Finalisation des SxTags avec situation dans lesquels éval du tag en cours
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d6a75b176e
commit
491d600bd4
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@ -155,13 +155,12 @@ class Moyenne:
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return self.synthese["nb_inscrits"] > 0
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class MoyennesTag:
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def __init__(
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self,
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tag: str,
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matrice_notes: pd.DataFrame, # etudids x colonnes
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||||
matrice_coeffs: pd.DataFrame # etudids x colonnes
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||||
matrice_notes: pd.DataFrame, # etudids x colonnes
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||||
matrice_coeffs: pd.DataFrame, # etudids x colonnes
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):
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||||
"""Classe centralisant la synthèse des moyennes/classements d'une série
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d'étudiants à un tag donné, en différenciant les notes
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@ -193,13 +192,30 @@ class MoyennesTag:
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self.moyennes[col] = Moyenne(notes)
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# Les moyennes générales
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notes_gen = self.compute_moy_gen(self.matrice_notes, self.matrice_coeffs_moy_gen)
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||||
self.notes_gen = notes_gen
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||||
notes_gen = pd.Series(np.nan, index=self.matrice_notes.index)
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||||
"""Les notes générales (moyenne toutes UEs confonudes)"""
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||||
if self.has_notes():
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||||
notes_gen = self.compute_moy_gen(
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||||
self.matrice_notes, self.matrice_coeffs_moy_gen
|
||||
)
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||||
self.notes_gen = notes_gen
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||||
self.moyenne_gen = Moyenne(notes_gen)
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||||
"""Le dataframe retraçant les moyennes/classements/statistiques général"""
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def has_notes(self):
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"""Détermine si les moyennes (aux UEs ou aux compétences)
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ont des notes
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Returns:
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||||
True si a des notes, False sinon
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||||
"""
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||||
notes = self.matrice_notes
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||||
nbre_nan = notes.isna().sum().sum()
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||||
nbre_notes_potentielles = len(notes.index) * len(notes.columns)
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||||
if nbre_nan == nbre_notes_potentielles:
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||||
return False
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||||
else:
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return True
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||||
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||||
def compute_moy_gen(self, moys: pd.DataFrame, coeffs: pd.DataFrame) -> pd.Series:
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||||
"""Calcule la moyenne générale (toutes UE/compétences confondus)
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@ -225,4 +241,3 @@ class MoyennesTag:
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)
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||||
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||||
return moy_gen_tag
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@ -95,7 +95,13 @@ class RCSTag(TableTag):
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self.add_etuds(nt.etuds)
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||||
# Les compétences (extraites de tous les Sxtags)
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self.association_ues_comp = self.mapping_ue_competences()
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||||
print(self.association_ues_comp)
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||||
"""Association indiquant pour chaque UE , quelle compétence lui correspond"""
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||||
self.competences_sorted = self.do_complist()
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||||
"""Liste des compétences triées"""
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||||
"""Compétences extraites de tous les SxTag aggrégés"""
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||||
pe_affichage.pe_print(f"* Compétences : {', '.join(self.competences_sorted)}")
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||||
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@ -164,10 +170,8 @@ class RCSTag(TableTag):
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|||
coeffs = moys_tag.matrice_coeffs_moy_gen.copy() # les coeffs
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||||
# Traduction des UE en compétences
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||||
association_ues_comp = self.mapping_ue_competences()
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||||
print(association_ues_comp)
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||||
ues_columns_df = notes.columns
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||||
comp_associes_aux_ues = [association_ues_comp[ue] for ue in ues_columns_df]
|
||||
comp_associes_aux_ues = [self.association_ues_comp[ue] for ue in ues_columns_df]
|
||||
notes.columns = comp_associes_aux_ues
|
||||
coeffs.columns = comp_associes_aux_ues
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||||
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||||
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@ -224,8 +228,8 @@ class RCSTag(TableTag):
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|||
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||||
def do_complist(self):
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||||
"""Synthétise les compétences à partir des Sxtags aggrégés"""
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||||
dict_comptences = self.mapping_ue_competences()
|
||||
return sorted(set(dict_comptences.values()))
|
||||
dict_competences = self.mapping_ue_competences()
|
||||
return sorted(set(dict_competences.values()))
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||||
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||||
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||||
def compute_notes_competences(
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||||
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|||
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@ -143,59 +143,72 @@ class SxTag(TableTag):
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|||
self.ressembuttags,
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||||
self.fid_final,
|
||||
)
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||||
# Affichage pour debug
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||||
for etud in self.etuds:
|
||||
cap = []
|
||||
for frmsem_id in self.ressembuttags:
|
||||
if frmsem_id != self.fid_final:
|
||||
for accr in self.acronymes_ues_sorted:
|
||||
if self.masque_df[frmsem_id].loc[etud.etudid, accr] > 0.0:
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||||
cap += [accr]
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||||
if cap:
|
||||
pe_affichage.pe_print(
|
||||
f" ⚠ Capitalisation de {etud.etat_civil} : {', '.join(cap)}"
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||||
)
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||||
self._aff_capitalisations()
|
||||
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||||
for tag in self.tags_sorted:
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||||
# Cube de note etudids x UEs
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||||
notes_df, notes_cube = compute_notes_ues_cube(
|
||||
tag, self.etudids_sorted, self.acronymes_ues_sorted, self.ressembuttags
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||||
)
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||||
# Y-a-t-il des notes ?
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||||
if not self.has_notes(tag):
|
||||
pe_affichage.pe_print(f"> MoyTag 🏷{tag} actuellement sans ◯ notes")
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||||
matrice_moys_ues = pd.DataFrame(np.nan, index=self.etudids_sorted, columns=self.acronymes_ues_sorted)
|
||||
|
||||
else:
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||||
# Cube de note etudids x UEs
|
||||
notes_df, notes_cube = compute_notes_ues_cube(
|
||||
tag,
|
||||
self.etudids_sorted,
|
||||
self.acronymes_ues_sorted,
|
||||
self.ressembuttags,
|
||||
)
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||||
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||||
# self.ues_inscr_parcours = ~np.isnan(self.matrice_coeffs.to_numpy())
|
||||
# inscr_mask = self.ues_inscr_parcours
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||||
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||||
# Calcule des moyennes sous forme d'un dataframe
|
||||
inscr_mask = ~np.isnan(self.ues_inscr_parcours_df.to_numpy())
|
||||
matrice_moys_ues: pd.DataFrame = compute_notes_ues(
|
||||
notes_cube,
|
||||
masque_cube,
|
||||
self.etudids_sorted,
|
||||
self.acronymes_ues_sorted,
|
||||
inscr_mask,
|
||||
)
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||||
|
||||
# Les profils d'ects (pour debug)
|
||||
profils_ects = []
|
||||
for i in self.matrice_coeffs_moy_gen.index:
|
||||
val = tuple(self.matrice_coeffs_moy_gen.loc[i].fillna("x"))
|
||||
if tuple(val) not in profils_ects:
|
||||
profils_ects.append(tuple(val))
|
||||
pe_affichage.pe_print(
|
||||
f"> MoyTag 🏷{tag} avec "
|
||||
+ f"ues={self.acronymes_ues_sorted} "
|
||||
+ f"ects={profils_ects}"
|
||||
)
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||||
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||||
# self.ues_inscr_parcours = ~np.isnan(self.matrice_coeffs.to_numpy())
|
||||
# inscr_mask = self.ues_inscr_parcours
|
||||
|
||||
# Calcule des moyennes sous forme d'un dataframe
|
||||
inscr_mask = ~np.isnan(self.ues_inscr_parcours_df.to_numpy())
|
||||
matrice_moys_ues: pd.DataFrame = compute_notes_ues(
|
||||
notes_cube,
|
||||
masque_cube,
|
||||
self.etudids_sorted,
|
||||
self.acronymes_ues_sorted,
|
||||
inscr_mask,
|
||||
)
|
||||
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||||
# Les profils d'ects (pour debug)
|
||||
profils_ects = []
|
||||
for i in self.matrice_coeffs_moy_gen.index:
|
||||
val = tuple(self.matrice_coeffs_moy_gen.loc[i].fillna("x"))
|
||||
if tuple(val) not in profils_ects:
|
||||
profils_ects.append(tuple(val))
|
||||
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||||
# Les moyennes
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||||
# Les moyennes au tag
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||||
self.moyennes_tags[tag] = MoyennesTag(
|
||||
tag, matrice_moys_ues, self.matrice_coeffs_moy_gen
|
||||
)
|
||||
tag, matrice_moys_ues, self.matrice_coeffs_moy_gen
|
||||
)
|
||||
|
||||
pe_affichage.pe_print(
|
||||
f"> MoyTag 🏷{tag} avec "
|
||||
+ f"ues={self.acronymes_ues_sorted} "
|
||||
+ f"ects={profils_ects}"
|
||||
)
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||||
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||||
def has_notes(self, tag):
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||||
"""Détermine si le SxTag, pour un tag donné, est en cours d'évaluation.
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||||
Si oui, n'a pas (encore) de notes dans le resformsemestre final.
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||||
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||||
Args:
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||||
tag: Le tag visé
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||||
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||||
Returns:
|
||||
True si a des notes, False sinon
|
||||
"""
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||||
moy_tag_dernier_sem = self.ressembuttag_final.moyennes_tags[tag]
|
||||
notes = moy_tag_dernier_sem.matrice_notes
|
||||
nbre_nan = notes.isna().sum().sum()
|
||||
nbre_notes_potentielles = len(notes.index) * len(notes.columns)
|
||||
if nbre_nan == nbre_notes_potentielles:
|
||||
return False
|
||||
else:
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||||
return True
|
||||
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||||
def __eq__(self, other):
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||||
"""Egalité de 2 SxTag sur la base de leur identifiant"""
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||||
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@ -210,6 +223,20 @@ class SxTag(TableTag):
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|||
# affichage = [str(fid) for fid in self.ressembuttags]
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||||
return f"{self.sxtag_id[0]}Tag (#{self.fid_final})"
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||||
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||||
def _aff_capitalisations(self):
|
||||
"""Affichage des capitalisations du sxtag pour debug"""
|
||||
for etud in self.etuds:
|
||||
cap = []
|
||||
for frmsem_id in self.ressembuttags:
|
||||
if frmsem_id != self.fid_final:
|
||||
for accr in self.acronymes_ues_sorted:
|
||||
if self.masque_df[frmsem_id].loc[etud.etudid, accr] > 0.0:
|
||||
cap += [accr]
|
||||
if cap:
|
||||
pe_affichage.pe_print(
|
||||
f" ⚠ Capitalisation de {etud.etat_civil} : {', '.join(cap)}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def compute_notes_ues_cube(
|
||||
tag, etudids_sorted, acronymes_ues_sorted, ressembuttags
|
||||
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@ -291,7 +318,7 @@ def compute_masques_ues_cube(
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|||
# Partant d'un dataframe contenant des 1.0
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||||
if frmsem_id == formsemestre_id_final:
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||||
df = pd.DataFrame(1.0, index=etudids_sorted, columns=acronymes_ues_sorted)
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||||
else: # semestres redoublés
|
||||
else: # semestres redoublés
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||||
df = pd.DataFrame(0.0, index=etudids_sorted, columns=acronymes_ues_sorted)
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||||
# Traitement des capitalisations
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