get_level_as_timeseries not creating correct time series for seasonal levels
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評価
調査の方向性
まず get_level_as_timeseries を見つけ、issue にある季節レベルの例を再現します。1 Apr と 15 Apr の前後で、要求された時間範囲がどのように処理されるかに注目してください。生成された値をレポートに示された期待される補間と比較し、その後、季節レベルを対象とする回帰テストを追加または更新して、結果の時系列が正しい日付を使用していることを確認します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
I have a script that was computing incorrect values and traced the issue back to get_level_as_timeseries not creating correct time series for seasonal levels.
For example, given this seasonal level, it creates this time series. As you can see, the 15 Apr value is getting applied on 1 Apr rather than being interpolated to the time window provided.
Seasonal level
Date Time Storage
31-Dec-24 24:00 16,160.00
1-Apr-25 5:00 16,160.00
15-Apr-25 5:00 20,226.00
15-Oct-25 5:00 20,226.00
1-Nov-25 5:00 16,160.00
30-Dec-25 24:00 16,160.00
31-Dec-25 24:00 16,160.00
Resulting Time Series
Date Time Storage
4/1/2026 08:00:00+00:00 16160
4/1/2026 08:30:00+00:00 16160
4/1/2026 09:00:00+00:00 16160
4/1/2026 09:30:00+00:00 16160
4/1/2026 10:00:00+00:00 16160
4/1/2026 10:30:00+00:00 17176.5
4/1/2026 11:00:00+00:00 18193
4/1/2026 11:30:00+00:00 19209.5
4/1/2026 12:00:00+00:00 20226
- 主要言語
- Python
- スター
- 16
- フォーク
- 11
- 平均マージ
- 7時間 35分
- マージ済み PR（30日）
- 3
環境構築
- Dockerfile または Docker Compose ファイルあり
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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