`px.timeline` with a Daylight Savings Time scenario - missing/extra hour
Chưa có ai nhận issue này.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 18.8k
- Fork
- 2.8k
- Merge trung bình
- 16 giờ 26 phút
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 21
Mô tả
Problem:
When using px.timeline on a range where a Daylight Savings Time switch occurs & time zones are in the timestamps, I observe an unexpectedly shorter/longer duration of the bar.
Example A - March - missing an hour
import pandas as pd
import plotly.express as px
df = pd.DataFrame(dict(
x_start=[
pd.Timestamp("2024-03-09", tz="US/Pacific"),
pd.Timestamp("2024-03-10", tz="US/Pacific"),
pd.Timestamp("2024-03-11", tz="US/Pacific"),
],
x_end=[
pd.Timestamp("2024-03-10", tz="US/Pacific"),
pd.Timestamp("2024-03-11", tz="US/Pacific"),
pd.Timestamp("2024-03-12", tz="US/Pacific"),
],
y=[1, 1, 1],
))
px.timeline(df, x_start="x_start", x_end="x_end", y="y")
As you can see, for the DST day (March 10, 2024), the end date is unexpectedly 1 hour early, unlike the other days.
Example B - November - extra hour
import pandas as pd
import plotly.express as px
df = pd.DataFrame(dict(
x_start=[
pd.Timestamp("2023-11-05", tz="US/Pacific"),
],
x_end=[
pd.Timestamp("2023-11-06", tz="US/Pacific"),
],
y=[1],
))
px.timeline(df, x_start="x_start", x_end="x_end", y="y")
In this example, 1 hour is unexpectedly added to the end.
Testing environment:
- Google Colab (also experienced on VS Code & html)
- Latest version of plotly (5.22.0).
Hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu bằng cách tái hiện cả hai ví dụ pandas và px.timeline từ issue, bao quát các lần chuyển đổi DST vào tháng 3 và tháng 11. Truy vết điểm vào của px.timeline qua phần xử lý các dấu thời gian có nhận biết múi giờ và bổ sung kiểm thử hồi quy cho cả hai trường hợp. Hoàn tất có nghĩa là mỗi thanh kéo dài đúng khoảng thời gian lịch cục bộ dự kiến mà không thiếu hoặc thừa một giờ nào.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Đánh giá
- Công nghệ
- pandas, python
- Lĩnh vực
- data-visualization
- Loại issue
- Lỗi
- Độ khó
- 3/5
- Thời gian dự kiến
- 1-2 ngày
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức phù hợp với người mới
- 45/100