Finalisation des SxTags avec situation dans lesquels éval du tag en cours

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Cléo Baras 2024-02-19 20:00:11 +01:00
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@ -155,13 +155,12 @@ class Moyenne:
return self.synthese["nb_inscrits"] > 0 return self.synthese["nb_inscrits"] > 0
class MoyennesTag: class MoyennesTag:
def __init__( def __init__(
self, self,
tag: str, tag: str,
matrice_notes: pd.DataFrame, # etudids x colonnes matrice_notes: pd.DataFrame, # etudids x colonnes
matrice_coeffs: pd.DataFrame # etudids x colonnes matrice_coeffs: pd.DataFrame, # etudids x colonnes
): ):
"""Classe centralisant la synthèse des moyennes/classements d'une série """Classe centralisant la synthèse des moyennes/classements d'une série
d'étudiants à un tag donné, en différenciant les notes d'étudiants à un tag donné, en différenciant les notes
@ -193,13 +192,30 @@ class MoyennesTag:
self.moyennes[col] = Moyenne(notes) self.moyennes[col] = Moyenne(notes)
# Les moyennes générales # Les moyennes générales
notes_gen = self.compute_moy_gen(self.matrice_notes, self.matrice_coeffs_moy_gen) notes_gen = pd.Series(np.nan, index=self.matrice_notes.index)
self.notes_gen = notes_gen
"""Les notes générales (moyenne toutes UEs confonudes)""" """Les notes générales (moyenne toutes UEs confonudes)"""
if self.has_notes():
notes_gen = self.compute_moy_gen(
self.matrice_notes, self.matrice_coeffs_moy_gen
)
self.notes_gen = notes_gen
self.moyenne_gen = Moyenne(notes_gen) self.moyenne_gen = Moyenne(notes_gen)
"""Le dataframe retraçant les moyennes/classements/statistiques général""" """Le dataframe retraçant les moyennes/classements/statistiques général"""
def has_notes(self):
"""Détermine si les moyennes (aux UEs ou aux compétences)
ont des notes
Returns:
True si a des notes, False sinon
"""
notes = self.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:
return True
def compute_moy_gen(self, moys: pd.DataFrame, coeffs: pd.DataFrame) -> pd.Series: def compute_moy_gen(self, moys: pd.DataFrame, coeffs: pd.DataFrame) -> pd.Series:
"""Calcule la moyenne générale (toutes UE/compétences confondus) """Calcule la moyenne générale (toutes UE/compétences confondus)
@ -225,4 +241,3 @@ class MoyennesTag:
) )
return moy_gen_tag return moy_gen_tag

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@ -95,7 +95,13 @@ class RCSTag(TableTag):
self.add_etuds(nt.etuds) self.add_etuds(nt.etuds)
# Les compétences (extraites de tous les Sxtags) # Les compétences (extraites de tous les Sxtags)
self.association_ues_comp = self.mapping_ue_competences()
print(self.association_ues_comp)
"""Association indiquant pour chaque UE , quelle compétence lui correspond"""
self.competences_sorted = self.do_complist() self.competences_sorted = self.do_complist()
"""Liste des compétences triées"""
"""Compétences extraites de tous les SxTag aggrégés""" """Compétences extraites de tous les SxTag aggrégés"""
pe_affichage.pe_print(f"* Compétences : {', '.join(self.competences_sorted)}") pe_affichage.pe_print(f"* Compétences : {', '.join(self.competences_sorted)}")
@ -164,10 +170,8 @@ class RCSTag(TableTag):
coeffs = moys_tag.matrice_coeffs_moy_gen.copy() # les coeffs coeffs = moys_tag.matrice_coeffs_moy_gen.copy() # les coeffs
# Traduction des UE en compétences # Traduction des UE en compétences
association_ues_comp = self.mapping_ue_competences()
print(association_ues_comp)
ues_columns_df = notes.columns ues_columns_df = notes.columns
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 notes.columns = comp_associes_aux_ues
coeffs.columns = comp_associes_aux_ues coeffs.columns = comp_associes_aux_ues
@ -224,8 +228,8 @@ class RCSTag(TableTag):
def do_complist(self): def do_complist(self):
"""Synthétise les compétences à partir des Sxtags aggrégés""" """Synthétise les compétences à partir des Sxtags aggrégés"""
dict_comptences = self.mapping_ue_competences() dict_competences = self.mapping_ue_competences()
return sorted(set(dict_comptences.values())) return sorted(set(dict_competences.values()))
def compute_notes_competences( def compute_notes_competences(

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@ -143,59 +143,72 @@ class SxTag(TableTag):
self.ressembuttags, self.ressembuttags,
self.fid_final, self.fid_final,
) )
# Affichage pour debug self._aff_capitalisations()
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)}"
)
for tag in self.tags_sorted: for tag in self.tags_sorted:
# Cube de note etudids x UEs # Y-a-t-il des notes ?
notes_df, notes_cube = compute_notes_ues_cube( if not self.has_notes(tag):
tag, self.etudids_sorted, self.acronymes_ues_sorted, self.ressembuttags pe_affichage.pe_print(f"> MoyTag 🏷{tag} actuellement sans ◯ notes")
) matrice_moys_ues = pd.DataFrame(np.nan, index=self.etudids_sorted, columns=self.acronymes_ues_sorted)
else:
# Cube de note etudids x UEs
notes_df, notes_cube = compute_notes_ues_cube(
tag,
self.etudids_sorted,
self.acronymes_ues_sorted,
self.ressembuttags,
)
# 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,
)
# 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}"
)
# self.ues_inscr_parcours = ~np.isnan(self.matrice_coeffs.to_numpy()) # Les moyennes au tag
# 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,
)
# 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))
# Les moyennes
self.moyennes_tags[tag] = MoyennesTag( 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 " def has_notes(self, tag):
+ f"ues={self.acronymes_ues_sorted} " """Détermine si le SxTag, pour un tag donné, est en cours d'évaluation.
+ f"ects={profils_ects}" Si oui, n'a pas (encore) de notes dans le resformsemestre final.
)
Args:
tag: Le tag visé
Returns:
True si a des notes, False sinon
"""
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:
return True
def __eq__(self, other): def __eq__(self, other):
"""Egalité de 2 SxTag sur la base de leur identifiant""" """Egalité de 2 SxTag sur la base de leur identifiant"""
@ -210,6 +223,20 @@ class SxTag(TableTag):
# affichage = [str(fid) for fid in self.ressembuttags] # affichage = [str(fid) for fid in self.ressembuttags]
return f"{self.sxtag_id[0]}Tag (#{self.fid_final})" return f"{self.sxtag_id[0]}Tag (#{self.fid_final})"
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( def compute_notes_ues_cube(
tag, etudids_sorted, acronymes_ues_sorted, ressembuttags tag, etudids_sorted, acronymes_ues_sorted, ressembuttags
@ -291,7 +318,7 @@ def compute_masques_ues_cube(
# Partant d'un dataframe contenant des 1.0 # Partant d'un dataframe contenant des 1.0
if frmsem_id == formsemestre_id_final: if frmsem_id == formsemestre_id_final:
df = pd.DataFrame(1.0, index=etudids_sorted, columns=acronymes_ues_sorted) df = pd.DataFrame(1.0, index=etudids_sorted, columns=acronymes_ues_sorted)
else: # semestres redoublés else: # semestres redoublés
df = pd.DataFrame(0.0, index=etudids_sorted, columns=acronymes_ues_sorted) df = pd.DataFrame(0.0, index=etudids_sorted, columns=acronymes_ues_sorted)
# Traitement des capitalisations # Traitement des capitalisations