630 4.613517e+05 5.582658e+05 6.157232e+05 5.127402e+05 1.210595e+06 1.494159e+06 1.497015e+06 1.599175e+06 1.363297e+06 5.428681e+05 5.197737e+05 315117.728016 NaN NaN NaN 5082.916416 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7375.380640 NaN NaN 4936.722648 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9948.002936 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 19000.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5182.60652 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10406.17676 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2008-11 NaN 45472.755295 9415.617959 78967.025155 84826.273711 39548.905384 41010.734986 73999.698639 33256.841532 35802.072139 18807.273945 30132.184154 40017.913484 58925.091208 81300.124564 22216.288423 36111.692877 46413.421083 50966.207115 22597.547987 59558.492419 14272.128099 13331.856220 294053.992358 54907.641971 400968.951479 8.172736e+03 8.920628e+05 8.303073e+05 1.007592e+06 1.615218e+06 1.990094e+06 1.814455e+06 1.166802e+06 1.357262e+06 6.699355e+05 3.134530e+05 566727.819353 14000.000000 NaN 8082.004541 NaN NaN NaN NaN NaN 7000.000000 NaN 3712.052711 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5932.496097 16132.723790 NaN NaN NaN 1105.273466 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4751.868062 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2008-12 3639.502909 9904.705552 54791.839666 87057.302648 70686.463486 54775.095737 31412.351511 44057.009039 59447.553597 31642.731145 44981.974318 49241.534981 50550.067015 32998.974483 38815.052817 14061.835456 42444.998823 52539.777324 24604.214211 30103.121287 38331.855839 151506.774273 31851.110429 127434.335432 769881.805806 14689.466165 5.252720e+05 2.044515e+05 6.670801e+05 4.164530e+05 1.327359e+06 8.153274e+05 2.672237e+06 1.168033e+06 7.712955e+05 1.311148e+05 5.358901e+05 280000.000000 NaN NaN NaN 15987.937818 NaN NaN NaN NaN 3655.608395 12068.026990 NaN 6381.875725 NaN NaN 5820.930431 NaN NaN NaN 9361.350910 19000.000000 NaN NaN NaN NaN 8351.518321 NaN 15702.46898 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2009-01 NaN 14021.486015 45349.958770 51207.625889 35519.703109 81654.827332 54274.757805 41537.842915 74129.345419 47961.811624 55931.794611 65393.355089 63990.393783 54510.390802 62821.018364 47640.001894 NaN 30595.407200 38253.062912 12150.695023 31359.932877 12381.498748 36191.084471 42117.710111 5203.586900 215735.419436 4.234572e+05 4.556509e+05 1.491303e+06 1.553167e+06 9.507193e+05 1.153461e+06 1.055258e+06 1.779968e+06 1.256993e+06 1.449229e+06 4.364767e+05 167457.004300 7000.000000 19059.154550 7000.000000 14000.000000 NaN 2398.895599 11721.175020 NaN NaN 6398.230585 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7806.579460 3462.412866 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6443.641925 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2009-02 10305.328650 35026.087228 37289.360701 58772.862351 67578.656242 57589.155509 115083.138899 57141.535432 65314.767136 55018.740665 46827.205444 84549.756228 41518.527224 107302.726053 27287.257791 71879.383307 70201.878524 12388.106040 20004.288464 30820.218731 47529.340387 20510.361505 4280.230328 24908.093308 278428.342760 223126.478814 1.260229e+05 8.516584e+05 2.236500e+05 1.088652e+06 1.692663e+06 3.114647e+06 1.899003e+06 2.877256e+06 1.970327e+06 4.062116e+05 1.857381e+05 560000.000000 280000.000000 280000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9510.774733 NaN 15446.202280 NaN 9422.621237 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7000.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2009-03 NaN 48359.661508 40501.642129 74341.590775 64538.460958 49778.061879 85591.070502 82581.730112 56448.629777 88306.670986 37339.160535 37238.242650 64941.693521 19615.120357 51738.278808 32380.409175 12315.138876 11907.680295 25096.257202 33268.542602 167773.996586 31252.424751 170759.352641 220344.770209 NaN 245847.830501 4.645523e+05 8.653054e+05 4.702349e+05 1.578952e+06 1.113484e+06 1.235065e+06 1.552155e+06 1.409447e+06 9.797875e+05 7.006236e+05 6.001680e+05 NaN 3256.439019 NaN NaN 9850.143773 4029.644327 1743.357659 2280.260513 NaN NaN NaN NaN 3103.729481 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10024.030170 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1656.505479 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2009-04 NaN 40942.691388 47516.510326 64023.849432 27573.317742 62633.817013 54051.457318 63305.440547 61338.520590 70405.578015 29280.483127 59966.184608 85135.739436 89581.814122 77030.940746 34218.516286 52175.903114 15446.557843 41696.888025 42236.622294 49149.086337 38448.910559 410022.603480 184705.770445 277321.183959 35168.738956 1.837875e+05 1.001028e+06 1.510769e+06 1.174703e+06 4.097874e+05 1.868510e+06 1.405131e+06 1.450534e+06 1.123169e+06 8.733880e+05 1.422935e+06 210328.909700 NaN 14045.482591 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4200.940026 8251.501581 NaN NaN NaN NaN NaN 6136.531656 1598.084634 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2009-05 NaN 16943.995031 74478.242459 63855.539150 59265.593007 79706.602978 63856.836070 59326.108361 88816.892056 50656.356437 16468.936182 54606.471532 56285.689396 54501.412380 39204.891411 55043.582889 14824.233779 19296.336370 97064.141586 11665.204267 15774.383915 58285.167059 334128.443775 372661.596975 186203.137037 15317.365194 2.109093e+05 1.021601e+06 1.385304e+06 1.460936e+06 9.075102e+05 5.058620e+05 1.701956e+06 1.204963e+06 1.178721e+06 5.872951e+05 3.581070e+05 280000.000000 19000.000000 8575.963441 7000.000000 19000.000000 NaN 19000.000000 NaN NaN 4911.058840 NaN 6602.332175 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12347.917460 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2009-06 9654.757434 43719.604305 12805.301797 79404.338896 46219.066253 46868.116246 36234.030744 35654.114578 24675.636004 26640.521770 120500.149514 130785.785923 88835.276111 69010.377414 18825.884445 13578.428686 24940.729415 18968.703518 72606.365984 24196.856922 42464.243567 83259.915777 133399.590697 14557.287196 684745.768337 660426.760080 5.914199e+05 1.917140e+05 1.322642e+06 8.060699e+05 9.779969e+05 1.523065e+06 9.184060e+05 9.821643e+05 3.370425e+05 7.810116e+05 5.051315e+05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8817.561280 7000.000000 24368.115990 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3911.686172 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 14594.422270 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2009-07 NaN 14828.433220 48605.389552 90527.210312 54507.856171 57880.639978 64905.152369 16716.815358 46879.745968 89720.556350 80448.665160 86833.008647 41363.874722 8838.980534 32138.549591 44824.402860 24816.860940 39136.491362 10804.883070 270710.103830 58427.971765 2853.941431 14129.517971 108724.687538 270301.195335 253031.881287 1.855608e+05 2.111296e+05 1.260125e+06 1.819532e+06 1.913239e+06 1.033421e+06 9.110971e+05 2.235272e+06 8.460055e+05 6.111542e+05 1.743146e+05 7205.396117 NaN 21539.588960 4952.706520 8711.749424 NaN NaN 5071.535061 NaN 22058.263684 9111.096311 3140.978309 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2222.591893 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2041.114146 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5349.086903 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2009-08 NaN 42060.879472 32247.327549 64174.498644 63443.122516 65427.906647 95432.078087 91809.214301 131904.057229 67283.724818 24179.672294 81154.342447 31741.147788 23056.323818 80899.206277 26770.453636 31456.984149 17354.058410 43454.005475 37394.924366 NaN 28765.629484 180000.000000 224239.129874 6167.246558 356402.165223 6.577706e+05 1.052376e+06 7.793772e+05 1.180270e+06 2.005829e+06 6.352110e+05 1.170278e+06 1.803762e+06 9.024529e+05 1.079836e+06 6.471591e+05 137593.558591 17969.106912 NaN 6533.203135 4213.609226 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 11135.620060 NaN NaN 4818.485304 14813.557220 NaN 3432.532784 NaN NaN NaN 17247.273140 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2009-09 21000.000000 27606.750645 34678.820862 37522.920456 56304.906049 42851.315995 72404.283622 54365.628761 67542.613237 71031.709381 103021.111905 64369.314150 9043.015800 71901.574154 20101.557038 49091.065752 52096.319688 25517.053298 53831.409094 14987.045990 3649.348350 9548.150282 135306.123100 379494.890580 5381.545799 429644.522793 8.105825e+05 1.180640e+05 7.389547e+05 1.408817e+06 1.993195e+06 2.316236e+06 1.277148e+06 5.627964e+05 1.224203e+06 4.409687e+05 NaN 175925.448402 19185.310045 2900.004667 9531.397983 NaN 4393.580249 14959.227500 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6736.100235 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3135.533079 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2009-10 14000.000000 62039.934850 45134.090090 97016.303295 54356.147665 20848.331572 63520.639786 78493.533224 67440.827578 22107.140831 37805.964426 24181.311921 52752.114424 45098.297127 34630.425410 22999.854673 26731.593343 49030.889575 14963.390589 8475.103429 195169.860894 19000.000000 18890.227079 28408.790331 34273.397116 743209.303258 8.697946e+05 4.178908e+05 4.335322e+05 9.074954e+05 1.157015e+06 1.366710e+06 7.169644e+05 1.108320e+06 1.039997e+06 7.174322e+05 2.447530e+05 283438.850105 NaN NaN NaN 10399.579427 1522.284097 NaN NaN 5961.927876 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2009-11 NaN 22026.547150 64188.944300 20836.019761 33303.401349 50593.877354 79851.714826 54869.670333 111591.562089 70473.494077 87642.188631 43813.330475 40555.596454 72241.339769 46323.161598 20356.165306 30072.250272 47691.269810 17863.453592 22804.404403 20853.376022 301368.509225 358046.638484 165565.897421 73881.839621 271634.940673 1.966102e+05 3.369563e+05 7.388580e+05 1.006941e+06 4.200280e+05 1.283648e+06 1.337622e+06 2.949631e+06 4.432066e+05 9.334500e+05 1.400000e+04 83933.233170 8709.487748 NaN NaN NaN 2317.606946 8594.040020 16504.449257 NaN NaN 5772.392369 7000.000000 NaN 12265.587530 3822.116225 4711.422693 4555.892746 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 14000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2009-12 NaN 38593.890837 17902.499469 100470.018776 43865.598354 102051.161917 56901.127670 33875.962491 40415.925974 54734.367707 86348.403667 94571.377840 40902.132677 42389.675450 35227.049750 44252.478493 65710.188939 25758.158880 3718.479842 38754.136132 16955.964767 29572.902051 17724.426933 27926.184950 87888.789827 167100.328856 5.221579e+05 1.036475e+06 1.062112e+06 5.410082e+05 1.555306e+06 1.603838e+06 1.264550e+06 1.121802e+06 7.498409e+05 7.322330e+05 2.540381e+04 NaN 286896.974156 NaN 519.585456 5003.640784 2651.895324 NaN 11453.954534 NaN 6420.954667 18320.489940 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13513.605644 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2010-01 NaN 15192.478687 53338.426656 57394.454280 56985.080511 62174.689476 84623.928401 84959.250616 102733.515458 26495.131229 28619.019779 78708.487700 75100.551700 56448.734543 51466.008419 57695.318312 46747.054149 100561.357612 8435.346081 49067.368786 22976.668892 535586.082664 23177.071854 31503.598819 204699.451445 195445.380606 8.468013e+05 3.563703e+05 1.521176e+06 1.010424e+06 1.245623e+06 1.532880e+06 1.432483e+06 9.229328e+05 7.256490e+05 5.762326e+05 4.940347e+05 19000.000000 7964.344127 9622.813875 218044.230663 7658.335056 NaN 5306.483039 NaN NaN NaN 12419.602510 NaN NaN NaN NaN 7745.646260 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2010-02 7000.000000 31463.755225 32942.174901 38107.656422 28707.434253 100091.320864 97795.052643 98314.479106 53258.821072 96477.498536 27530.241036 94728.119068 49472.552944 34578.289617 43342.573320 43465.363113 21463.737645 14964.444420 56933.964187 22809.673644 28178.144691 67575.127445 NaN 573464.565866 245389.645950 263141.134700 8.062195e+04 7.058977e+05 6.512478e+05 1.136586e+06 1.157634e+06 1.563380e+06 8.674342e+05 1.214419e+06 8.539792e+05 1.083290e+06 5.468623e+05 6329.218324 NaN NaN 14000.000000 13885.931570 NaN 15548.075199 NaN 4158.093135 5748.945956 NaN NaN NaN 6534.675826 NaN 14015.086706 NaN 4435.226606 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 11220.961400 NaN NaN NaN NaN NaN 4917.614960 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2695.500913 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2010-03 NaN 36936.741932 64550.554545 61774.461905 39580.058335 81253.439896 35751.220486 87788.402738 41076.442451 117834.546557 84615.827153 43414.851389 70626.798419 68421.927414 36451.641563 9585.426263 70227.396121 42951.187071 72742.906000 12630.311396 23986.959296 44104.444777 59478.306660 397741.045760 213508.450884 581614.627845 5.688020e+05 1.104130e+06 5.667435e+05 1.372758e+06 1.559658e+05 1.241444e+06 2.673166e+06 1.289625e+06 2.230316e+06 8.170192e+05 8.520362e+05 4304.344763 10257.597070 5948.370349 372.585181 NaN NaN NaN 12007.294700 NaN NaN NaN 13795.434630 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 27741.470316 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6457.564645 8238.911561 NaN NaN 7000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2010-04 21025.798787 32421.851560 46660.631924 103442.075327 89860.023089 96975.875989 51116.071026 89351.703690 50594.584408 13980.927808 106144.098179 84800.868360 36229.015759 34250.291590 36505.850440 57638.316048 69578.372502 33015.749836 39651.388706 21228.610958 56240.414174 45467.260399 127542.490962 259334.605124 333066.502210 421893.028249 3.166384e+05 6.333296e+05 6.727883e+05 1.358490e+06 2.011214e+06 1.679033e+06 1.017398e+06 9.677325e+05 6.161601e+05 1.102074e+06 1.876161e+03 6157.833723 280000.000000 NaN NaN NaN NaN 3085.796448 19000.000000 NaN NaN 7853.574699 24351.559930 14000.000000 NaN NaN NaN NaN 6874.985259 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7894.971774 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2010-05 8667.892025 8919.511175 116375.946230 61586.081722 148646.789430 14287.641314 46840.233175 51205.386600 82714.201546 4239.561528 53778.397507 82219.079985 32879.686630 37245.942488 11094.944503 39052.240059 22088.093176 52674.453124 49404.433106 47221.111682 53916.130777 25532.164837 390895.377549 34237.151048 322771.654242 401054.546964 5.919012e+05 5.796570e+05 2.732109e+05 1.014531e+06 8.184709e+05 2.163058e+06 2.107439e+06 1.084333e+06 7.677619e+05 9.735848e+05 1.800000e+05 7000.000000 25414.254320 13146.748060 NaN 16045.785304 NaN NaN 10230.696576 NaN 6414.503123 8718.530498 2527.228856 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12457.448590 NaN 10027.426360 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2010-06 NaN 12578.489879 92156.322094 44494.702727 112868.244379 79732.429219 73742.980460 61814.487103 73713.365828 23723.631528 106303.853463 58796.907389 48837.212295 68931.398623 35342.178469 47638.913320 39075.073780 58810.002191 31807.214316 8119.967601 57589.437546 26826.322490 179484.335674 43003.317949 102131.948678 442284.666232 5.029737e+05 4.473678e+05 6.145305e+05 1.591769e+06 1.612241e+06 2.036207e+06 7.330453e+05 1.101828e+06 9.134613e+05 7.549782e+05 4.000365e+05 7554.178229 NaN 13952.690136 NaN 12077.750037 10745.608970 NaN NaN 7000.000000 6438.978508 NaN NaN NaN 15709.041440 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5363.725261 NaN 17796.727320 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2010-07 NaN 6381.823659 33272.758774 62338.459006 63496.075601 98340.413914 96370.022867 61274.241956 150617.641270 76058.331203 64147.125194 56671.819740 15978.261393 30055.149989 45975.702606 41255.311041 28337.298046 37973.489513 27646.839483 16088.704269 44458.647999 21119.361406 11329.775510 207997.471887 241176.723072 768310.360077 5.025158e+05 1.896497e+05 1.799513e+05 1.297915e+06 2.040623e+06 4.816026e+05 2.269019e+06 1.586830e+06 1.421771e+06 1.800000e+05 4.496009e+05 14000.000000 8438.900189 14000.000000 NaN 8014.619496 23615.322689 NaN NaN 14156.996200 2909.815910 6440.298163 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8396.391521 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2010-08 5699.233143 26209.224424 45890.405723 69173.188463 55511.369501 80425.939928 33133.785414 47254.211352 78262.484498 95433.303584 58511.510642 54399.763546 38357.221016 14971.133539 62398.577205 22288.793384 38439.989384 71453.867046 11709.587806 80888.734320 13328.132680 4547.917779 362751.219555 11632.329370 119223.782300 4311.879333 1.957425e+05 1.881358e+05 1.144064e+06 2.032181e+06 1.797426e+06 1.527757e+06 1.223990e+06 1.319875e+06 3.947015e+05 2.256358e+06 NaN 164940.620910 7000.000000 21616.562078 10270.396630 NaN 8297.704119 NaN NaN 7000.000000 NaN 7000.000000 NaN 725.740593 NaN 2798.187880 17104.030233 NaN NaN 14000.000000 3220.950892 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5026.874645 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2010-09 18547.088350 30144.612056 63287.858606 97818.468281 61706.925367 49721.448081 114628.735167 115183.502698 90869.599744 72768.554901 79515.131173 59945.902141 35075.229500 68805.706289 30444.643237 54962.652897 69113.287732 47682.350455 56285.096434 38229.711118 27948.038901 21099.470253 47091.043858 271169.549096 34123.202937 231779.596450 2.873676e+05 1.440934e+05 1.232081e+06 1.141942e+06 1.477778e+06 1.269932e+06 1.549878e+06 1.730864e+06 7.226326e+05 4.783313e+05 4.918770e+05 228667.538200 290906.103499 28146.607206 17027.618820 4951.162504 NaN NaN 13163.771626 3558.089888 3589.664771 NaN NaN 6242.821014 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 19000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2010-10 NaN 54726.513076 30679.341552 78350.238823 43808.824791 71728.020004 67649.610709 79581.417236 75434.888630 38925.383203 49092.947637 33775.313412 48684.724396 36766.638947 95600.501501 59501.595338 30033.093023 50135.477866 60186.267905 35562.104164 17860.232972 74828.014509 34280.645973 16860.673183 208000.000000 471828.379713 9.781013e+05 1.847762e+05 5.190412e+05 1.211134e+06 1.916419e+06 1.981736e+06 1.841040e+06 7.030465e+05 9.329708e+05 7.487827e+05 8.644596e+05 288739.590609 NaN 25969.280752 NaN NaN NaN NaN NaN 7663.638065 NaN NaN 16047.976088 12386.657857 NaN NaN NaN NaN 7167.251641 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5139.267537 NaN NaN 11707.714580 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2010-11 NaN 13508.711378 40812.422421 69877.451782 75441.503880 56294.536651 64256.305986 43954.844733 118213.426570 17641.744674 134738.064293 81593.563086 68857.368458 66183.704621 44415.785216 49702.628952 23982.714815 33908.253128 41327.655720 51960.825085 103683.174483 179227.753664 8722.966435 10604.808433 164364.108730 107412.331328 7.429942e+05 8.377706e+05 1.071114e+06 1.679699e+06 1.453992e+06 1.434503e+06 1.034120e+06 1.840726e+06 1.182615e+06 4.068486e+05 2.880331e+05 87327.864034 26000.000000 NaN 26874.236390 13346.599931 7000.000000 3680.915304 9017.822676 18499.732483 6048.281773 NaN NaN 14000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9288.538907 4540.820261 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5918.473408 NaN NaN 5852.411423 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2010-12 9285.681508 43825.088182 48905.409104 37689.202933 102937.373623 98914.828125 24866.429217 65735.947226 50994.072217 61377.393610 44917.046075 70154.970776 84948.409251 80005.199850 28542.682082 20360.295440 57386.229171 15402.116301 47951.581069 25239.065584 33978.035586 22445.075830 21119.590021 207837.879855 121934.197500 324825.423628 4.074637e+05 3.308096e+05 6.627843e+05 1.721912e+06 1.138234e+06 2.262072e+06 2.831711e+06 9.691720e+05 1.047854e+06 1.058923e+06 4.080068e+05 16287.873277 NaN 12215.180460 NaN 3321.412692 NaN 19000.000000 NaN NaN NaN NaN 31540.163470 8365.787771 NaN 2020.399389 611.786675 NaN NaN NaN NaN NaN 11588.779700 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5786.159693 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2011-01 NaN 19101.745807 22058.748558 31798.839849 34433.014850 34721.871769 53086.023873 78795.304171 64391.083518 81982.496757 83995.735800 16267.252603 77691.244093 51460.265050 64247.430365 199912.739315 20660.803285 50501.546185 19000.000000 31820.660862 21083.628600 31136.293329 14000.000000 136816.640755 307147.828397 780522.557152 5.731974e+05 7.082646e+05 8.427521e+05 1.432778e+06 5.672338e+05 2.120804e+06 2.072713e+06 2.794436e+06 3.941955e+03 6.662299e+05 4.702873e+05 NaN 187309.998919 NaN 9760.246018 NaN 7000.000000 NaN NaN 23531.128470 11570.624788 7063.793841 2627.263071 NaN 14444.442850 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3298.677356 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4214.10132 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2011-02 5831.889082 22221.765098 59013.584282 102052.116325 88979.925292 71983.780291 62609.409361 28725.738316 59946.884887 94850.646551 53086.170636 70286.081398 98702.080702 44096.474372 55187.154540 26581.676782 95937.958816 41583.993472 20694.844271 90756.063667 108093.609125 31138.054560 50241.287905 214935.495217 552652.351195 32684.175375 2.926620e+05 7.863730e+05 1.711029e+06 3.562281e+05 1.403296e+06 1.071775e+06 1.845702e+06 1.759432e+06 1.283204e+06 2.800000e+05 2.903324e+05 14000.000000 22621.874062 3596.415306 19996.016242 2785.363020 39711.348341 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3937.688022 NaN 7540.652403 13714.925150 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4909.938440 NaN NaN 6615.411381 NaN 5472.33611 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2011-03 16123.818400 11547.176626 78584.749433 80359.999711 76785.920314 40892.051237 64558.504904 97603.352837 49734.437643 49635.183507 52781.121210 49518.119771 81838.119493 39993.340779 55166.668922 104468.620904 66113.472829 64707.723130 21522.214871 7000.000000 15218.965209 53781.369118 14781.123827 47197.345053 3756.695858 384044.841893 2.950433e+05 3.411181e+05 1.481044e+06 1.111211e+06 7.997560e+05 1.952343e+06 1.821015e+06 1.671334e+06 1.629987e+06 3.601882e+05 4.600000e+05 7000.000000 2661.620773 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13008.444270 NaN NaN NaN NaN NaN 7976.882852 NaN 23174.331299 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8594.615119 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2011-04 4838.017331 18276.015557 38873.211612 74909.874375 133467.166148 97994.551706 74605.390757 100558.607913 113995.597827 55142.466069 55063.414799 109027.585808 41374.956828 59965.590541 16181.648238 116008.056058 56875.058459 18458.051543 45387.287380 6010.078475 11885.020319 189521.072360 185862.057253 15394.413031 97419.208827 762030.875256 7.894404e+05 7.125465e+05 5.039543e+05 7.580244e+05 1.547380e+06 1.550555e+06 1.553318e+06 1.708029e+06 8.891108e+05 7.968361e+05 6.257106e+05 295543.038203 NaN 8153.407517 7193.050268 7000.000000 NaN NaN NaN NaN 10262.643980 11558.500501 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7000.000000 NaN NaN NaN 15523.558199 NaN NaN NaN 2466.606688 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2975.908600 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2011-05 NaN 25969.252116 52205.891363 75920.409820 86002.840857 48296.867439 132399.716676 44984.075163 79430.716583 34864.473350 58489.501636 77990.388281 51499.862205 65661.099725 19859.117354 18959.854508 44336.647739 76471.686020 48078.713556 35264.648959 24888.339123 2579.231281 34697.435353 17711.145680 35680.715759 407425.543317 9.462822e+05 7.333395e+05 8.181776e+05 9.573995e+05 4.545787e+05 1.532313e+06 1.702522e+06 5.223979e+05 1.268911e+06 8.908812e+05 9.863966e+05 12218.967714 192239.939950 NaN NaN 5144.422546 NaN 7000.000000 7000.000000 NaN 5608.026086 NaN NaN NaN NaN 12693.000030 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4287.447633 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5136.244394 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2011-06 NaN 52177.772742 105005.159896 55605.735950 44156.968446 67981.206576 87333.105287 73448.619719 97708.560240 65080.699263 115427.194065 54049.926535 30028.707526 34389.725140 26972.362058 111475.355020 48477.259968 53834.947383 56073.606982 28000.000000 30427.638511 10156.505522 12406.361812 364963.749948 189160.002315 342741.067263 3.157529e+05 1.245583e+06 8.659194e+05 6.261869e+05 5.202327e+05 1.404635e+06 1.095330e+06 1.570127e+06 2.213282e+06 7.832458e+05 2.923001e+05 162686.880977 7586.484551 10843.360516 7047.563531 NaN NaN 7760.461307 6719.285485 12528.211790 4625.048660 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7000.000000 7000.000000 NaN NaN NaN NaN 5137.577416 5823.739274 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2011-07 20445.923122 33800.496638 36778.643062 62020.919834 76483.993276 42173.504177 123755.837699 116810.409117 51912.021343 68141.750828 59483.032341 53960.753757 62606.288809 39396.114149 57144.595733 62761.565627 21000.000000 232423.554000 74306.087959 59840.063597 21220.846378 25289.946881 16810.223507 47610.856259 398828.008000 35769.596838 4.838004e+05 4.600000e+05 1.040023e+06 1.479997e+06 2.458828e+06 1.605228e+06 1.401590e+06 1.149909e+06 1.467897e+06 1.814363e+05 4.388466e+05 NaN NaN NaN 7000.000000 14000.000000 NaN 7000.000000 1258.004825 NaN 14000.000000 NaN NaN NaN 10972.505210 5036.135213 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12795.398220 7955.808042 NaN NaN NaN NaN 5256.959424 12648.047630 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2011-08 NaN 59161.814775 NaN 62204.189414 112883.163881 85067.940993 97256.672356 72490.136322 82583.526315 31353.600808 78375.846639 86010.952568 66634.561297 57518.989301 54162.676570 34660.837658 59445.608394 32119.425806 43389.607683 55681.857727 9339.839442 214066.774200 297297.846428 88791.319262 325215.678008 708204.575909 1.016416e+04 1.354569e+06 6.013975e+05 8.725683e+05 8.172124e+05 1.786097e+06 1.182663e+06 2.870000e+05 1.255713e+06 9.861757e+05 4.942886e+05 202522.219242 122890.410925 NaN NaN NaN 4716.121091 NaN NaN 7882.063886 NaN NaN 21250.428136 5418.267074 NaN 6585.960309 NaN NaN 26000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5939.021298 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7695.563749 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2011-09 8616.989893 32578.435023 70736.158753 87082.460787 60125.360505 27877.474023 73904.820082 54655.493360 92264.152173 49151.793427 41079.843744 92165.770069 55182.434524 59262.321690 45106.463205 64723.035187 27189.881321 27829.684284 31078.024798 23059.735137 59093.352677 11598.732515 154315.421481 87684.952468 23763.934078 228537.578292 1.466565e+06 6.662336e+05 4.855647e+05 6.467254e+05 1.855495e+06 1.201680e+06 1.587226e+06 1.736464e+06 9.158750e+05 3.779865e+05 4.725914e+05 709757.319256 199160.459850 NaN NaN 6706.238915 10323.461510 NaN 7900.076806 10937.301370 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3717.789818 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7730.522604 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2011-10 11941.597417 42976.694383 66476.495221 108634.728472 118899.768453 58630.381854 25855.224601 61003.670061 38707.826531 57825.646975 37624.215750 68260.779006 51335.002670 56907.898461 62069.406078 27323.057486 49900.270444 56586.270899 27958.886105 43689.996700 30916.566518 134369.773031 70900.526321 427051.352345 17708.423205 209408.071117 1.001073e+06 7.388252e+05 6.290780e+05 6.235933e+05 1.523103e+06 1.487298e+06 1.729086e+06 1.455774e+06 5.935487e+05 4.647564e+05 8.042722e+05 280000.000000 540000.000000 7000.000000 10974.831029 NaN 17698.267761 6138.223305 NaN NaN NaN 6122.406820 8708.478988 NaN NaN NaN 8864.867430 NaN NaN 11169.689090 14000.000000 982.448593 NaN 9256.567413 NaN 3364.271744 7027.854805 NaN NaN 3246.391940 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2011-11 NaN 27553.838792 77453.064031 66596.202448 32832.298291 125724.851333 38538.131357 71427.484790 71881.405855 77416.711034 83495.578358 82086.073219 53557.904754 122779.416590 115564.562391 52496.286306 31375.464410 54544.576257 11093.620509 4390.058869 19734.269091 34112.602614 54214.566239 328181.281808 6506.687906 692951.304185 3.060000e+05 1.800000e+05 9.057861e+05 1.696678e+06 1.500485e+06 4.365494e+05 1.020000e+06 2.102093e+06 7.211854e+05 4.571865e+05 1.022334e+06 13941.497042 298232.930167 NaN NaN NaN NaN 11442.943280 5265.715036 NaN 7919.543738 12383.511580 NaN NaN NaN NaN 14037.120994 NaN 2773.373054 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8618.973329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2011-12 NaN 26987.348220 36725.066131 65131.012099 121637.674317 46415.031144 131297.050068 39386.493171 163304.077122 51491.366379 51216.063248 110876.519758 60451.238178 66896.023982 18339.794510 33680.306084 49559.547575 151284.595539 68937.776460 23613.881337 43469.214981 43022.547881 13687.161760 32181.387829 34532.218973 635143.553510 3.579578e+05 5.612674e+05 9.256803e+05 9.177424e+05 8.096199e+05 1.192408e+06 1.474781e+06 1.613872e+06 1.158385e+06 7.896863e+05 2.628571e+05 NaN 4087.793960 5028.059827 7446.472881 11388.966660 NaN 3093.856628 24620.169257 9858.742829 NaN 21840.121847 NaN NaN NaN NaN NaN 13746.572560 NaN NaN 18729.541420 NaN 4684.319750 NaN 7653.603606 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2012-01 NaN 5686.987821 67355.185076 73706.104341 97698.984405 101860.403513 77918.892198 81173.500394 107159.292439 50326.293533 53676.316681 40227.127997 17748.312555 59527.073890 22634.478832 27117.474049 15790.275602 11314.130696 53149.499272 62974.760604 21551.912170 237811.617138 28850.029406 280546.760400 27265.780933 203545.248844 2.418849e+05 9.495910e+05 5.021314e+05 9.827419e+05 7.929442e+05 1.743565e+06 1.501578e+06 1.448707e+06 1.090913e+06 1.032091e+06 2.298308e+05 32897.965140 210187.444809 NaN 6935.861288 NaN 11842.399430 1800.391829 NaN NaN 5817.172995 4590.064869 NaN NaN NaN 2570.269670 NaN NaN 538.162584 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7168.640275 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2012-02 13107.090680 11964.404464 37433.809207 101063.677728 107159.733739 73314.506690 177819.262059 68495.076419 68032.010558 46982.624999 69817.752273 169090.300598 77516.414134 47279.055237 41626.383980 72146.541374 55607.024873 42952.665673 27288.746850 142388.627573 27002.323425 11775.067151 9964.809632 124538.637501 9766.997926 201014.151622 2.631466e+05 5.070069e+05 9.770085e+05 2.611019e+06 1.286635e+06 1.096406e+06 1.849332e+06 1.124671e+06 1.318915e+06 7.621708e+05 2.398634e+05 277367.214785 2696.229197 18575.708040 9144.300983 8734.598834 20265.667177 3390.616470 2819.840312 5606.314752 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3212.691122 NaN NaN NaN NaN 3045.597349 NaN NaN 3825.673479 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3424.753653 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2012-03 19000.000000 36631.237977 44889.066510 63813.661257 47908.736496 39941.930834 81028.819320 103696.519212 120719.940236 100730.202082 105606.142165 101680.875317 96026.839868 99699.068244 30420.695888 67326.597002 55071.502215 11838.219725 42968.887099 71652.868221 57593.833058 19359.841482 160813.030200 238833.480460 254518.222417 211961.105028 1.359427e+06 5.733947e+05 1.155388e+06 1.487404e+06 5.932821e+05 1.477417e+06 1.838887e+06 2.441967e+06 8.847332e+05 1.191297e+06 1.655903e+05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6523.913661 NaN 7000.000000 19000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN 3533.850919 NaN NaN NaN 6705.661051 NaN 5542.349104 NaN 11716.909650 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2012-04 17918.213682 53213.269816 59582.042260 47510.423401 67199.119966 76538.978689 77940.291945 126919.376512 95257.764268 132413.415415 97601.256317 68771.226635 63367.805425 75801.418679 33730.749803 42012.205757 49490.604506 41007.721866 29379.828725 14000.000000 52071.833883 19000.000000 17355.454402 14290.040658 238688.510781 464134.737084 5.995144e+05 2.395148e+05 8.659857e+05 6.469572e+05 1.686979e+06 1.895302e+05 2.430387e+06 5.353704e+05 1.495087e+06 5.607801e+05 6.494913e+05 NaN 560000.000000 21000.000000 11629.411114 9120.813793 NaN 6688.023294 7000.000000 NaN NaN NaN 1754.096180 NaN NaN NaN 17368.943916 NaN 6055.869487 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2807.456026 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2012-05 NaN 3226.695985 22964.892548 73802.668458 48352.186050 131243.219945 85192.195303 101456.153040 44711.969619 68845.058447 90222.210613 55042.478025 50214.152481 72398.276703 46832.908379 37095.922280 56328.129817 31282.887545 27088.355541 45617.720961 38915.393684 51959.122712 19000.000000 225804.050173 34374.341670 29384.736451 8.518948e+05 9.771550e+05 3.766856e+05 4.063168e+05 1.330580e+06 2.964259e+06 1.565747e+06 5.430988e+05 7.653468e+05 1.855399e+05 5.249760e+05 286474.450208 8689.729379 NaN 7391.938062 8545.402113 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2540.746833 NaN NaN 6247.723416 NaN 6475.614605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1703.433875 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2012-06 NaN 44336.944311 77979.426017 67005.217320 95083.308401 98789.564666 87316.779918 71146.955662 65002.579016 66038.988587 36900.871871 68675.607060 74900.044462 48937.133784 44740.192845 18891.927296 73718.820007 35295.572629 71172.794310 3129.881511 29321.875688 227085.499055 126474.592124 143055.653970 460000.000000 769485.040616 3.640117e+04 3.757304e+05 1.339386e+06 8.336552e+05 6.785327e+05 2.168783e+06 9.411493e+05 6.076246e+05 9.022390e+05 8.903661e+05 9.783432e+05 280000.000000 NaN 24386.839791 10912.401047 12471.034792 NaN NaN NaN 3359.106746 NaN 7459.243592 15600.863180 7000.000000 8150.812256 NaN NaN NaN NaN 17449.947180 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6369.365277 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2012-07 7000.000000 10155.497667 87764.852003 57865.464249 34504.463581 141099.893546 69704.113081 70269.521580 40330.465867 35381.508995 46771.919672 57109.420001 76495.526664 66061.883072 58918.853495 44000.414339 75360.411501 22937.510059 22120.637595 12778.115632 4985.692500 27411.700736 60283.804568 57878.804333 39027.471705 787895.630245 1.234487e+05 2.961021e+05 5.025013e+05 1.107971e+06 7.235853e+05 1.497926e+06 1.654796e+06 1.524724e+06 9.611220e+05 1.221545e+06 9.497774e+05 280000.000000 7708.423975 21288.972784 6984.123524 NaN NaN NaN NaN 5581.060677 19000.000000 NaN 19796.871392 NaN 3864.606024 NaN NaN 2384.075956 NaN 3014.953032 NaN 14000.000000 NaN 18255.561570 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2012-08 1661.157858 51858.431142 66228.520570 83626.015567 67669.013438 91021.864000 73717.169648 70241.461477 83220.155810 77915.900431 41084.796636 80154.213953 42412.853628 88657.974863 70408.163034 41803.356654 69151.497433 133162.536583 42368.001842 28791.669096 27163.463151 156144.565892 36579.260799 60290.030829 156800.056541 327899.978740 1.779691e+04 1.015669e+06 8.218186e+05 9.363165e+05 8.412677e+05 1.144125e+06 1.391622e+06 6.093404e+05 1.788791e+06 7.553842e+05 4.640682e+05 14666.048186 NaN 7000.000000 NaN NaN NaN 14805.182987 NaN NaN 16324.053530 NaN NaN NaN NaN 8324.256184 7000.000000 10147.836010 NaN NaN NaN 11154.635690 7000.000000 NaN NaN NaN 3708.609688 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2012-09 4782.323680 22880.442849 11429.532696 47502.075595 77043.209326 87661.268250 66057.084213 79374.048358 138958.739218 37866.042032 117662.666661 51147.669134 85548.224863 45726.195816 46501.867297 16195.247510 42791.821080 58181.659107 15527.072153 24897.520984 68290.047825 401999.454748 513805.387419 161758.744299 254869.058374 14714.456906 2.797458e+05 1.297543e+05 6.151693e+05 2.875089e+05 1.107939e+06 1.444039e+06 1.499810e+06 1.661533e+06 6.450408e+05 9.411517e+04 4.433165e+03 15755.084200 NaN 7000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 16459.408499 NaN NaN NaN 6036.308553 17250.243800 NaN NaN NaN NaN 7363.081283 4705.283024 14000.000000 11535.143030 NaN NaN NaN 7000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2012-10 13392.784604 24607.001740 50414.540761 124251.484949 101808.869480 92234.661334 74074.183153 48664.229515 90270.109542 65869.040778 121662.607250 76275.982868 83724.750873 31518.252570 66135.398850 48764.252319 35108.828002 47038.518634 8119.312537 11647.762270 14553.329476 35043.468199 32936.029271 200726.817683 285318.702200 24067.790647 5.259014e+05 6.542251e+05 8.243570e+05 1.012532e+06 1.320903e+06 4.750545e+05 1.680876e+06 1.609160e+06 9.870117e+05 1.819244e+06 3.786796e+05 640988.860223 180000.000000 15073.404598 NaN NaN 24307.100512 2457.999219 10069.180950 NaN NaN NaN 4956.270161 18914.565128 NaN NaN NaN NaN 16623.700980 NaN NaN NaN NaN NaN 8800.988722 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2012-11 NaN 23836.213272 48792.224931 55343.062689 33308.312611 64337.059882 74582.400887 130430.570939 137354.714644 56972.644187 63432.353146 86294.779338 86902.256658 71846.807676 84324.150363 29526.104773 13596.099376 25043.844922 55370.713690 71158.171811 28296.654801 15742.904502 56213.616276 157941.200260 13315.558294 135915.605322 4.420056e+05 3.524918e+05 8.993039e+05 9.640999e+05 1.250449e+06 2.346172e+06 6.309622e+05 1.178927e+06 3.918278e+05 1.431151e+06 2.856120e+05 NaN 680.174237 NaN 7975.967841 7000.000000 NaN 6817.598678 19805.864782 NaN NaN NaN 15924.622080 8269.025198 2991.873560 NaN NaN NaN NaN 6913.774780 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2012-12 26589.428550 92682.335164 95499.229782 61044.413661 40349.111355 114014.132659 63278.940714 76951.388273 39293.667232 69102.513583 99172.613788 67616.873120 45528.221214 78035.440338 61247.995607 35637.000257 58299.787952 81198.896338 17209.305626 82255.818789 104505.456041 36292.321514 2016.150153 18159.170051 8956.127558 811767.885776 1.069528e+04 9.161806e+05 4.756535e+05 1.789445e+06 9.780726e+05 1.038921e+06 1.575781e+06 1.303919e+06 4.251073e+05 3.883471e+05 5.144240e+03 NaN 4825.817052 2908.716565 5812.910782 7489.031822 6246.806119 NaN 21000.000000 11191.060010 NaN NaN 3716.191653 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7245.019880 4999.072330 NaN 5208.915505 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2013-01 NaN 42970.866185 66687.308962 159789.744720 46741.461593 30422.403198 88811.950803 101152.844081 118663.510810 127005.639607 19455.262565 76671.377198 88132.477399 94696.486287 45175.397009 59123.078001 34620.972110 32898.399368 63272.853533 22409.557575 29950.381859 116920.204240 137369.228403 13329.587298 254241.023414 422437.527779 4.379773e+05 2.366665e+05 8.971317e+05 1.822859e+06 3.254444e+06 1.176158e+06 1.729793e+06 2.129892e+06 1.240142e+06 4.753263e+05 2.800000e+05 NaN 12775.154211 NaN NaN NaN NaN 15010.166350 NaN 12838.409285 NaN 8516.716038 NaN 5074.198618 NaN 6705.533326 NaN 2562.993606 NaN NaN 6749.327947 NaN NaN 2611.107770 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2013-02 27988.063022 15629.833609 28948.168970 61042.564600 61915.233356 96966.623798 81283.640595 127685.937748 43300.285993 66366.357603 61425.090184 56348.898603 55106.931037 79322.159845 27181.821797 127080.605218 24079.243819 58246.761402 31258.834412 35894.965980 56973.711360 40635.885152 72851.681357 70439.447389 94170.133270 323491.851870 5.352050e+05 5.104362e+05 4.615647e+05 1.132528e+06 1.213603e+06 7.929572e+05 1.615467e+06 1.591917e+06 7.031239e+05 6.400000e+05 NaN 180000.000000 233841.275500 19578.580739 10082.475110 5156.942078 12952.126780 8756.168314 NaN 7000.000000 NaN 9400.285000 NaN NaN NaN NaN NaN 18897.724065 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2013-03 17310.865710 45039.926763 16633.674996 90530.355038 81602.048194 69334.243402 41265.179314 92797.508690 101917.676355 62076.461147 16547.049130 90551.442426 45510.375749 55569.673073 76788.987771 68341.045927 338263.321620 55873.911213 22078.439732 51174.401388 59819.246523 10615.472290 54959.145196 17426.366652 15421.693965 229872.724690 5.171428e+05 5.405504e+05 3.891541e+05 5.349411e+05 2.174739e+06 2.822074e+06 8.427007e+05 1.165853e+06 1.286296e+06 8.550407e+05 NaN 265328.561062 360000.000000 NaN NaN 599.914447 3796.855580 15492.580910 6399.257258 8921.195062 17596.481160 NaN NaN NaN 14938.409940 NaN NaN NaN NaN 7632.267828 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2013-04 5213.534716 42254.448359 68151.470132 103667.469382 69270.864240 49540.808047 36944.638362 42079.307399 159250.468053 74059.870431 62260.772934 54734.215224 62209.947330 62617.246345 27767.768890 46609.027610 50331.895081 56459.155280 53996.966675 75350.169273 37563.076710 60988.605142 183122.102870 155382.919052 32111.334290 426906.287501 9.966769e+04 2.943537e+05 8.489355e+05 9.858180e+05 1.645841e+06 1.297414e+06 1.676133e+06 7.729731e+05 6.795093e+05 7.511167e+05 2.800000e+05 171792.483529 5065.274024 NaN NaN 28000.000000 9969.744644 NaN NaN 13808.678902 7574.173448 NaN NaN 19000.000000 3561.769932 4230.279044 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2013-05 13466.308532 44342.969909 57493.796661 127928.893045 96144.630358 124242.358403 81810.204271 94750.323520 54529.160465 97799.077520 67816.473758 84853.851888 80308.196992 52392.586001 61498.537033 68407.512540 28140.944423 64603.206164 27906.860235 80282.466575 174946.430120 34852.595758 27810.311551 354689.100485 729384.025710 21085.873589 3.329994e+05 9.396308e+05 6.717576e+05 1.962507e+06 1.104445e+06 2.635585e+06 6.005106e+05 1.700149e+06 1.634468e+06 4.372574e+05 2.870000e+05 NaN NaN 11562.947945 22603.678444 12812.462160 NaN 6376.929528 NaN 8359.626819 6302.580101 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2013-06 6851.046160 41898.804443 67218.094579 97914.582813 48493.323275 31632.046719 120446.003248 33589.342398 63140.204796 71564.846290 75411.635269 80843.009094 54798.567934 79716.078008 29432.766275 46001.478449 70200.629154 43242.600876 102238.324050 53310.872961 54364.769222 31299.246162 232560.715391 6218.406140 17133.088677 515366.455560 1.538436e+05 1.606199e+05 7.995187e+05 5.126378e+05 3.193492e+06 2.132832e+06 2.456402e+06 1.378216e+06 1.400631e+06 4.828153e+05 1.291986e+05 NaN NaN NaN 19980.751516 7000.000000 NaN NaN NaN 6664.802824 NaN NaN 4945.434290 11116.651450 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2013-07 6782.902842 48280.849566 91311.499293 74150.344557 82262.819010 98736.828029 63087.483602 68951.825023 35752.940307 21273.949454 132177.344525 26925.746999 61660.798146 57839.394301 68521.201926 101282.440507 92303.924364 44123.390018 28977.041621 18380.124511 30097.010268 16955.457255 52771.796159 118823.692910 508910.159177 29638.996986 6.148862e+05 1.300326e+06 9.194265e+05 1.301019e+06 9.253742e+05 8.694741e+05 7.884189e+05 1.948190e+06 1.393049e+06 8.008854e+05 7.539347e+05 180000.000000 544.672072 NaN NaN NaN 5663.891540 NaN NaN 19224.174763 NaN NaN 3120.678535 7000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2013-08 21493.736878 15520.709041 60462.608119 113823.496642 96250.337738 70673.718765 52833.515895 135529.308357 99627.391574 61677.189433 110307.083592 65173.960075 47224.263162 79447.106080 39518.654241 40089.870085 60167.675982 46023.912980 60686.793205 39306.276608 40861.153269 2969.304927 165891.199558 417417.317446 348152.951950 286622.018173 1.048359e+06 2.785873e+05 1.436090e+06 9.839315e+05 9.276911e+05 2.025566e+06 1.106302e+06 1.432920e+06 1.376046e+06 9.298977e+05 5.988390e+05 20751.441887 428176.003012 14000.000000 27367.433670 5208.698183 NaN NaN NaN 18113.364750 14000.000000 NaN NaN NaN 4611.832924 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2013-09 10687.554570 29806.407073 67036.804484 74913.242413 37983.861100 61431.122064 119461.170674 73677.286680 105033.067693 68282.468316 112486.336092 115616.373055 50785.512645 97859.409438 60040.006441 75755.746128 44698.390708 33810.813312 30546.918445 63270.036651 29637.262930 18692.616484 378817.974245 4687.092943 149460.562961 286108.385440 7.543974e+05 4.307409e+05 1.137927e+06 1.593949e+06 1.359168e+06 1.291332e+06 8.274125e+05 1.099277e+06 4.715512e+05 1.825929e+06 5.676615e+05 325509.104363 19000.000000 11916.257459 12024.665561 NaN 22340.768270 24248.289040 7334.295552 NaN NaN 6540.121014 7000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2013-10 NaN 56517.023888 65417.836327 108450.960353 61173.240937 122851.957422 84059.229957 62060.472013 77852.105142 76942.573526 54352.503235 70955.110188 94883.060826 22573.494619 26510.310156 96399.344330 19745.393421 42375.173151 209425.715594 9910.351785 29345.571904 48855.836872 301833.378567 36342.980178 219058.685451 341213.986109 1.464013e+05 9.780085e+05 1.043511e+06 7.862373e+05 7.485429e+05 2.045537e+06 2.160948e+06 5.488809e+05 1.260953e+06 1.057019e+06 4.078950e+04 351015.387626 166467.590583 NaN 18524.165465 14000.000000 18138.974970 7000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2816.282521 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2013-11 19467.118469 39753.612160 72384.838332 58139.878721 68275.186724 139825.518088 33666.375113 112055.805498 79055.750169 129779.243843 60560.767403 83997.475622 69988.899309 81477.811597 56860.360258 40814.910358 42746.511552 34332.058531 25540.598901 22509.926512 174331.804027 22154.613754 38897.008462 258494.156101 27560.994844 112641.289293 3.945288e+05 4.307503e+05 2.121664e+05 3.919781e+05 6.631136e+05 1.339811e+06 1.215649e+06 1.288634e+06 1.635438e+06 4.015812e+05 1.913656e+05 595728.700768 NaN NaN NaN 22123.015399 NaN NaN 32373.551704 NaN NaN 13294.864551 18853.725949 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2013-12 16508.968579 55117.462232 21956.205867 87867.308461 68005.873030 70145.946226 55663.787074 84040.311812 79976.440325 42145.200734 56707.222234 36945.403614 116400.145708 44294.325625 8337.139896 49437.910850 78667.587248 18079.165367 19803.871191 39941.860865 238984.087444 57841.919696 204109.009972 386664.454000 117220.879514 43709.801633 5.248744e+05 2.203477e+05 6.789611e+05 6.491085e+05 7.098767e+05 1.519165e+06 1.763656e+06 8.954874e+05 1.280474e+06 2.972427e+05 4.316323e+05 2173.166532 9744.078912 27655.254283 5155.768750 NaN 19000.000000 11884.290480 NaN 2561.507702 NaN 3262.315463 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2014-01 18193.615004 21745.616003 37123.325715 133688.641994 114663.352432 108694.112636 65123.078266 82659.798140 54213.211334 95810.771672 72691.211877 90497.611881 39496.394383 63116.935792 55961.095364 63921.094983 76625.933648 33921.288564 24108.316330 135790.918991 53083.886251 220750.025098 10978.363967 151287.418912 297354.581769 212117.796074 5.566719e+05 6.929247e+05 2.044277e+05 6.132758e+05 2.254386e+06 1.335350e+06 9.339803e+05 9.181987e+05 1.597495e+06 9.045387e+05 4.059007e+05 643443.135354 NaN 33327.603111 1457.147080 7780.537762 1505.277880 7000.000000 NaN 7000.000000 2200.973747 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2014-02 11026.197800 45821.827640 93402.484775 112069.606984 135704.201050 110294.513685 46842.315555 95022.205509 66433.409682 85841.689536 108572.446159 71043.368174 61142.947348 78813.624070 77590.425240 63514.033532 81413.768117 60865.062717 4112.207544 20858.982796 NaN 21153.034828 220320.183278 163996.451958 371253.474145 221742.157122 4.592018e+05 9.535892e+05 5.916407e+05 1.149968e+05 1.861001e+06 1.228837e+06 1.245592e+06 1.746955e+06 1.111973e+06 8.784765e+05 1.921667e+05 11242.330154 7554.100571 NaN 17332.509080 NaN 21594.097695 5916.661647 NaN 3571.597883 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2014-03 41856.032839 24013.075063 103901.773484 104195.373641 114878.266529 155698.857019 87384.330321 132560.629505 76107.028759 118163.694097 61297.159908 47225.304934 76461.714189 65991.709744 60794.858101 61796.942326 45437.707943 32754.713275 12519.623950 107184.643067 277040.807773 36150.536860 199393.909519 4723.559636 141956.497095 29800.642097 2.485032e+05 3.161585e+05 4.921938e+05 8.354045e+05 1.304642e+06 1.238798e+06 1.305639e+06 1.721676e+06 5.997509e+05 1.071144e+06 1.259519e+05 381231.752129 172514.759135 21333.624691 26290.760815 5955.249459 16877.510340 21924.855746 NaN 7000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2014-04 25232.184583 14000.000000 60052.904826 81449.449158 98592.403509 83581.205827 87931.778124 104719.749933 83453.671453 98973.927374 58561.568221 58437.774627 76255.738051 101390.269022 69617.702510 40110.635040 38710.569752 25366.465042 61955.884883 25009.266000 31598.187314 54048.803677 11851.394530 141845.787481 524859.850658 693237.065059 1.309337e+05 3.152621e+05 5.084428e+05 9.868936e+05 1.107499e+06 1.628701e+06 9.459133e+05 1.994376e+06 1.248361e+06 7.000000e+03 2.861492e+05 NaN NaN 3823.738205 7000.000000 NaN NaN NaN 7000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2014-05 NaN 17227.928985 27750.821450 64920.312930 52425.305222 104786.922285 51431.543443 75141.609363 94043.024894 110458.538993 91977.050437 94845.116068 42100.162714 37766.071179 70352.134251 38031.178080 27324.267980 43493.409227 73484.344127 47879.400389 40091.072625 43696.871650 197505.830961 354590.402357 796275.221621 501822.287745 9.407318e+04 2.086054e+05 8.400150e+05 5.353851e+05 1.222320e+06 9.372390e+05 1.124267e+06 1.809481e+06 7.518762e+05 1.112245e+06 7.122555e+05 5503.027815 NaN NaN NaN 19000.000000 NaN 12407.219270 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2014-06 NaN 32351.229848 31836.316782 66289.251427 81787.337215 107053.192243 143595.368132 59589.625334 9302.495418 76650.181977 124141.065286 83364.436760 41465.820645 86065.819186 34686.068726 55951.600356 83707.079866 55792.122597 165451.433796 60042.224137 31799.379255 22992.429547 10304.208798 47204.539329 309685.077359 295442.552497 1.044091e+06 6.892586e+05 8.172055e+05 1.459404e+06 7.957606e+05 1.894393e+06 1.258487e+06 1.485590e+06 1.291553e+06 8.570753e+05 5.338876e+05 466078.465078 NaN 295421.578684 10671.210804 17585.537431 17936.294110 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2014-07 17395.126262 43535.215270 94354.149357 87021.707853 92540.914175 106502.437536 59634.837614 111315.719528 94168.086970 52377.829211 58395.495132 128251.420261 80860.585272 46192.051861 37533.072122 61260.917809 56111.977217 19568.079190 52970.665605 14526.357084 45278.152241 91969.711148 316389.200871 23371.563584 352996.439150 367989.597703 4.783819e+05 4.344751e+05 8.478634e+05 1.255281e+06 6.505439e+05 1.765331e+06 1.514355e+06 1.560650e+06 8.758149e+05 9.140881e+05 3.634125e+05 NaN 8398.633653 2863.147884 28156.702124 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2014-08 17118.276431 42752.625229 84450.652063 114023.717706 152833.806072 114121.212678 43485.638169 218119.103107 86276.046200 62235.259926 87107.280149 105437.946739 68083.995035 83227.247222 11694.651496 40618.768296 94119.673368 86156.536419 185570.010872 58978.612847 25249.083375 160572.315930 287744.976689 147455.676455 179415.635379 386769.056379 1.047920e+06 5.811764e+05 6.703268e+05 7.402687e+05 9.899028e+05 1.345040e+06 1.048110e+06 5.172193e+05 5.718047e+05 7.412821e+05 4.745204e+05 553602.058553 NaN 4739.020481 8852.389127 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2014-09 11766.356540 70613.585057 90230.081727 101852.600266 76066.255398 89862.791351 151175.866617 100473.424656 103208.746962 58935.152592 97079.614731 129682.745064 57545.028781 86011.194043 52566.195198 33350.920165 77655.827773 28722.831894 36532.136163 28919.582885 60075.572549 72839.456149 21977.481030 130712.385050 481402.426382 34469.897880 1.898491e+05 1.294468e+06 7.848245e+05 1.604948e+06 7.730516e+05 1.003704e+06 2.264034e+06 9.690580e+05 2.075566e+06 8.627908e+05 4.877316e+05 560000.000000 6225.141106 14392.718433 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2014-10 7686.279785 47288.690974 61263.717332 58860.540843 100249.116388 60196.918544 136339.434198 104905.947161 158469.829867 120334.556147 92613.523206 86727.441392 103286.805116 49770.280858 106875.401280 60855.470633 63987.812014 37601.528987 44265.371000 28034.890801 84165.344156 18401.552009 114425.800160 18925.289270 41378.655775 29410.028093 3.377927e+05 3.458116e+05 1.406488e+06 1.178639e+06 6.524484e+05 1.298710e+06 1.201304e+06 5.332826e+05 NaN 7.457256e+05 5.735299e+05 280000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2014-11 NaN 40085.299101 51551.273656 20923.904293 141741.326787 111531.853596 77865.577974 65298.455492 151870.053321 82061.009567 61697.287153 93122.910777 83803.651162 43913.672786 77276.779451 43448.623639 36094.214541 68528.384644 16350.415372 182462.893770 63248.816014 299616.780888 26978.323945 159313.694759 309841.096392 465701.774370 2.721091e+05 8.752746e+05 6.730805e+05 7.601739e+05 1.433160e+06 8.290349e+05 2.283413e+06 1.305887e+06 1.464814e+06 1.178750e+06 4.047749e+05 206112.848459 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2014-12 2338.009450 42696.189137 56894.439643 95114.713327 45989.840560 98958.952206 76403.265792 110120.637922 142920.802261 102379.619600 60846.409583 55040.740891 46001.614251 71422.187096 29877.757318 45891.358951 24222.513506 84149.338348 35899.811225 56938.134099 298184.935001 42779.811143 36294.889113 92641.894669 11117.833168 199758.341469 3.807108e+04 6.771645e+05 5.766198e+05 1.113827e+06 1.795436e+06 1.338659e+06 1.300858e+06 4.778822e+05 1.320780e+06 3.478895e+05 6.115183e+05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2015-01 NaN 18809.131752 43643.076263 143476.365405 134608.627856 72838.540601 134335.866536 90809.617198 76374.529652 44317.805600 44963.949373 116092.938968 72389.838029 77531.956013 92559.582908 70792.363429 93422.566104 19364.960856 51135.080708 58307.591149 98557.046637 171828.994625 16357.206094 164580.481733 271290.207578 263908.608181 7.310979e+05 2.617977e+05 4.444601e+05 9.430313e+05 6.540549e+05 1.983315e+06 1.100738e+06 9.984796e+05 1.853317e+06 9.114406e+05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2015-02 12412.355755 38406.845556 33393.782768 67837.760684 133775.471117 130118.675093 63956.354202 103581.623904 102121.561858 147880.848889 94519.467458 70703.530746 78163.588148 55992.518926 33768.401630 60343.512442 55206.045005 43734.718542 84779.334566 76371.753878 154218.819587 48242.969027 27646.576463 159038.475259 10543.399407 568771.844307 7.952086e+05 4.205424e+05 7.719330e+05 9.968293e+05 1.272497e+06 1.707763e+06 1.679003e+06 7.249045e+05 5.715680e+05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2015-03 4368.139941 61775.887520 30136.005063 144623.195652 55422.389557 104909.697280 55208.760267 55274.698545 92856.578086 124600.672630 77953.801804 107434.771768 43840.814860 79732.787937 38050.018025 63033.915023 79369.665209 16071.851556 61872.697863 47902.333668 49743.103874 24480.870749 25348.099244 140844.245330 277158.288574 448419.242716 1.582105e+06 1.128602e+06 5.532564e+05 1.515552e+06 1.199394e+06 1.429829e+06 1.789496e+05 1.904034e+06 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2015-04 4120.397718 44016.083166 42098.174698 80937.176395 111497.252309 101099.525247 119115.739368 128819.592112 102164.280538 96918.413806 50660.778972 72949.065053 74423.421664 27681.022975 82385.876087 32462.299607 30549.388036 87759.712991 59149.196196 61675.427831 49913.956218 158963.301057 21810.137418 10729.064205 949117.308496 278402.094726 6.002861e+05 5.903465e+05 1.671649e+06 1.222692e+06 8.994191e+05 1.634694e+06 1.214017e+06 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2015-05 NaN 16343.780275 134683.935192 147597.361003 166878.862224 127495.519739 80628.987804 54868.793800 119863.863223 114562.929158 57458.774398 60464.764226 74781.341514 137108.989006 84540.621394 63839.882522 53321.314742 84600.798385 42817.982258 30342.687954 23479.032326 25995.936780 32150.807773 57185.820235 373004.903124 256129.870303 5.249663e+05 4.073522e+05 8.464785e+05 1.405456e+06 1.404862e+06 8.756084e+05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2015-06 9191.127816 34263.624861 27620.306251 139037.915115 113553.257273 93092.045776 67707.398150 159902.536216 103246.353092 190275.446707 60978.815043 105951.864825 91456.906547 51097.242328 59742.359319 41047.145476 48048.962654 65014.351742 55238.028473 53775.598296 74711.669645 65403.459055 516914.261126 338918.453160 32508.514160 24680.414930 2.730094e+05 4.430222e+05 4.957713e+05 1.260089e+06 4.740520e+05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2015-07 5872.315796 61431.291838 113522.374176 96030.478574 133266.844718 130305.038331 64905.254190 58480.126318 94984.665207 72183.521869 78983.569059 74241.045574 52909.888868 90725.673217 73757.223592 53223.803895 81529.001882 36539.587446 19516.717846 44597.550143 153507.609854 38940.929237 32784.556837 58657.933191 21181.943763 542757.405428 4.857625e+05 7.320445e+05 1.689266e+06 8.333349e+05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2015-08 12275.876950 73665.971167 69771.521645 156546.149062 96828.635293 122892.653522 77525.291302 120597.162868 42213.457509 81603.139232 64318.685029 82587.536028 70822.690426 54069.221152 86280.324966 61411.904761 29181.467011 93807.472649 10591.579043 120473.835509 44354.048698 57071.138285 55456.304615 68991.650804 208825.674298 52347.075661 5.573485e+05 4.825662e+05 1.013729e+06 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2015-09 29401.764323 45522.015799 76968.040204 146839.948554 171673.679256 109429.096009 86090.895235 98514.084480 83464.884211 61289.279897 106945.334949 123620.792997 36005.695177 111817.545698 97812.012630 71550.378735 133081.814697 52059.620013 69381.213861 206638.571652 46697.251204 24755.437891 41026.125804 405652.063289 127807.538226 150591.819723 5.798513e+05 4.420908e+05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2015-10 14000.000000 18823.580135 64808.886479 86112.369720 33951.887363 94798.147426 41473.460244 114279.219218 95470.452262 95322.271315 84571.513563 87283.315644 56826.229766 46418.390772 102357.785120 36633.859700 55331.328885 61585.508226 42312.614360 19390.945153 58927.385073 104921.071975 19228.360716 156208.667108 54768.101002 306567.082809 5.968770e+05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2015-11 NaN 24865.758304 74507.452518 52944.105766 109359.561135 98135.981690 160380.544193 46511.473410 206774.167009 128625.196728 125749.283046 79550.899988 76191.422212 89872.173002 67238.315529 60955.421537 24439.191831 21047.667487 38010.055279 67547.641213 17088.640029 11994.180304 39623.869759 136232.327155 419937.900185 19556.256954 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2015-12 14000.000000 34498.369406 85505.412309 113845.813135 118239.229726 121277.218444 179033.274623 131329.638216 130356.868676 89312.029471 50001.263705 131720.019853 114096.053064 80505.435581 47345.897743 107853.847684 51370.371877 62388.220925 22932.368203 48682.707999 164287.941261 156485.280890 34689.496090 171021.042677 388756.671990 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2016-01 3213.543940 16520.684619 48605.226108 63442.108722 64330.296181 156535.525771 70535.750329 90185.961127 88647.097698 87277.722080 37585.548112 129838.454174 49775.368916 99477.619056 79483.384567 77709.064810 56914.923493 49974.636491 49813.369829 11723.025526 42432.701569 92444.945865 65657.025561 302148.945562 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2016-02 13891.629340 20721.691370 112166.316749 154318.566251 93667.327677 117578.257984 114468.238241 77207.158186 79019.522681 85925.357894 62818.373369 94653.274923 98626.259639 14412.050378 71903.488396 63442.861487 52747.037286 60027.653938 40008.382480 206021.036486 46890.568780 45358.088045 166532.167813 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2016-03 18353.550375 48494.631841 70674.791516 115885.521080 83612.153482 45276.454051 123735.672613 114338.914912 79022.075494 96179.004264 104153.365919 78420.661052 171254.111316 64222.446520 43806.575540 34980.385712 16933.353509 36318.272021 67986.442666 32546.776357 54145.301365 13493.482671 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2016-04 14780.520614 35741.458577 51817.548576 124194.948588 76219.573225 168821.419700 117504.571796 82978.012887 99148.493702 112663.905688 47357.387177 91977.866046 59685.252396 118258.978619 38365.804252 58137.086830 54237.801338 78418.236388 71326.721028 59282.610260 85403.308987 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2016-05 NaN 32920.776360 80573.646233 128677.203503 98491.267711 138235.571025 110125.330488 110887.267995 150280.984291 74848.724902 54051.819831 105564.489585 42873.921065 51942.612413 34218.518171 94820.525215 81052.688242 78267.767639 13675.949254 25982.914677 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2016-06 17958.638920 9031.290904 35720.570300 163643.856247 172139.047804 157652.546874 154167.597823 120193.385494 100214.093197 62572.447623 82107.496478 108154.178521 70208.521568 37141.252390 86357.027860 69921.829085 62875.428241 20423.255196 24443.879967 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2016-07 36454.457248 24782.897875 105234.099377 116615.976124 64114.451842 118425.785680 107282.550162 101314.686533 136164.358434 95887.527655 160987.563259 65113.829226 110219.023402 104432.987704 50962.266199 136896.654248 80842.270086 95857.222846 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2016-08 45280.373036 14224.178374 93540.570848 147757.945387 88369.564695 195297.446098 117493.748560 57655.840012 132907.265603 100460.044301 84736.522917 101950.878263 81994.715213 58406.357588 55984.279463 54491.161014 87532.982072 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2016-09 13543.632993 56468.414754 84514.463120 106895.796922 127087.926687 89314.051675 132691.450853 153691.498737 62591.301678 133208.213752 88052.362757 64577.593705 63639.041274 97667.426442 102568.832260 92328.114290 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2016-10 1765.824878 61195.914947 80436.515750 123346.321677 82946.887915 158136.929363 168589.126365 110018.518191 86504.029415 162549.196934 80314.320545 131253.273865 95130.219265 22490.001498 61574.451140 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2016-11 NaN 55837.251699 111441.725643 110741.296392 111772.167542 44847.384719 164147.485673 180125.984382 90888.981098 71973.259517 92692.770710 204372.431433 43569.263275 35989.538721 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2016-12 NaN 52805.659963 55386.352687 116174.812373 107610.806877 109759.341040 74635.362208 145938.259214 100703.178078 114896.817293 98215.783375 74192.406168 145322.425729 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2017-01 8337.875863 26000.000000 121221.366085 104138.452826 113299.545815 86085.752607 139369.099191 127013.485742 66154.704652 111713.185860 83569.214341 161872.714059 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2017-02 NaN 50237.487443 101651.411862 103478.579796 94797.505236 94285.239288 160239.006593 141801.930962 131584.577665 94257.374842 59566.901626 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2017-03 4476.248773 20775.191311 74392.325782 72249.752924 143323.397539 56307.436025 210407.467883 117053.877647 101546.367791 93076.579694 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2017-04 NaN 30750.642034 126807.879895 154838.817832 157090.350860 72105.725147 102587.339458 91454.397901 142688.966324 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2017-05 3022.335184 36811.264195 54334.199788 80436.891802 81314.614006 160837.572465 180651.804749 88441.462952 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2017-06 NaN 31858.167598 37910.528589 81228.553673 121618.983828 85184.796073 110103.351522 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2017-07 28827.335193 30987.279514 126229.848204 72825.784504 80075.315891 119390.465916 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2017-08 NaN 14000.000000 105952.492729 81991.210907 174870.150263 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2017-09 18589.176575 33316.659725 86056.984325 152143.727464 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2017-10 NaN 35037.196888 104444.385044 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2017-11 4088.116947 10599.333280 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", + "2017-12 10748.025150 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -5723,161 +5939,36 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " 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\n", - "2008-01 NaN NaN 46915.015123 19898.778972 57215.983936 89783.258084 18301.827646 95054.432894 10332.363153 91772.229823 50403.256100 25904.392469 20363.039991 53973.827076 42845.725397 72887.347019 45247.565785 41837.701048 19000.000000 20681.849010 7437.519458 66622.733500 277594.082220 21437.716875 31795.146380 818091.638041 3.775590e+05 6.231213e+05 4.961923e+05 3.729639e+05 1.613041e+06 1.510690e+06 1.463860e+06 2.705437e+06 1.258599e+06 6.154958e+05 3.662470e+05 285689.926240 187000.000000 NaN 8733.822202 NaN 7324.582575 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6908.747829 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5659.301494 NaN NaN 7509.548931 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2008-02 NaN 28749.365091 22109.176517 79032.630204 63454.689224 59993.109001 64682.696457 68501.669363 33694.528307 71670.163132 10845.932008 76992.306674 45118.695949 31260.402970 31628.854136 44746.068059 5437.649534 28559.099760 20605.070884 23776.507583 243735.616281 127662.219754 63657.136032 23716.146264 341144.987773 963831.511040 1.269554e+06 7.748447e+05 9.630401e+05 1.733778e+06 1.207842e+06 1.042254e+06 1.637606e+06 7.552154e+05 8.835821e+05 8.399512e+05 1.800000e+05 180000.000000 360000.000000 NaN 14000.000000 NaN NaN NaN 7000.000000 NaN 13471.002738 9292.483535 NaN 2696.680976 NaN NaN NaN 4607.561736 19000.000000 NaN 29395.358080 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5688.953874 NaN NaN 6803.309901 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2008-03 NaN 48805.786934 27949.453343 90412.574923 54556.680461 83507.369630 12591.483469 72035.009198 70352.890543 35222.888014 52924.695857 51321.624646 72800.675832 49987.284069 55533.845242 51487.533043 62122.202241 60517.179547 87292.816315 568.051158 209542.083952 195077.956939 27905.427801 38143.270557 531267.427192 4534.961367 5.881135e+05 1.934318e+06 4.679430e+05 7.939318e+05 1.397594e+05 1.446579e+06 2.451659e+06 7.308834e+04 8.804376e+05 5.756134e+05 4.930000e+05 1881.612725 NaN NaN 1000.853922 8969.105379 24471.371758 NaN 11748.314370 NaN NaN NaN NaN 26000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6619.249157 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2005.192531 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2008-04 NaN 30758.035988 17762.893769 70872.089511 30232.607725 39494.326674 66729.041632 122100.008971 20997.801217 38218.309668 25099.184168 57116.190737 15314.140055 40254.315090 19133.327261 26000.000000 18733.664985 53368.886734 21912.843431 10306.440238 225171.438288 29537.719020 14847.002433 166675.111023 364661.417892 124019.116100 4.990757e+05 3.898548e+05 1.030188e+06 8.078577e+04 1.331031e+06 2.270879e+05 1.562218e+06 7.519102e+05 1.079334e+06 8.612414e+05 6.285716e+05 16939.659046 7050.342612 NaN NaN 15151.604090 NaN NaN NaN 14180.136129 5380.837759 NaN 7000.000000 4562.797748 NaN NaN 3112.936227 NaN NaN NaN NaN NaN 2965.995285 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6905.158619 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2008-05 NaN 38672.002824 86973.993208 20482.742048 58399.893977 112014.627961 31353.769533 22456.706601 53777.576031 93303.380912 67147.804506 56185.463227 57445.177874 47567.761935 42031.695290 50712.485157 92748.951997 37002.772745 54789.026507 15321.048402 56936.887566 3998.701612 189215.389182 288549.786772 368151.510701 426318.812473 3.320716e+05 9.422780e+05 9.170250e+05 8.452150e+05 1.317951e+06 1.964767e+06 1.529700e+06 4.748201e+05 2.556627e+06 1.219733e+06 2.946814e+05 481628.417071 298689.472237 NaN 5988.910750 4224.881747 7000.000000 1167.332199 NaN 4868.954823 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3970.064758 NaN NaN 2521.327635 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7051.450295 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 19000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2008-06 NaN 56788.951887 73350.983156 97840.012755 64816.230160 61083.172325 41685.246943 87171.779554 61417.669199 63097.186796 20006.680765 47075.459591 52287.664795 14270.298675 22736.166918 16373.506089 40118.505861 23743.675639 87540.885935 16206.638929 101835.079064 7739.420104 78864.383048 24880.985746 9783.481826 189213.215790 1.696567e+05 8.605861e+05 1.287994e+06 1.455948e+06 1.199910e+06 7.166634e+05 1.401694e+06 1.448055e+06 8.333596e+05 7.990052e+05 2.010349e+05 NaN 180000.000000 5151.648820 NaN 11330.047576 NaN NaN NaN 15855.145410 5406.788588 NaN NaN 7000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12078.357180 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4755.551245 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2008-07 NaN 27867.438010 45803.748629 61495.415066 73279.254948 71590.758310 111807.121771 80249.149104 40631.887383 32433.954204 51969.431012 34789.100369 53686.757541 42535.242123 40374.942262 14232.975097 19539.866708 22674.709098 8906.188985 30519.478914 20927.523404 6712.888032 28262.207381 96652.054565 14000.000000 134978.920716 4.433325e+05 1.383381e+06 5.108693e+05 1.345167e+06 4.648840e+05 7.346774e+05 1.967013e+06 1.052091e+06 1.032363e+06 7.022635e+05 1.896061e+05 7000.000000 3502.156729 NaN NaN 10745.962575 NaN NaN 29601.305897 10635.267238 2254.875111 10118.603300 NaN 1030.151109 NaN NaN 7571.562484 NaN 5988.307359 NaN NaN NaN NaN NaN 1578.971749 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13274.484130 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7000.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2008-08 4832.347658 23831.004511 52510.972980 62649.428820 45955.021136 133133.176956 81732.676394 39709.453582 112115.389608 21367.124066 19386.667046 36759.360580 31528.994879 41324.515512 10346.951390 24925.025056 5431.341940 30605.798472 35527.671788 21604.104855 14842.511530 150119.276167 163004.785907 9975.491207 36263.876300 263532.617440 7.675597e+05 5.470815e+05 5.459336e+05 1.100809e+06 1.150539e+06 1.119740e+06 1.638546e+06 6.749716e+05 1.608071e+06 4.873018e+05 5.610617e+05 163780.135600 NaN 11623.029590 NaN NaN NaN 14000.000000 NaN 17870.504328 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7413.416076 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2008-09 NaN 43464.271322 86156.783771 52664.111596 89928.135042 88738.316556 55617.430853 26599.214109 69521.599239 46788.360093 118862.882889 41956.949936 37001.390416 23008.928446 44061.076102 69775.279709 16980.732775 51150.535770 32458.566343 NaN 11811.942998 26888.471654 11780.700614 195646.102028 377533.779015 658631.357501 9.896422e+04 7.645410e+05 7.244829e+05 1.237786e+06 4.198113e+05 1.511842e+06 1.600791e+06 1.453320e+06 7.382743e+05 5.434327e+05 3.651860e+05 462156.249390 4760.959323 NaN NaN 9714.680902 NaN 5463.344138 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12781.630410 3819.546270 NaN 2569.502182 NaN NaN NaN 14000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7000.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2008-10 NaN 12487.697845 21939.093970 53387.901664 52414.633499 92085.830208 45780.592380 72242.152596 83359.423616 47594.115342 48843.809489 9119.705633 38617.176529 65675.754037 93119.937833 13257.633515 66116.511243 53554.223334 44766.285466 34460.085413 7000.000000 26839.191902 23450.012771 283927.984779 143802.402000 100402.913630 4.613517e+05 5.582658e+05 6.157232e+05 5.127402e+05 1.210595e+06 1.494159e+06 1.497015e+06 1.599175e+06 1.363297e+06 5.428681e+05 5.197737e+05 315117.728016 NaN NaN NaN 5082.916416 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7375.380640 NaN NaN 4936.722648 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9948.002936 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 19000.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5182.60652 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10406.17676 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2008-11 NaN 45472.755295 9415.617959 78967.025155 84826.273711 39548.905384 41010.734986 73999.698639 33256.841532 35802.072139 18807.273945 30132.184154 40017.913484 58925.091208 81300.124564 22216.288423 36111.692877 46413.421083 50966.207115 22597.547987 59558.492419 14272.128099 13331.856220 294053.992358 54907.641971 400968.951479 8.172736e+03 8.920628e+05 8.303073e+05 1.007592e+06 1.615218e+06 1.990094e+06 1.814455e+06 1.166802e+06 1.357262e+06 6.699355e+05 3.134530e+05 566727.819353 14000.000000 NaN 8082.004541 NaN NaN NaN NaN NaN 7000.000000 NaN 3712.052711 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5932.496097 16132.723790 NaN NaN NaN 1105.273466 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4751.868062 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2008-12 3639.502909 9904.705552 54791.839666 87057.302648 70686.463486 54775.095737 31412.351511 44057.009039 59447.553597 31642.731145 44981.974318 49241.534981 50550.067015 32998.974483 38815.052817 14061.835456 42444.998823 52539.777324 24604.214211 30103.121287 38331.855839 151506.774273 31851.110429 127434.335432 769881.805806 14689.466165 5.252720e+05 2.044515e+05 6.670801e+05 4.164530e+05 1.327359e+06 8.153274e+05 2.672237e+06 1.168033e+06 7.712955e+05 1.311148e+05 5.358901e+05 280000.000000 NaN NaN NaN 15987.937818 NaN NaN NaN NaN 3655.608395 12068.026990 NaN 6381.875725 NaN NaN 5820.930431 NaN NaN NaN 9361.350910 19000.000000 NaN NaN NaN NaN 8351.518321 NaN 15702.46898 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2009-01 NaN 14021.486015 45349.958770 51207.625889 35519.703109 81654.827332 54274.757805 41537.842915 74129.345419 47961.811624 55931.794611 65393.355089 63990.393783 54510.390802 62821.018364 47640.001894 NaN 30595.407200 38253.062912 12150.695023 31359.932877 12381.498748 36191.084471 42117.710111 5203.586900 215735.419436 4.234572e+05 4.556509e+05 1.491303e+06 1.553167e+06 9.507193e+05 1.153461e+06 1.055258e+06 1.779968e+06 1.256993e+06 1.449229e+06 4.364767e+05 167457.004300 7000.000000 19059.154550 7000.000000 14000.000000 NaN 2398.895599 11721.175020 NaN NaN 6398.230585 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7806.579460 3462.412866 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6443.641925 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2009-02 10305.328650 35026.087228 37289.360701 58772.862351 67578.656242 57589.155509 115083.138899 57141.535432 65314.767136 55018.740665 46827.205444 84549.756228 41518.527224 107302.726053 27287.257791 71879.383307 70201.878524 12388.106040 20004.288464 30820.218731 47529.340387 20510.361505 4280.230328 24908.093308 278428.342760 223126.478814 1.260229e+05 8.516584e+05 2.236500e+05 1.088652e+06 1.692663e+06 3.114647e+06 1.899003e+06 2.877256e+06 1.970327e+06 4.062116e+05 1.857381e+05 560000.000000 280000.000000 280000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9510.774733 NaN 15446.202280 NaN 9422.621237 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7000.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2009-03 NaN 48359.661508 40501.642129 74341.590775 64538.460958 49778.061879 85591.070502 82581.730112 56448.629777 88306.670986 37339.160535 37238.242650 64941.693521 19615.120357 51738.278808 32380.409175 12315.138876 11907.680295 25096.257202 33268.542602 167773.996586 31252.424751 170759.352641 220344.770209 NaN 245847.830501 4.645523e+05 8.653054e+05 4.702349e+05 1.578952e+06 1.113484e+06 1.235065e+06 1.552155e+06 1.409447e+06 9.797875e+05 7.006236e+05 6.001680e+05 NaN 3256.439019 NaN NaN 9850.143773 4029.644327 1743.357659 2280.260513 NaN NaN NaN NaN 3103.729481 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10024.030170 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1656.505479 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2009-04 NaN 40942.691388 47516.510326 64023.849432 27573.317742 62633.817013 54051.457318 63305.440547 61338.520590 70405.578015 29280.483127 59966.184608 85135.739436 89581.814122 77030.940746 34218.516286 52175.903114 15446.557843 41696.888025 42236.622294 49149.086337 38448.910559 410022.603480 184705.770445 277321.183959 35168.738956 1.837875e+05 1.001028e+06 1.510769e+06 1.174703e+06 4.097874e+05 1.868510e+06 1.405131e+06 1.450534e+06 1.123169e+06 8.733880e+05 1.422935e+06 210328.909700 NaN 14045.482591 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4200.940026 8251.501581 NaN NaN NaN NaN NaN 6136.531656 1598.084634 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2009-05 NaN 16943.995031 74478.242459 63855.539150 59265.593007 79706.602978 63856.836070 59326.108361 88816.892056 50656.356437 16468.936182 54606.471532 56285.689396 54501.412380 39204.891411 55043.582889 14824.233779 19296.336370 97064.141586 11665.204267 15774.383915 58285.167059 334128.443775 372661.596975 186203.137037 15317.365194 2.109093e+05 1.021601e+06 1.385304e+06 1.460936e+06 9.075102e+05 5.058620e+05 1.701956e+06 1.204963e+06 1.178721e+06 5.872951e+05 3.581070e+05 280000.000000 19000.000000 8575.963441 7000.000000 19000.000000 NaN 19000.000000 NaN NaN 4911.058840 NaN 6602.332175 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12347.917460 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2009-06 9654.757434 43719.604305 12805.301797 79404.338896 46219.066253 46868.116246 36234.030744 35654.114578 24675.636004 26640.521770 120500.149514 130785.785923 88835.276111 69010.377414 18825.884445 13578.428686 24940.729415 18968.703518 72606.365984 24196.856922 42464.243567 83259.915777 133399.590697 14557.287196 684745.768337 660426.760080 5.914199e+05 1.917140e+05 1.322642e+06 8.060699e+05 9.779969e+05 1.523065e+06 9.184060e+05 9.821643e+05 3.370425e+05 7.810116e+05 5.051315e+05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8817.561280 7000.000000 24368.115990 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3911.686172 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 14594.422270 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2009-07 NaN 14828.433220 48605.389552 90527.210312 54507.856171 57880.639978 64905.152369 16716.815358 46879.745968 89720.556350 80448.665160 86833.008647 41363.874722 8838.980534 32138.549591 44824.402860 24816.860940 39136.491362 10804.883070 270710.103830 58427.971765 2853.941431 14129.517971 108724.687538 270301.195335 253031.881287 1.855608e+05 2.111296e+05 1.260125e+06 1.819532e+06 1.913239e+06 1.033421e+06 9.110971e+05 2.235272e+06 8.460055e+05 6.111542e+05 1.743146e+05 7205.396117 NaN 21539.588960 4952.706520 8711.749424 NaN NaN 5071.535061 NaN 22058.263684 9111.096311 3140.978309 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2222.591893 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2041.114146 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5349.086903 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2009-08 NaN 42060.879472 32247.327549 64174.498644 63443.122516 65427.906647 95432.078087 91809.214301 131904.057229 67283.724818 24179.672294 81154.342447 31741.147788 23056.323818 80899.206277 26770.453636 31456.984149 17354.058410 43454.005475 37394.924366 NaN 28765.629484 180000.000000 224239.129874 6167.246558 356402.165223 6.577706e+05 1.052376e+06 7.793772e+05 1.180270e+06 2.005829e+06 6.352110e+05 1.170278e+06 1.803762e+06 9.024529e+05 1.079836e+06 6.471591e+05 137593.558591 17969.106912 NaN 6533.203135 4213.609226 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 11135.620060 NaN NaN 4818.485304 14813.557220 NaN 3432.532784 NaN NaN NaN 17247.273140 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2009-09 21000.000000 27606.750645 34678.820862 37522.920456 56304.906049 42851.315995 72404.283622 54365.628761 67542.613237 71031.709381 103021.111905 64369.314150 9043.015800 71901.574154 20101.557038 49091.065752 52096.319688 25517.053298 53831.409094 14987.045990 3649.348350 9548.150282 135306.123100 379494.890580 5381.545799 429644.522793 8.105825e+05 1.180640e+05 7.389547e+05 1.408817e+06 1.993195e+06 2.316236e+06 1.277148e+06 5.627964e+05 1.224203e+06 4.409687e+05 NaN 175925.448402 19185.310045 2900.004667 9531.397983 NaN 4393.580249 14959.227500 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6736.100235 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3135.533079 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2009-10 14000.000000 62039.934850 45134.090090 97016.303295 54356.147665 20848.331572 63520.639786 78493.533224 67440.827578 22107.140831 37805.964426 24181.311921 52752.114424 45098.297127 34630.425410 22999.854673 26731.593343 49030.889575 14963.390589 8475.103429 195169.860894 19000.000000 18890.227079 28408.790331 34273.397116 743209.303258 8.697946e+05 4.178908e+05 4.335322e+05 9.074954e+05 1.157015e+06 1.366710e+06 7.169644e+05 1.108320e+06 1.039997e+06 7.174322e+05 2.447530e+05 283438.850105 NaN NaN NaN 10399.579427 1522.284097 NaN NaN 5961.927876 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2009-11 NaN 22026.547150 64188.944300 20836.019761 33303.401349 50593.877354 79851.714826 54869.670333 111591.562089 70473.494077 87642.188631 43813.330475 40555.596454 72241.339769 46323.161598 20356.165306 30072.250272 47691.269810 17863.453592 22804.404403 20853.376022 301368.509225 358046.638484 165565.897421 73881.839621 271634.940673 1.966102e+05 3.369563e+05 7.388580e+05 1.006941e+06 4.200280e+05 1.283648e+06 1.337622e+06 2.949631e+06 4.432066e+05 9.334500e+05 1.400000e+04 83933.233170 8709.487748 NaN NaN NaN 2317.606946 8594.040020 16504.449257 NaN NaN 5772.392369 7000.000000 NaN 12265.587530 3822.116225 4711.422693 4555.892746 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 14000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2009-12 NaN 38593.890837 17902.499469 100470.018776 43865.598354 102051.161917 56901.127670 33875.962491 40415.925974 54734.367707 86348.403667 94571.377840 40902.132677 42389.675450 35227.049750 44252.478493 65710.188939 25758.158880 3718.479842 38754.136132 16955.964767 29572.902051 17724.426933 27926.184950 87888.789827 167100.328856 5.221579e+05 1.036475e+06 1.062112e+06 5.410082e+05 1.555306e+06 1.603838e+06 1.264550e+06 1.121802e+06 7.498409e+05 7.322330e+05 2.540381e+04 NaN 286896.974156 NaN 519.585456 5003.640784 2651.895324 NaN 11453.954534 NaN 6420.954667 18320.489940 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13513.605644 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2010-01 NaN 15192.478687 53338.426656 57394.454280 56985.080511 62174.689476 84623.928401 84959.250616 102733.515458 26495.131229 28619.019779 78708.487700 75100.551700 56448.734543 51466.008419 57695.318312 46747.054149 100561.357612 8435.346081 49067.368786 22976.668892 535586.082664 23177.071854 31503.598819 204699.451445 195445.380606 8.468013e+05 3.563703e+05 1.521176e+06 1.010424e+06 1.245623e+06 1.532880e+06 1.432483e+06 9.229328e+05 7.256490e+05 5.762326e+05 4.940347e+05 19000.000000 7964.344127 9622.813875 218044.230663 7658.335056 NaN 5306.483039 NaN NaN NaN 12419.602510 NaN NaN NaN NaN 7745.646260 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2010-02 7000.000000 31463.755225 32942.174901 38107.656422 28707.434253 100091.320864 97795.052643 98314.479106 53258.821072 96477.498536 27530.241036 94728.119068 49472.552944 34578.289617 43342.573320 43465.363113 21463.737645 14964.444420 56933.964187 22809.673644 28178.144691 67575.127445 NaN 573464.565866 245389.645950 263141.134700 8.062195e+04 7.058977e+05 6.512478e+05 1.136586e+06 1.157634e+06 1.563380e+06 8.674342e+05 1.214419e+06 8.539792e+05 1.083290e+06 5.468623e+05 6329.218324 NaN NaN 14000.000000 13885.931570 NaN 15548.075199 NaN 4158.093135 5748.945956 NaN NaN NaN 6534.675826 NaN 14015.086706 NaN 4435.226606 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 11220.961400 NaN NaN NaN NaN NaN 4917.614960 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2695.500913 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2010-03 NaN 36936.741932 64550.554545 61774.461905 39580.058335 81253.439896 35751.220486 87788.402738 41076.442451 117834.546557 84615.827153 43414.851389 70626.798419 68421.927414 36451.641563 9585.426263 70227.396121 42951.187071 72742.906000 12630.311396 23986.959296 44104.444777 59478.306660 397741.045760 213508.450884 581614.627845 5.688020e+05 1.104130e+06 5.667435e+05 1.372758e+06 1.559658e+05 1.241444e+06 2.673166e+06 1.289625e+06 2.230316e+06 8.170192e+05 8.520362e+05 4304.344763 10257.597070 5948.370349 372.585181 NaN NaN NaN 12007.294700 NaN NaN NaN 13795.434630 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 27741.470316 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6457.564645 8238.911561 NaN NaN 7000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2010-04 21025.798787 32421.851560 46660.631924 103442.075327 89860.023089 96975.875989 51116.071026 89351.703690 50594.584408 13980.927808 106144.098179 84800.868360 36229.015759 34250.291590 36505.850440 57638.316048 69578.372502 33015.749836 39651.388706 21228.610958 56240.414174 45467.260399 127542.490962 259334.605124 333066.502210 421893.028249 3.166384e+05 6.333296e+05 6.727883e+05 1.358490e+06 2.011214e+06 1.679033e+06 1.017398e+06 9.677325e+05 6.161601e+05 1.102074e+06 1.876161e+03 6157.833723 280000.000000 NaN NaN NaN NaN 3085.796448 19000.000000 NaN NaN 7853.574699 24351.559930 14000.000000 NaN NaN NaN NaN 6874.985259 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7894.971774 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2010-05 8667.892025 8919.511175 116375.946230 61586.081722 148646.789430 14287.641314 46840.233175 51205.386600 82714.201546 4239.561528 53778.397507 82219.079985 32879.686630 37245.942488 11094.944503 39052.240059 22088.093176 52674.453124 49404.433106 47221.111682 53916.130777 25532.164837 390895.377549 34237.151048 322771.654242 401054.546964 5.919012e+05 5.796570e+05 2.732109e+05 1.014531e+06 8.184709e+05 2.163058e+06 2.107439e+06 1.084333e+06 7.677619e+05 9.735848e+05 1.800000e+05 7000.000000 25414.254320 13146.748060 NaN 16045.785304 NaN NaN 10230.696576 NaN 6414.503123 8718.530498 2527.228856 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12457.448590 NaN 10027.426360 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2010-06 NaN 12578.489879 92156.322094 44494.702727 112868.244379 79732.429219 73742.980460 61814.487103 73713.365828 23723.631528 106303.853463 58796.907389 48837.212295 68931.398623 35342.178469 47638.913320 39075.073780 58810.002191 31807.214316 8119.967601 57589.437546 26826.322490 179484.335674 43003.317949 102131.948678 442284.666232 5.029737e+05 4.473678e+05 6.145305e+05 1.591769e+06 1.612241e+06 2.036207e+06 7.330453e+05 1.101828e+06 9.134613e+05 7.549782e+05 4.000365e+05 7554.178229 NaN 13952.690136 NaN 12077.750037 10745.608970 NaN NaN 7000.000000 6438.978508 NaN NaN NaN 15709.041440 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5363.725261 NaN 17796.727320 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2010-07 NaN 6381.823659 33272.758774 62338.459006 63496.075601 98340.413914 96370.022867 61274.241956 150617.641270 76058.331203 64147.125194 56671.819740 15978.261393 30055.149989 45975.702606 41255.311041 28337.298046 37973.489513 27646.839483 16088.704269 44458.647999 21119.361406 11329.775510 207997.471887 241176.723072 768310.360077 5.025158e+05 1.896497e+05 1.799513e+05 1.297915e+06 2.040623e+06 4.816026e+05 2.269019e+06 1.586830e+06 1.421771e+06 1.800000e+05 4.496009e+05 14000.000000 8438.900189 14000.000000 NaN 8014.619496 23615.322689 NaN NaN 14156.996200 2909.815910 6440.298163 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8396.391521 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2010-08 5699.233143 26209.224424 45890.405723 69173.188463 55511.369501 80425.939928 33133.785414 47254.211352 78262.484498 95433.303584 58511.510642 54399.763546 38357.221016 14971.133539 62398.577205 22288.793384 38439.989384 71453.867046 11709.587806 80888.734320 13328.132680 4547.917779 362751.219555 11632.329370 119223.782300 4311.879333 1.957425e+05 1.881358e+05 1.144064e+06 2.032181e+06 1.797426e+06 1.527757e+06 1.223990e+06 1.319875e+06 3.947015e+05 2.256358e+06 NaN 164940.620910 7000.000000 21616.562078 10270.396630 NaN 8297.704119 NaN NaN 7000.000000 NaN 7000.000000 NaN 725.740593 NaN 2798.187880 17104.030233 NaN NaN 14000.000000 3220.950892 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5026.874645 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2010-09 18547.088350 30144.612056 63287.858606 97818.468281 61706.925367 49721.448081 114628.735167 115183.502698 90869.599744 72768.554901 79515.131173 59945.902141 35075.229500 68805.706289 30444.643237 54962.652897 69113.287732 47682.350455 56285.096434 38229.711118 27948.038901 21099.470253 47091.043858 271169.549096 34123.202937 231779.596450 2.873676e+05 1.440934e+05 1.232081e+06 1.141942e+06 1.477778e+06 1.269932e+06 1.549878e+06 1.730864e+06 7.226326e+05 4.783313e+05 4.918770e+05 228667.538200 290906.103499 28146.607206 17027.618820 4951.162504 NaN NaN 13163.771626 3558.089888 3589.664771 NaN NaN 6242.821014 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 19000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2010-10 NaN 54726.513076 30679.341552 78350.238823 43808.824791 71728.020004 67649.610709 79581.417236 75434.888630 38925.383203 49092.947637 33775.313412 48684.724396 36766.638947 95600.501501 59501.595338 30033.093023 50135.477866 60186.267905 35562.104164 17860.232972 74828.014509 34280.645973 16860.673183 208000.000000 471828.379713 9.781013e+05 1.847762e+05 5.190412e+05 1.211134e+06 1.916419e+06 1.981736e+06 1.841040e+06 7.030465e+05 9.329708e+05 7.487827e+05 8.644596e+05 288739.590609 NaN 25969.280752 NaN NaN NaN NaN NaN 7663.638065 NaN NaN 16047.976088 12386.657857 NaN NaN NaN NaN 7167.251641 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5139.267537 NaN NaN 11707.714580 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2010-11 NaN 13508.711378 40812.422421 69877.451782 75441.503880 56294.536651 64256.305986 43954.844733 118213.426570 17641.744674 134738.064293 81593.563086 68857.368458 66183.704621 44415.785216 49702.628952 23982.714815 33908.253128 41327.655720 51960.825085 103683.174483 179227.753664 8722.966435 10604.808433 164364.108730 107412.331328 7.429942e+05 8.377706e+05 1.071114e+06 1.679699e+06 1.453992e+06 1.434503e+06 1.034120e+06 1.840726e+06 1.182615e+06 4.068486e+05 2.880331e+05 87327.864034 26000.000000 NaN 26874.236390 13346.599931 7000.000000 3680.915304 9017.822676 18499.732483 6048.281773 NaN NaN 14000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9288.538907 4540.820261 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5918.473408 NaN NaN 5852.411423 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2010-12 9285.681508 43825.088182 48905.409104 37689.202933 102937.373623 98914.828125 24866.429217 65735.947226 50994.072217 61377.393610 44917.046075 70154.970776 84948.409251 80005.199850 28542.682082 20360.295440 57386.229171 15402.116301 47951.581069 25239.065584 33978.035586 22445.075830 21119.590021 207837.879855 121934.197500 324825.423628 4.074637e+05 3.308096e+05 6.627843e+05 1.721912e+06 1.138234e+06 2.262072e+06 2.831711e+06 9.691720e+05 1.047854e+06 1.058923e+06 4.080068e+05 16287.873277 NaN 12215.180460 NaN 3321.412692 NaN 19000.000000 NaN NaN NaN NaN 31540.163470 8365.787771 NaN 2020.399389 611.786675 NaN NaN NaN NaN NaN 11588.779700 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5786.159693 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2011-01 NaN 19101.745807 22058.748558 31798.839849 34433.014850 34721.871769 53086.023873 78795.304171 64391.083518 81982.496757 83995.735800 16267.252603 77691.244093 51460.265050 64247.430365 199912.739315 20660.803285 50501.546185 19000.000000 31820.660862 21083.628600 31136.293329 14000.000000 136816.640755 307147.828397 780522.557152 5.731974e+05 7.082646e+05 8.427521e+05 1.432778e+06 5.672338e+05 2.120804e+06 2.072713e+06 2.794436e+06 3.941955e+03 6.662299e+05 4.702873e+05 NaN 187309.998919 NaN 9760.246018 NaN 7000.000000 NaN NaN 23531.128470 11570.624788 7063.793841 2627.263071 NaN 14444.442850 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3298.677356 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4214.10132 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2011-02 5831.889082 22221.765098 59013.584282 102052.116325 88979.925292 71983.780291 62609.409361 28725.738316 59946.884887 94850.646551 53086.170636 70286.081398 98702.080702 44096.474372 55187.154540 26581.676782 95937.958816 41583.993472 20694.844271 90756.063667 108093.609125 31138.054560 50241.287905 214935.495217 552652.351195 32684.175375 2.926620e+05 7.863730e+05 1.711029e+06 3.562281e+05 1.403296e+06 1.071775e+06 1.845702e+06 1.759432e+06 1.283204e+06 2.800000e+05 2.903324e+05 14000.000000 22621.874062 3596.415306 19996.016242 2785.363020 39711.348341 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3937.688022 NaN 7540.652403 13714.925150 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4909.938440 NaN NaN 6615.411381 NaN 5472.33611 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2011-03 16123.818400 11547.176626 78584.749433 80359.999711 76785.920314 40892.051237 64558.504904 97603.352837 49734.437643 49635.183507 52781.121210 49518.119771 81838.119493 39993.340779 55166.668922 104468.620904 66113.472829 64707.723130 21522.214871 7000.000000 15218.965209 53781.369118 14781.123827 47197.345053 3756.695858 384044.841893 2.950433e+05 3.411181e+05 1.481044e+06 1.111211e+06 7.997560e+05 1.952343e+06 1.821015e+06 1.671334e+06 1.629987e+06 3.601882e+05 4.600000e+05 7000.000000 2661.620773 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13008.444270 NaN NaN NaN NaN NaN 7976.882852 NaN 23174.331299 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8594.615119 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2011-04 4838.017331 18276.015557 38873.211612 74909.874375 133467.166148 97994.551706 74605.390757 100558.607913 113995.597827 55142.466069 55063.414799 109027.585808 41374.956828 59965.590541 16181.648238 116008.056058 56875.058459 18458.051543 45387.287380 6010.078475 11885.020319 189521.072360 185862.057253 15394.413031 97419.208827 762030.875256 7.894404e+05 7.125465e+05 5.039543e+05 7.580244e+05 1.547380e+06 1.550555e+06 1.553318e+06 1.708029e+06 8.891108e+05 7.968361e+05 6.257106e+05 295543.038203 NaN 8153.407517 7193.050268 7000.000000 NaN NaN NaN NaN 10262.643980 11558.500501 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7000.000000 NaN NaN NaN 15523.558199 NaN NaN NaN 2466.606688 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2975.908600 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2011-05 NaN 25969.252116 52205.891363 75920.409820 86002.840857 48296.867439 132399.716676 44984.075163 79430.716583 34864.473350 58489.501636 77990.388281 51499.862205 65661.099725 19859.117354 18959.854508 44336.647739 76471.686020 48078.713556 35264.648959 24888.339123 2579.231281 34697.435353 17711.145680 35680.715759 407425.543317 9.462822e+05 7.333395e+05 8.181776e+05 9.573995e+05 4.545787e+05 1.532313e+06 1.702522e+06 5.223979e+05 1.268911e+06 8.908812e+05 9.863966e+05 12218.967714 192239.939950 NaN NaN 5144.422546 NaN 7000.000000 7000.000000 NaN 5608.026086 NaN NaN NaN NaN 12693.000030 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4287.447633 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5136.244394 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2011-06 NaN 52177.772742 105005.159896 55605.735950 44156.968446 67981.206576 87333.105287 73448.619719 97708.560240 65080.699263 115427.194065 54049.926535 30028.707526 34389.725140 26972.362058 111475.355020 48477.259968 53834.947383 56073.606982 28000.000000 30427.638511 10156.505522 12406.361812 364963.749948 189160.002315 342741.067263 3.157529e+05 1.245583e+06 8.659194e+05 6.261869e+05 5.202327e+05 1.404635e+06 1.095330e+06 1.570127e+06 2.213282e+06 7.832458e+05 2.923001e+05 162686.880977 7586.484551 10843.360516 7047.563531 NaN NaN 7760.461307 6719.285485 12528.211790 4625.048660 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7000.000000 7000.000000 NaN NaN NaN NaN 5137.577416 5823.739274 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2011-07 20445.923122 33800.496638 36778.643062 62020.919834 76483.993276 42173.504177 123755.837699 116810.409117 51912.021343 68141.750828 59483.032341 53960.753757 62606.288809 39396.114149 57144.595733 62761.565627 21000.000000 232423.554000 74306.087959 59840.063597 21220.846378 25289.946881 16810.223507 47610.856259 398828.008000 35769.596838 4.838004e+05 4.600000e+05 1.040023e+06 1.479997e+06 2.458828e+06 1.605228e+06 1.401590e+06 1.149909e+06 1.467897e+06 1.814363e+05 4.388466e+05 NaN NaN NaN 7000.000000 14000.000000 NaN 7000.000000 1258.004825 NaN 14000.000000 NaN NaN NaN 10972.505210 5036.135213 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12795.398220 7955.808042 NaN NaN NaN NaN 5256.959424 12648.047630 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2011-08 NaN 59161.814775 NaN 62204.189414 112883.163881 85067.940993 97256.672356 72490.136322 82583.526315 31353.600808 78375.846639 86010.952568 66634.561297 57518.989301 54162.676570 34660.837658 59445.608394 32119.425806 43389.607683 55681.857727 9339.839442 214066.774200 297297.846428 88791.319262 325215.678008 708204.575909 1.016416e+04 1.354569e+06 6.013975e+05 8.725683e+05 8.172124e+05 1.786097e+06 1.182663e+06 2.870000e+05 1.255713e+06 9.861757e+05 4.942886e+05 202522.219242 122890.410925 NaN NaN NaN 4716.121091 NaN NaN 7882.063886 NaN NaN 21250.428136 5418.267074 NaN 6585.960309 NaN NaN 26000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5939.021298 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7695.563749 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2011-09 8616.989893 32578.435023 70736.158753 87082.460787 60125.360505 27877.474023 73904.820082 54655.493360 92264.152173 49151.793427 41079.843744 92165.770069 55182.434524 59262.321690 45106.463205 64723.035187 27189.881321 27829.684284 31078.024798 23059.735137 59093.352677 11598.732515 154315.421481 87684.952468 23763.934078 228537.578292 1.466565e+06 6.662336e+05 4.855647e+05 6.467254e+05 1.855495e+06 1.201680e+06 1.587226e+06 1.736464e+06 9.158750e+05 3.779865e+05 4.725914e+05 709757.319256 199160.459850 NaN NaN 6706.238915 10323.461510 NaN 7900.076806 10937.301370 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3717.789818 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7730.522604 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2011-10 11941.597417 42976.694383 66476.495221 108634.728472 118899.768453 58630.381854 25855.224601 61003.670061 38707.826531 57825.646975 37624.215750 68260.779006 51335.002670 56907.898461 62069.406078 27323.057486 49900.270444 56586.270899 27958.886105 43689.996700 30916.566518 134369.773031 70900.526321 427051.352345 17708.423205 209408.071117 1.001073e+06 7.388252e+05 6.290780e+05 6.235933e+05 1.523103e+06 1.487298e+06 1.729086e+06 1.455774e+06 5.935487e+05 4.647564e+05 8.042722e+05 280000.000000 540000.000000 7000.000000 10974.831029 NaN 17698.267761 6138.223305 NaN NaN NaN 6122.406820 8708.478988 NaN NaN NaN 8864.867430 NaN NaN 11169.689090 14000.000000 982.448593 NaN 9256.567413 NaN 3364.271744 7027.854805 NaN NaN 3246.391940 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2011-11 NaN 27553.838792 77453.064031 66596.202448 32832.298291 125724.851333 38538.131357 71427.484790 71881.405855 77416.711034 83495.578358 82086.073219 53557.904754 122779.416590 115564.562391 52496.286306 31375.464410 54544.576257 11093.620509 4390.058869 19734.269091 34112.602614 54214.566239 328181.281808 6506.687906 692951.304185 3.060000e+05 1.800000e+05 9.057861e+05 1.696678e+06 1.500485e+06 4.365494e+05 1.020000e+06 2.102093e+06 7.211854e+05 4.571865e+05 1.022334e+06 13941.497042 298232.930167 NaN NaN NaN NaN 11442.943280 5265.715036 NaN 7919.543738 12383.511580 NaN NaN NaN NaN 14037.120994 NaN 2773.373054 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8618.973329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2011-12 NaN 26987.348220 36725.066131 65131.012099 121637.674317 46415.031144 131297.050068 39386.493171 163304.077122 51491.366379 51216.063248 110876.519758 60451.238178 66896.023982 18339.794510 33680.306084 49559.547575 151284.595539 68937.776460 23613.881337 43469.214981 43022.547881 13687.161760 32181.387829 34532.218973 635143.553510 3.579578e+05 5.612674e+05 9.256803e+05 9.177424e+05 8.096199e+05 1.192408e+06 1.474781e+06 1.613872e+06 1.158385e+06 7.896863e+05 2.628571e+05 NaN 4087.793960 5028.059827 7446.472881 11388.966660 NaN 3093.856628 24620.169257 9858.742829 NaN 21840.121847 NaN NaN NaN NaN NaN 13746.572560 NaN NaN 18729.541420 NaN 4684.319750 NaN 7653.603606 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2012-01 NaN 5686.987821 67355.185076 73706.104341 97698.984405 101860.403513 77918.892198 81173.500394 107159.292439 50326.293533 53676.316681 40227.127997 17748.312555 59527.073890 22634.478832 27117.474049 15790.275602 11314.130696 53149.499272 62974.760604 21551.912170 237811.617138 28850.029406 280546.760400 27265.780933 203545.248844 2.418849e+05 9.495910e+05 5.021314e+05 9.827419e+05 7.929442e+05 1.743565e+06 1.501578e+06 1.448707e+06 1.090913e+06 1.032091e+06 2.298308e+05 32897.965140 210187.444809 NaN 6935.861288 NaN 11842.399430 1800.391829 NaN NaN 5817.172995 4590.064869 NaN NaN NaN 2570.269670 NaN NaN 538.162584 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7168.640275 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2012-02 13107.090680 11964.404464 37433.809207 101063.677728 107159.733739 73314.506690 177819.262059 68495.076419 68032.010558 46982.624999 69817.752273 169090.300598 77516.414134 47279.055237 41626.383980 72146.541374 55607.024873 42952.665673 27288.746850 142388.627573 27002.323425 11775.067151 9964.809632 124538.637501 9766.997926 201014.151622 2.631466e+05 5.070069e+05 9.770085e+05 2.611019e+06 1.286635e+06 1.096406e+06 1.849332e+06 1.124671e+06 1.318915e+06 7.621708e+05 2.398634e+05 277367.214785 2696.229197 18575.708040 9144.300983 8734.598834 20265.667177 3390.616470 2819.840312 5606.314752 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3212.691122 NaN NaN NaN NaN 3045.597349 NaN NaN 3825.673479 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3424.753653 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2012-03 19000.000000 36631.237977 44889.066510 63813.661257 47908.736496 39941.930834 81028.819320 103696.519212 120719.940236 100730.202082 105606.142165 101680.875317 96026.839868 99699.068244 30420.695888 67326.597002 55071.502215 11838.219725 42968.887099 71652.868221 57593.833058 19359.841482 160813.030200 238833.480460 254518.222417 211961.105028 1.359427e+06 5.733947e+05 1.155388e+06 1.487404e+06 5.932821e+05 1.477417e+06 1.838887e+06 2.441967e+06 8.847332e+05 1.191297e+06 1.655903e+05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6523.913661 NaN 7000.000000 19000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN 3533.850919 NaN NaN NaN 6705.661051 NaN 5542.349104 NaN 11716.909650 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2012-04 17918.213682 53213.269816 59582.042260 47510.423401 67199.119966 76538.978689 77940.291945 126919.376512 95257.764268 132413.415415 97601.256317 68771.226635 63367.805425 75801.418679 33730.749803 42012.205757 49490.604506 41007.721866 29379.828725 14000.000000 52071.833883 19000.000000 17355.454402 14290.040658 238688.510781 464134.737084 5.995144e+05 2.395148e+05 8.659857e+05 6.469572e+05 1.686979e+06 1.895302e+05 2.430387e+06 5.353704e+05 1.495087e+06 5.607801e+05 6.494913e+05 NaN 560000.000000 21000.000000 11629.411114 9120.813793 NaN 6688.023294 7000.000000 NaN NaN NaN 1754.096180 NaN NaN NaN 17368.943916 NaN 6055.869487 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2807.456026 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2012-05 NaN 3226.695985 22964.892548 73802.668458 48352.186050 131243.219945 85192.195303 101456.153040 44711.969619 68845.058447 90222.210613 55042.478025 50214.152481 72398.276703 46832.908379 37095.922280 56328.129817 31282.887545 27088.355541 45617.720961 38915.393684 51959.122712 19000.000000 225804.050173 34374.341670 29384.736451 8.518948e+05 9.771550e+05 3.766856e+05 4.063168e+05 1.330580e+06 2.964259e+06 1.565747e+06 5.430988e+05 7.653468e+05 1.855399e+05 5.249760e+05 286474.450208 8689.729379 NaN 7391.938062 8545.402113 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2540.746833 NaN NaN 6247.723416 NaN 6475.614605 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1703.433875 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2012-06 NaN 44336.944311 77979.426017 67005.217320 95083.308401 98789.564666 87316.779918 71146.955662 65002.579016 66038.988587 36900.871871 68675.607060 74900.044462 48937.133784 44740.192845 18891.927296 73718.820007 35295.572629 71172.794310 3129.881511 29321.875688 227085.499055 126474.592124 143055.653970 460000.000000 769485.040616 3.640117e+04 3.757304e+05 1.339386e+06 8.336552e+05 6.785327e+05 2.168783e+06 9.411493e+05 6.076246e+05 9.022390e+05 8.903661e+05 9.783432e+05 280000.000000 NaN 24386.839791 10912.401047 12471.034792 NaN NaN NaN 3359.106746 NaN 7459.243592 15600.863180 7000.000000 8150.812256 NaN NaN NaN NaN 17449.947180 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6369.365277 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2012-07 7000.000000 10155.497667 87764.852003 57865.464249 34504.463581 141099.893546 69704.113081 70269.521580 40330.465867 35381.508995 46771.919672 57109.420001 76495.526664 66061.883072 58918.853495 44000.414339 75360.411501 22937.510059 22120.637595 12778.115632 4985.692500 27411.700736 60283.804568 57878.804333 39027.471705 787895.630245 1.234487e+05 2.961021e+05 5.025013e+05 1.107971e+06 7.235853e+05 1.497926e+06 1.654796e+06 1.524724e+06 9.611220e+05 1.221545e+06 9.497774e+05 280000.000000 7708.423975 21288.972784 6984.123524 NaN NaN NaN NaN 5581.060677 19000.000000 NaN 19796.871392 NaN 3864.606024 NaN NaN 2384.075956 NaN 3014.953032 NaN 14000.000000 NaN 18255.561570 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2012-08 1661.157858 51858.431142 66228.520570 83626.015567 67669.013438 91021.864000 73717.169648 70241.461477 83220.155810 77915.900431 41084.796636 80154.213953 42412.853628 88657.974863 70408.163034 41803.356654 69151.497433 133162.536583 42368.001842 28791.669096 27163.463151 156144.565892 36579.260799 60290.030829 156800.056541 327899.978740 1.779691e+04 1.015669e+06 8.218186e+05 9.363165e+05 8.412677e+05 1.144125e+06 1.391622e+06 6.093404e+05 1.788791e+06 7.553842e+05 4.640682e+05 14666.048186 NaN 7000.000000 NaN NaN NaN 14805.182987 NaN NaN 16324.053530 NaN NaN NaN NaN 8324.256184 7000.000000 10147.836010 NaN NaN NaN 11154.635690 7000.000000 NaN NaN NaN 3708.609688 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2012-09 4782.323680 22880.442849 11429.532696 47502.075595 77043.209326 87661.268250 66057.084213 79374.048358 138958.739218 37866.042032 117662.666661 51147.669134 85548.224863 45726.195816 46501.867297 16195.247510 42791.821080 58181.659107 15527.072153 24897.520984 68290.047825 401999.454748 513805.387419 161758.744299 254869.058374 14714.456906 2.797458e+05 1.297543e+05 6.151693e+05 2.875089e+05 1.107939e+06 1.444039e+06 1.499810e+06 1.661533e+06 6.450408e+05 9.411517e+04 4.433165e+03 15755.084200 NaN 7000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 16459.408499 NaN NaN NaN 6036.308553 17250.243800 NaN NaN NaN NaN 7363.081283 4705.283024 14000.000000 11535.143030 NaN NaN NaN 7000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2012-10 13392.784604 24607.001740 50414.540761 124251.484949 101808.869480 92234.661334 74074.183153 48664.229515 90270.109542 65869.040778 121662.607250 76275.982868 83724.750873 31518.252570 66135.398850 48764.252319 35108.828002 47038.518634 8119.312537 11647.762270 14553.329476 35043.468199 32936.029271 200726.817683 285318.702200 24067.790647 5.259014e+05 6.542251e+05 8.243570e+05 1.012532e+06 1.320903e+06 4.750545e+05 1.680876e+06 1.609160e+06 9.870117e+05 1.819244e+06 3.786796e+05 640988.860223 180000.000000 15073.404598 NaN NaN 24307.100512 2457.999219 10069.180950 NaN NaN NaN 4956.270161 18914.565128 NaN NaN NaN NaN 16623.700980 NaN NaN NaN NaN NaN 8800.988722 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2012-11 NaN 23836.213272 48792.224931 55343.062689 33308.312611 64337.059882 74582.400887 130430.570939 137354.714644 56972.644187 63432.353146 86294.779338 86902.256658 71846.807676 84324.150363 29526.104773 13596.099376 25043.844922 55370.713690 71158.171811 28296.654801 15742.904502 56213.616276 157941.200260 13315.558294 135915.605322 4.420056e+05 3.524918e+05 8.993039e+05 9.640999e+05 1.250449e+06 2.346172e+06 6.309622e+05 1.178927e+06 3.918278e+05 1.431151e+06 2.856120e+05 NaN 680.174237 NaN 7975.967841 7000.000000 NaN 6817.598678 19805.864782 NaN NaN NaN 15924.622080 8269.025198 2991.873560 NaN NaN NaN NaN 6913.774780 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2012-12 26589.428550 92682.335164 95499.229782 61044.413661 40349.111355 114014.132659 63278.940714 76951.388273 39293.667232 69102.513583 99172.613788 67616.873120 45528.221214 78035.440338 61247.995607 35637.000257 58299.787952 81198.896338 17209.305626 82255.818789 104505.456041 36292.321514 2016.150153 18159.170051 8956.127558 811767.885776 1.069528e+04 9.161806e+05 4.756535e+05 1.789445e+06 9.780726e+05 1.038921e+06 1.575781e+06 1.303919e+06 4.251073e+05 3.883471e+05 5.144240e+03 NaN 4825.817052 2908.716565 5812.910782 7489.031822 6246.806119 NaN 21000.000000 11191.060010 NaN NaN 3716.191653 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7245.019880 4999.072330 NaN 5208.915505 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2013-01 NaN 42970.866185 66687.308962 159789.744720 46741.461593 30422.403198 88811.950803 101152.844081 118663.510810 127005.639607 19455.262565 76671.377198 88132.477399 94696.486287 45175.397009 59123.078001 34620.972110 32898.399368 63272.853533 22409.557575 29950.381859 116920.204240 137369.228403 13329.587298 254241.023414 422437.527779 4.379773e+05 2.366665e+05 8.971317e+05 1.822859e+06 3.254444e+06 1.176158e+06 1.729793e+06 2.129892e+06 1.240142e+06 4.753263e+05 2.800000e+05 NaN 12775.154211 NaN NaN NaN NaN 15010.166350 NaN 12838.409285 NaN 8516.716038 NaN 5074.198618 NaN 6705.533326 NaN 2562.993606 NaN NaN 6749.327947 NaN NaN 2611.107770 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2013-02 27988.063022 15629.833609 28948.168970 61042.564600 61915.233356 96966.623798 81283.640595 127685.937748 43300.285993 66366.357603 61425.090184 56348.898603 55106.931037 79322.159845 27181.821797 127080.605218 24079.243819 58246.761402 31258.834412 35894.965980 56973.711360 40635.885152 72851.681357 70439.447389 94170.133270 323491.851870 5.352050e+05 5.104362e+05 4.615647e+05 1.132528e+06 1.213603e+06 7.929572e+05 1.615467e+06 1.591917e+06 7.031239e+05 6.400000e+05 NaN 180000.000000 233841.275500 19578.580739 10082.475110 5156.942078 12952.126780 8756.168314 NaN 7000.000000 NaN 9400.285000 NaN NaN NaN NaN NaN 18897.724065 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2013-03 17310.865710 45039.926763 16633.674996 90530.355038 81602.048194 69334.243402 41265.179314 92797.508690 101917.676355 62076.461147 16547.049130 90551.442426 45510.375749 55569.673073 76788.987771 68341.045927 338263.321620 55873.911213 22078.439732 51174.401388 59819.246523 10615.472290 54959.145196 17426.366652 15421.693965 229872.724690 5.171428e+05 5.405504e+05 3.891541e+05 5.349411e+05 2.174739e+06 2.822074e+06 8.427007e+05 1.165853e+06 1.286296e+06 8.550407e+05 NaN 265328.561062 360000.000000 NaN NaN 599.914447 3796.855580 15492.580910 6399.257258 8921.195062 17596.481160 NaN NaN NaN 14938.409940 NaN NaN NaN NaN 7632.267828 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2013-04 5213.534716 42254.448359 68151.470132 103667.469382 69270.864240 49540.808047 36944.638362 42079.307399 159250.468053 74059.870431 62260.772934 54734.215224 62209.947330 62617.246345 27767.768890 46609.027610 50331.895081 56459.155280 53996.966675 75350.169273 37563.076710 60988.605142 183122.102870 155382.919052 32111.334290 426906.287501 9.966769e+04 2.943537e+05 8.489355e+05 9.858180e+05 1.645841e+06 1.297414e+06 1.676133e+06 7.729731e+05 6.795093e+05 7.511167e+05 2.800000e+05 171792.483529 5065.274024 NaN NaN 28000.000000 9969.744644 NaN NaN 13808.678902 7574.173448 NaN NaN 19000.000000 3561.769932 4230.279044 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2013-05 13466.308532 44342.969909 57493.796661 127928.893045 96144.630358 124242.358403 81810.204271 94750.323520 54529.160465 97799.077520 67816.473758 84853.851888 80308.196992 52392.586001 61498.537033 68407.512540 28140.944423 64603.206164 27906.860235 80282.466575 174946.430120 34852.595758 27810.311551 354689.100485 729384.025710 21085.873589 3.329994e+05 9.396308e+05 6.717576e+05 1.962507e+06 1.104445e+06 2.635585e+06 6.005106e+05 1.700149e+06 1.634468e+06 4.372574e+05 2.870000e+05 NaN NaN 11562.947945 22603.678444 12812.462160 NaN 6376.929528 NaN 8359.626819 6302.580101 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2013-06 6851.046160 41898.804443 67218.094579 97914.582813 48493.323275 31632.046719 120446.003248 33589.342398 63140.204796 71564.846290 75411.635269 80843.009094 54798.567934 79716.078008 29432.766275 46001.478449 70200.629154 43242.600876 102238.324050 53310.872961 54364.769222 31299.246162 232560.715391 6218.406140 17133.088677 515366.455560 1.538436e+05 1.606199e+05 7.995187e+05 5.126378e+05 3.193492e+06 2.132832e+06 2.456402e+06 1.378216e+06 1.400631e+06 4.828153e+05 1.291986e+05 NaN NaN NaN 19980.751516 7000.000000 NaN NaN NaN 6664.802824 NaN NaN 4945.434290 11116.651450 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2013-07 6782.902842 48280.849566 91311.499293 74150.344557 82262.819010 98736.828029 63087.483602 68951.825023 35752.940307 21273.949454 132177.344525 26925.746999 61660.798146 57839.394301 68521.201926 101282.440507 92303.924364 44123.390018 28977.041621 18380.124511 30097.010268 16955.457255 52771.796159 118823.692910 508910.159177 29638.996986 6.148862e+05 1.300326e+06 9.194265e+05 1.301019e+06 9.253742e+05 8.694741e+05 7.884189e+05 1.948190e+06 1.393049e+06 8.008854e+05 7.539347e+05 180000.000000 544.672072 NaN NaN NaN 5663.891540 NaN NaN 19224.174763 NaN NaN 3120.678535 7000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2013-08 21493.736878 15520.709041 60462.608119 113823.496642 96250.337738 70673.718765 52833.515895 135529.308357 99627.391574 61677.189433 110307.083592 65173.960075 47224.263162 79447.106080 39518.654241 40089.870085 60167.675982 46023.912980 60686.793205 39306.276608 40861.153269 2969.304927 165891.199558 417417.317446 348152.951950 286622.018173 1.048359e+06 2.785873e+05 1.436090e+06 9.839315e+05 9.276911e+05 2.025566e+06 1.106302e+06 1.432920e+06 1.376046e+06 9.298977e+05 5.988390e+05 20751.441887 428176.003012 14000.000000 27367.433670 5208.698183 NaN NaN NaN 18113.364750 14000.000000 NaN NaN NaN 4611.832924 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2013-09 10687.554570 29806.407073 67036.804484 74913.242413 37983.861100 61431.122064 119461.170674 73677.286680 105033.067693 68282.468316 112486.336092 115616.373055 50785.512645 97859.409438 60040.006441 75755.746128 44698.390708 33810.813312 30546.918445 63270.036651 29637.262930 18692.616484 378817.974245 4687.092943 149460.562961 286108.385440 7.543974e+05 4.307409e+05 1.137927e+06 1.593949e+06 1.359168e+06 1.291332e+06 8.274125e+05 1.099277e+06 4.715512e+05 1.825929e+06 5.676615e+05 325509.104363 19000.000000 11916.257459 12024.665561 NaN 22340.768270 24248.289040 7334.295552 NaN NaN 6540.121014 7000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2013-10 NaN 56517.023888 65417.836327 108450.960353 61173.240937 122851.957422 84059.229957 62060.472013 77852.105142 76942.573526 54352.503235 70955.110188 94883.060826 22573.494619 26510.310156 96399.344330 19745.393421 42375.173151 209425.715594 9910.351785 29345.571904 48855.836872 301833.378567 36342.980178 219058.685451 341213.986109 1.464013e+05 9.780085e+05 1.043511e+06 7.862373e+05 7.485429e+05 2.045537e+06 2.160948e+06 5.488809e+05 1.260953e+06 1.057019e+06 4.078950e+04 351015.387626 166467.590583 NaN 18524.165465 14000.000000 18138.974970 7000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2816.282521 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2013-11 19467.118469 39753.612160 72384.838332 58139.878721 68275.186724 139825.518088 33666.375113 112055.805498 79055.750169 129779.243843 60560.767403 83997.475622 69988.899309 81477.811597 56860.360258 40814.910358 42746.511552 34332.058531 25540.598901 22509.926512 174331.804027 22154.613754 38897.008462 258494.156101 27560.994844 112641.289293 3.945288e+05 4.307503e+05 2.121664e+05 3.919781e+05 6.631136e+05 1.339811e+06 1.215649e+06 1.288634e+06 1.635438e+06 4.015812e+05 1.913656e+05 595728.700768 NaN NaN NaN 22123.015399 NaN NaN 32373.551704 NaN NaN 13294.864551 18853.725949 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2013-12 16508.968579 55117.462232 21956.205867 87867.308461 68005.873030 70145.946226 55663.787074 84040.311812 79976.440325 42145.200734 56707.222234 36945.403614 116400.145708 44294.325625 8337.139896 49437.910850 78667.587248 18079.165367 19803.871191 39941.860865 238984.087444 57841.919696 204109.009972 386664.454000 117220.879514 43709.801633 5.248744e+05 2.203477e+05 6.789611e+05 6.491085e+05 7.098767e+05 1.519165e+06 1.763656e+06 8.954874e+05 1.280474e+06 2.972427e+05 4.316323e+05 2173.166532 9744.078912 27655.254283 5155.768750 NaN 19000.000000 11884.290480 NaN 2561.507702 NaN 3262.315463 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2014-01 18193.615004 21745.616003 37123.325715 133688.641994 114663.352432 108694.112636 65123.078266 82659.798140 54213.211334 95810.771672 72691.211877 90497.611881 39496.394383 63116.935792 55961.095364 63921.094983 76625.933648 33921.288564 24108.316330 135790.918991 53083.886251 220750.025098 10978.363967 151287.418912 297354.581769 212117.796074 5.566719e+05 6.929247e+05 2.044277e+05 6.132758e+05 2.254386e+06 1.335350e+06 9.339803e+05 9.181987e+05 1.597495e+06 9.045387e+05 4.059007e+05 643443.135354 NaN 33327.603111 1457.147080 7780.537762 1505.277880 7000.000000 NaN 7000.000000 2200.973747 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2014-02 11026.197800 45821.827640 93402.484775 112069.606984 135704.201050 110294.513685 46842.315555 95022.205509 66433.409682 85841.689536 108572.446159 71043.368174 61142.947348 78813.624070 77590.425240 63514.033532 81413.768117 60865.062717 4112.207544 20858.982796 NaN 21153.034828 220320.183278 163996.451958 371253.474145 221742.157122 4.592018e+05 9.535892e+05 5.916407e+05 1.149968e+05 1.861001e+06 1.228837e+06 1.245592e+06 1.746955e+06 1.111973e+06 8.784765e+05 1.921667e+05 11242.330154 7554.100571 NaN 17332.509080 NaN 21594.097695 5916.661647 NaN 3571.597883 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2014-03 41856.032839 24013.075063 103901.773484 104195.373641 114878.266529 155698.857019 87384.330321 132560.629505 76107.028759 118163.694097 61297.159908 47225.304934 76461.714189 65991.709744 60794.858101 61796.942326 45437.707943 32754.713275 12519.623950 107184.643067 277040.807773 36150.536860 199393.909519 4723.559636 141956.497095 29800.642097 2.485032e+05 3.161585e+05 4.921938e+05 8.354045e+05 1.304642e+06 1.238798e+06 1.305639e+06 1.721676e+06 5.997509e+05 1.071144e+06 1.259519e+05 381231.752129 172514.759135 21333.624691 26290.760815 5955.249459 16877.510340 21924.855746 NaN 7000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2014-04 25232.184583 14000.000000 60052.904826 81449.449158 98592.403509 83581.205827 87931.778124 104719.749933 83453.671453 98973.927374 58561.568221 58437.774627 76255.738051 101390.269022 69617.702510 40110.635040 38710.569752 25366.465042 61955.884883 25009.266000 31598.187314 54048.803677 11851.394530 141845.787481 524859.850658 693237.065059 1.309337e+05 3.152621e+05 5.084428e+05 9.868936e+05 1.107499e+06 1.628701e+06 9.459133e+05 1.994376e+06 1.248361e+06 7.000000e+03 2.861492e+05 NaN NaN 3823.738205 7000.000000 NaN NaN NaN 7000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2014-05 NaN 17227.928985 27750.821450 64920.312930 52425.305222 104786.922285 51431.543443 75141.609363 94043.024894 110458.538993 91977.050437 94845.116068 42100.162714 37766.071179 70352.134251 38031.178080 27324.267980 43493.409227 73484.344127 47879.400389 40091.072625 43696.871650 197505.830961 354590.402357 796275.221621 501822.287745 9.407318e+04 2.086054e+05 8.400150e+05 5.353851e+05 1.222320e+06 9.372390e+05 1.124267e+06 1.809481e+06 7.518762e+05 1.112245e+06 7.122555e+05 5503.027815 NaN NaN NaN 19000.000000 NaN 12407.219270 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2014-06 NaN 32351.229848 31836.316782 66289.251427 81787.337215 107053.192243 143595.368132 59589.625334 9302.495418 76650.181977 124141.065286 83364.436760 41465.820645 86065.819186 34686.068726 55951.600356 83707.079866 55792.122597 165451.433796 60042.224137 31799.379255 22992.429547 10304.208798 47204.539329 309685.077359 295442.552497 1.044091e+06 6.892586e+05 8.172055e+05 1.459404e+06 7.957606e+05 1.894393e+06 1.258487e+06 1.485590e+06 1.291553e+06 8.570753e+05 5.338876e+05 466078.465078 NaN 295421.578684 10671.210804 17585.537431 17936.294110 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2014-07 17395.126262 43535.215270 94354.149357 87021.707853 92540.914175 106502.437536 59634.837614 111315.719528 94168.086970 52377.829211 58395.495132 128251.420261 80860.585272 46192.051861 37533.072122 61260.917809 56111.977217 19568.079190 52970.665605 14526.357084 45278.152241 91969.711148 316389.200871 23371.563584 352996.439150 367989.597703 4.783819e+05 4.344751e+05 8.478634e+05 1.255281e+06 6.505439e+05 1.765331e+06 1.514355e+06 1.560650e+06 8.758149e+05 9.140881e+05 3.634125e+05 NaN 8398.633653 2863.147884 28156.702124 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2014-08 17118.276431 42752.625229 84450.652063 114023.717706 152833.806072 114121.212678 43485.638169 218119.103107 86276.046200 62235.259926 87107.280149 105437.946739 68083.995035 83227.247222 11694.651496 40618.768296 94119.673368 86156.536419 185570.010872 58978.612847 25249.083375 160572.315930 287744.976689 147455.676455 179415.635379 386769.056379 1.047920e+06 5.811764e+05 6.703268e+05 7.402687e+05 9.899028e+05 1.345040e+06 1.048110e+06 5.172193e+05 5.718047e+05 7.412821e+05 4.745204e+05 553602.058553 NaN 4739.020481 8852.389127 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2014-09 11766.356540 70613.585057 90230.081727 101852.600266 76066.255398 89862.791351 151175.866617 100473.424656 103208.746962 58935.152592 97079.614731 129682.745064 57545.028781 86011.194043 52566.195198 33350.920165 77655.827773 28722.831894 36532.136163 28919.582885 60075.572549 72839.456149 21977.481030 130712.385050 481402.426382 34469.897880 1.898491e+05 1.294468e+06 7.848245e+05 1.604948e+06 7.730516e+05 1.003704e+06 2.264034e+06 9.690580e+05 2.075566e+06 8.627908e+05 4.877316e+05 560000.000000 6225.141106 14392.718433 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2014-10 7686.279785 47288.690974 61263.717332 58860.540843 100249.116388 60196.918544 136339.434198 104905.947161 158469.829867 120334.556147 92613.523206 86727.441392 103286.805116 49770.280858 106875.401280 60855.470633 63987.812014 37601.528987 44265.371000 28034.890801 84165.344156 18401.552009 114425.800160 18925.289270 41378.655775 29410.028093 3.377927e+05 3.458116e+05 1.406488e+06 1.178639e+06 6.524484e+05 1.298710e+06 1.201304e+06 5.332826e+05 NaN 7.457256e+05 5.735299e+05 280000.000000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2014-11 NaN 40085.299101 51551.273656 20923.904293 141741.326787 111531.853596 77865.577974 65298.455492 151870.053321 82061.009567 61697.287153 93122.910777 83803.651162 43913.672786 77276.779451 43448.623639 36094.214541 68528.384644 16350.415372 182462.893770 63248.816014 299616.780888 26978.323945 159313.694759 309841.096392 465701.774370 2.721091e+05 8.752746e+05 6.730805e+05 7.601739e+05 1.433160e+06 8.290349e+05 2.283413e+06 1.305887e+06 1.464814e+06 1.178750e+06 4.047749e+05 206112.848459 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2014-12 2338.009450 42696.189137 56894.439643 95114.713327 45989.840560 98958.952206 76403.265792 110120.637922 142920.802261 102379.619600 60846.409583 55040.740891 46001.614251 71422.187096 29877.757318 45891.358951 24222.513506 84149.338348 35899.811225 56938.134099 298184.935001 42779.811143 36294.889113 92641.894669 11117.833168 199758.341469 3.807108e+04 6.771645e+05 5.766198e+05 1.113827e+06 1.795436e+06 1.338659e+06 1.300858e+06 4.778822e+05 1.320780e+06 3.478895e+05 6.115183e+05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2015-01 NaN 18809.131752 43643.076263 143476.365405 134608.627856 72838.540601 134335.866536 90809.617198 76374.529652 44317.805600 44963.949373 116092.938968 72389.838029 77531.956013 92559.582908 70792.363429 93422.566104 19364.960856 51135.080708 58307.591149 98557.046637 171828.994625 16357.206094 164580.481733 271290.207578 263908.608181 7.310979e+05 2.617977e+05 4.444601e+05 9.430313e+05 6.540549e+05 1.983315e+06 1.100738e+06 9.984796e+05 1.853317e+06 9.114406e+05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2015-02 12412.355755 38406.845556 33393.782768 67837.760684 133775.471117 130118.675093 63956.354202 103581.623904 102121.561858 147880.848889 94519.467458 70703.530746 78163.588148 55992.518926 33768.401630 60343.512442 55206.045005 43734.718542 84779.334566 76371.753878 154218.819587 48242.969027 27646.576463 159038.475259 10543.399407 568771.844307 7.952086e+05 4.205424e+05 7.719330e+05 9.968293e+05 1.272497e+06 1.707763e+06 1.679003e+06 7.249045e+05 5.715680e+05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2015-03 4368.139941 61775.887520 30136.005063 144623.195652 55422.389557 104909.697280 55208.760267 55274.698545 92856.578086 124600.672630 77953.801804 107434.771768 43840.814860 79732.787937 38050.018025 63033.915023 79369.665209 16071.851556 61872.697863 47902.333668 49743.103874 24480.870749 25348.099244 140844.245330 277158.288574 448419.242716 1.582105e+06 1.128602e+06 5.532564e+05 1.515552e+06 1.199394e+06 1.429829e+06 1.789496e+05 1.904034e+06 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2015-04 4120.397718 44016.083166 42098.174698 80937.176395 111497.252309 101099.525247 119115.739368 128819.592112 102164.280538 96918.413806 50660.778972 72949.065053 74423.421664 27681.022975 82385.876087 32462.299607 30549.388036 87759.712991 59149.196196 61675.427831 49913.956218 158963.301057 21810.137418 10729.064205 949117.308496 278402.094726 6.002861e+05 5.903465e+05 1.671649e+06 1.222692e+06 8.994191e+05 1.634694e+06 1.214017e+06 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2015-05 NaN 16343.780275 134683.935192 147597.361003 166878.862224 127495.519739 80628.987804 54868.793800 119863.863223 114562.929158 57458.774398 60464.764226 74781.341514 137108.989006 84540.621394 63839.882522 53321.314742 84600.798385 42817.982258 30342.687954 23479.032326 25995.936780 32150.807773 57185.820235 373004.903124 256129.870303 5.249663e+05 4.073522e+05 8.464785e+05 1.405456e+06 1.404862e+06 8.756084e+05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2015-06 9191.127816 34263.624861 27620.306251 139037.915115 113553.257273 93092.045776 67707.398150 159902.536216 103246.353092 190275.446707 60978.815043 105951.864825 91456.906547 51097.242328 59742.359319 41047.145476 48048.962654 65014.351742 55238.028473 53775.598296 74711.669645 65403.459055 516914.261126 338918.453160 32508.514160 24680.414930 2.730094e+05 4.430222e+05 4.957713e+05 1.260089e+06 4.740520e+05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2015-07 5872.315796 61431.291838 113522.374176 96030.478574 133266.844718 130305.038331 64905.254190 58480.126318 94984.665207 72183.521869 78983.569059 74241.045574 52909.888868 90725.673217 73757.223592 53223.803895 81529.001882 36539.587446 19516.717846 44597.550143 153507.609854 38940.929237 32784.556837 58657.933191 21181.943763 542757.405428 4.857625e+05 7.320445e+05 1.689266e+06 8.333349e+05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2015-08 12275.876950 73665.971167 69771.521645 156546.149062 96828.635293 122892.653522 77525.291302 120597.162868 42213.457509 81603.139232 64318.685029 82587.536028 70822.690426 54069.221152 86280.324966 61411.904761 29181.467011 93807.472649 10591.579043 120473.835509 44354.048698 57071.138285 55456.304615 68991.650804 208825.674298 52347.075661 5.573485e+05 4.825662e+05 1.013729e+06 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2015-09 29401.764323 45522.015799 76968.040204 146839.948554 171673.679256 109429.096009 86090.895235 98514.084480 83464.884211 61289.279897 106945.334949 123620.792997 36005.695177 111817.545698 97812.012630 71550.378735 133081.814697 52059.620013 69381.213861 206638.571652 46697.251204 24755.437891 41026.125804 405652.063289 127807.538226 150591.819723 5.798513e+05 4.420908e+05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2015-10 14000.000000 18823.580135 64808.886479 86112.369720 33951.887363 94798.147426 41473.460244 114279.219218 95470.452262 95322.271315 84571.513563 87283.315644 56826.229766 46418.390772 102357.785120 36633.859700 55331.328885 61585.508226 42312.614360 19390.945153 58927.385073 104921.071975 19228.360716 156208.667108 54768.101002 306567.082809 5.968770e+05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2015-11 NaN 24865.758304 74507.452518 52944.105766 109359.561135 98135.981690 160380.544193 46511.473410 206774.167009 128625.196728 125749.283046 79550.899988 76191.422212 89872.173002 67238.315529 60955.421537 24439.191831 21047.667487 38010.055279 67547.641213 17088.640029 11994.180304 39623.869759 136232.327155 419937.900185 19556.256954 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2015-12 14000.000000 34498.369406 85505.412309 113845.813135 118239.229726 121277.218444 179033.274623 131329.638216 130356.868676 89312.029471 50001.263705 131720.019853 114096.053064 80505.435581 47345.897743 107853.847684 51370.371877 62388.220925 22932.368203 48682.707999 164287.941261 156485.280890 34689.496090 171021.042677 388756.671990 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2016-01 3213.543940 16520.684619 48605.226108 63442.108722 64330.296181 156535.525771 70535.750329 90185.961127 88647.097698 87277.722080 37585.548112 129838.454174 49775.368916 99477.619056 79483.384567 77709.064810 56914.923493 49974.636491 49813.369829 11723.025526 42432.701569 92444.945865 65657.025561 302148.945562 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2016-02 13891.629340 20721.691370 112166.316749 154318.566251 93667.327677 117578.257984 114468.238241 77207.158186 79019.522681 85925.357894 62818.373369 94653.274923 98626.259639 14412.050378 71903.488396 63442.861487 52747.037286 60027.653938 40008.382480 206021.036486 46890.568780 45358.088045 166532.167813 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2016-03 18353.550375 48494.631841 70674.791516 115885.521080 83612.153482 45276.454051 123735.672613 114338.914912 79022.075494 96179.004264 104153.365919 78420.661052 171254.111316 64222.446520 43806.575540 34980.385712 16933.353509 36318.272021 67986.442666 32546.776357 54145.301365 13493.482671 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2016-04 14780.520614 35741.458577 51817.548576 124194.948588 76219.573225 168821.419700 117504.571796 82978.012887 99148.493702 112663.905688 47357.387177 91977.866046 59685.252396 118258.978619 38365.804252 58137.086830 54237.801338 78418.236388 71326.721028 59282.610260 85403.308987 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2016-05 NaN 32920.776360 80573.646233 128677.203503 98491.267711 138235.571025 110125.330488 110887.267995 150280.984291 74848.724902 54051.819831 105564.489585 42873.921065 51942.612413 34218.518171 94820.525215 81052.688242 78267.767639 13675.949254 25982.914677 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2016-06 17958.638920 9031.290904 35720.570300 163643.856247 172139.047804 157652.546874 154167.597823 120193.385494 100214.093197 62572.447623 82107.496478 108154.178521 70208.521568 37141.252390 86357.027860 69921.829085 62875.428241 20423.255196 24443.879967 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2016-07 36454.457248 24782.897875 105234.099377 116615.976124 64114.451842 118425.785680 107282.550162 101314.686533 136164.358434 95887.527655 160987.563259 65113.829226 110219.023402 104432.987704 50962.266199 136896.654248 80842.270086 95857.222846 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2016-08 45280.373036 14224.178374 93540.570848 147757.945387 88369.564695 195297.446098 117493.748560 57655.840012 132907.265603 100460.044301 84736.522917 101950.878263 81994.715213 58406.357588 55984.279463 54491.161014 87532.982072 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2016-09 13543.632993 56468.414754 84514.463120 106895.796922 127087.926687 89314.051675 132691.450853 153691.498737 62591.301678 133208.213752 88052.362757 64577.593705 63639.041274 97667.426442 102568.832260 92328.114290 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2016-10 1765.824878 61195.914947 80436.515750 123346.321677 82946.887915 158136.929363 168589.126365 110018.518191 86504.029415 162549.196934 80314.320545 131253.273865 95130.219265 22490.001498 61574.451140 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2016-11 NaN 55837.251699 111441.725643 110741.296392 111772.167542 44847.384719 164147.485673 180125.984382 90888.981098 71973.259517 92692.770710 204372.431433 43569.263275 35989.538721 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2016-12 NaN 52805.659963 55386.352687 116174.812373 107610.806877 109759.341040 74635.362208 145938.259214 100703.178078 114896.817293 98215.783375 74192.406168 145322.425729 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2017-01 8337.875863 26000.000000 121221.366085 104138.452826 113299.545815 86085.752607 139369.099191 127013.485742 66154.704652 111713.185860 83569.214341 161872.714059 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2017-02 NaN 50237.487443 101651.411862 103478.579796 94797.505236 94285.239288 160239.006593 141801.930962 131584.577665 94257.374842 59566.901626 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2017-03 4476.248773 20775.191311 74392.325782 72249.752924 143323.397539 56307.436025 210407.467883 117053.877647 101546.367791 93076.579694 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2017-04 NaN 30750.642034 126807.879895 154838.817832 157090.350860 72105.725147 102587.339458 91454.397901 142688.966324 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2017-05 3022.335184 36811.264195 54334.199788 80436.891802 81314.614006 160837.572465 180651.804749 88441.462952 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2017-06 NaN 31858.167598 37910.528589 81228.553673 121618.983828 85184.796073 110103.351522 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2017-07 28827.335193 30987.279514 126229.848204 72825.784504 80075.315891 119390.465916 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2017-08 NaN 14000.000000 105952.492729 81991.210907 174870.150263 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2017-09 18589.176575 33316.659725 86056.984325 152143.727464 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2017-10 NaN 35037.196888 104444.385044 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2017-11 4088.116947 10599.333280 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", - "2017-12 10748.025150 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN" - ] - }, - "execution_count": 42, - "metadata": {}, - "output_type": "execute_result" - } - ], - "source": [ - "prism = cl.Triangle(\n", - " data=prism_df,\n", - " origin=\"AccidentDate\",\n", - " development=\"PaymentDate\",\n", - " columns=\"Paid\",\n", - " cumulative=False,\n", - ")\n", - "prism" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "Note that the lowest (most-detailed) grain supported is the monthly grain, so the triangle above is aggregated to the OMDM level." - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 43, - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { + ] + }, + "execution_count": 42, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "execution_count": 42 + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Note that the lowest (most-detailed) grain supported is the monthly grain, so the triangle above is aggregated to the OMDM level." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:19:07.267778Z", + "start_time": "2026-01-28T04:19:07.265248Z" + } + }, + "source": [ + "prism.origin_grain" + ], + "outputs": [ + { + "data": { "text/plain": [ "'M'" ] @@ -5887,14 +5978,19 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "prism.origin_grain" - ] + "execution_count": 43 }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 44, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:19:07.542800Z", + "start_time": "2026-01-28T04:19:07.539832Z" + } + }, + "source": [ + "prism.development_grain" + ], "outputs": [ { "data": { @@ -5907,9 +6003,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "prism.development_grain" - ] + "execution_count": 44 }, { "cell_type": "markdown", @@ -5920,11 +6014,33 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 45, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:19:07.711180Z", + "start_time": "2026-01-28T04:19:07.664179Z" + } + }, + "source": [ + "prism = cl.Triangle(\n", + " data=prism_df,\n", + " origin=\"AccidentDate\",\n", + " development=\"PaymentDate\",\n", + " columns=[\"Paid\", \"Incurred\"],\n", + " cumulative=False,\n", + ")\n", + "prism" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " Triangle Summary\n", + "Valuation: 2017-12\n", + "Grain: OMDM\n", + "Shape: (1, 2, 120, 120)\n", + "Index: [Total]\n", + "Columns: [Paid, Incurred]" + ], "text/html": [ "\n", " \n", @@ -5956,14 +6072,6 @@ " \n", " \n", "
" - ], - "text/plain": [ - " Triangle Summary\n", - "Valuation: 2017-12\n", - "Grain: OMDM\n", - "Shape: (1, 2, 120, 120)\n", - "Index: [Total]\n", - "Columns: [Paid, Incurred]" ] }, "execution_count": 45, @@ -5971,16 +6079,7 @@ "output_type": "execute_result" } ], - "source": [ - "prism = cl.Triangle(\n", - " data=prism_df,\n", - " origin=\"AccidentDate\",\n", - " development=\"PaymentDate\",\n", - " columns=[\"Paid\", \"Incurred\"],\n", - " cumulative=False,\n", - ")\n", - "prism" - ] + "execution_count": 45 }, { "cell_type": "markdown", @@ -5991,11 +6090,47 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 46, - "metadata": {}, + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2026-01-28T04:19:08.147517Z", + "start_time": "2026-01-28T04:19:08.135952Z" + } + }, + "source": [ + "prism_df.head()" + ], "outputs": [ { "data": { + "text/plain": [ + " ClaimNo AccidentDate ReportDate Line Type ClaimLiability Limit \\\n", + "0 1 2008-01-22 4/19/2010 Home Dwelling False 300000.0 \n", + "1 2 2008-01-02 4/20/2010 Home Dwelling False 200000.0 \n", + "2 3 2008-01-01 9/23/2009 Home Dwelling True 200000.0 \n", + "3 4 2008-01-02 7/25/2009 Home Dwelling True 200000.0 \n", + "4 5 2008-01-16 12/7/2009 Home Dwelling True 200000.0 \n", + "\n", + " Deductible TotalPayment PaymentDate CloseDate Status reportedCount \\\n", + "0 20000 0.00000 2010-10-08 10/8/2010 CLOSED 1 \n", + "1 20000 0.00000 2010-11-30 11/30/2010 CLOSED 1 \n", + "2 20000 115744.77370 2010-02-17 2/17/2010 CLOSED 1 \n", + "3 20000 63678.87713 2009-11-18 11/18/2009 CLOSED 1 \n", + "4 20000 112175.55590 2010-04-30 4/30/2010 CLOSED 1 \n", + "\n", + " closedPaidCount closedUnPaidCount openCount Paid Outstanding \\\n", + "0 0 1 0 0.00000 0 \n", + "1 0 1 0 0.00000 0 \n", + "2 1 0 0 115744.77370 0 \n", + "3 1 0 0 63678.87713 0 \n", + "4 1 0 0 112175.55590 0 \n", + "\n", + " Incurred \n", + "0 0.00000 \n", + "1 0.00000 \n", + "2 115744.77370 \n", + "3 63678.87713 \n", + "4 112175.55590 " + ], "text/html": [ "
\n", "