Auxiliary variables are marked `aux` in one place and `auxiliary` in another
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Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 76/100
Línea de trabajo
Start with _validate_dataset in src/modelskill/timeseries/_timeseries.py:134, then compare its kind handling with _include_attributes in _point.py:178, _aux_vars at _timeseries.py:279, and Comparer.aux_names in _comparison.py:693-700. Reproduce the hand-built dataset example and verify that one spelling is used consistently, with auxiliary variables appearing in _aux_vars, repr, and comparison names without changing to_dataframe() behavior.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
An auxiliary variable is marked "aux" in one place and "auxiliary" in another, and the two readers disagree about which counts.
Writers:
_include_attributeswrites"aux"for every selected aux item —src/modelskill/timeseries/_point.py:178_validate_datasetdefaults any variable with nokindto"auxiliary"—src/modelskill/timeseries/_timeseries.py:134
Readers:
TimeSeries._aux_varsmatches"aux"only —_timeseries.py:279, viafilter_by_attrs(kind="aux")Comparer.aux_namesmatches anything that is not observation or model —src/modelskill/comparison/_comparison.py:693-700, with the comment# we don't require the kind attribute to be "auxiliary"to_dataframe()keeps every data variable regardless of kind
A variable marked "auxiliary" is therefore invisible to _aux_vars and to __repr__, while still appearing as a column:
ts = TimeSeries(ds) # ds carries an extra variable with no kind
ts.data["extra"].attrs["kind"] # 'auxiliary'
ts._aux_vars # [] <- not seen
list(ts.to_dataframe().columns) # ['WL', 'extra'] <- but present
"Auxiliary" in repr(ts) # False <- and unreported
Scope
Everything built through the normal parse path gets "aux", because _parse_point_input selects values and aux items and marks the aux ones itself. The "auxiliary" default only fires for a dataset that reaches _validate_dataset carrying a variable nothing claimed — a hand-built dataset, or one assembled outside the parse functions. That is why no test has caught it.
Suggested fix
Pick one spelling and use it in both writers and all three readers. "aux" is the one the parse path produces and the one _aux_vars already expects, so _validate_dataset:134 is the smaller change. Whichever is chosen, Comparer.aux_names can then match it directly instead of matching by exclusion, and the comment at _comparison.py:695 can go.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 58
- Forks
- 10
- Merge medio
- 28 min
- PR fusionados (30 d)
- 1
Preparar el entorno
Inicia el contenedor de desarrollo del proyecto en tu navegador, con tu propia cuenta de GitHub.
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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