Replace end-of-interval default with start-of-period to match pandas as default
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 48/100
Línea de trabajo
Start with atlite's documented ERA5 time-series convention and trace the resampling entry points that produce its outputs. Compare their interval labels and closure with pandas' default resampling behavior. Done means the default convention matches pandas and the documented one-hour shift is eliminated when outputs are combined with ordinary pandas or xarray series.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Version Checks (indicate both or one)
-
I have confirmed this bug exists on the lastest release of atlite.
-
I have confirmed this bug exists on the current
masterbranch of atlite.
Issue Description
atlite uses an end-of-interval convention for ERA5-derived time series: a value at 12:00 represents the averaging period from 11:00 to 12:00: https://atlite.readthedocs.io/en/master/conventions.html
This is opposite to the default convention used by pandas when resampling time series. For example:
s.resample("1h").mean()
uses label="left" and closed="left" by default, so the value labelled 12:00 corresponds to the interval
[12:00, 13:00)
whereas in atlite it corresponds to
(11:00, 12:00]
This difference can easily introduce an unnoticed one-hour shift when atlite output is combined with ordinary pandas/xarray time series, or data from similar data sources such as renewables ninja (see bottom of the page).
Expected Behavior
Matching pandas default behaviour would be safer for users and enable atlite to be combined more easily.
Installed Versions
0.6
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 409
- Forks
- 135
- Merge medio
- 11 d 22 h
- PR fusionados (30 d)
- 4
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una 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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