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Fin traitement coeffs

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Cléo Baras 2024-02-26 12:03:19 +01:00
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37
app/pe/moys/pe_interclasstag.py
View File

@ -84,7 +84,7 @@ class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
self.type = type_interclassement
pe_affichage.pe_print(
f"--> Interclassement par 🗂️{type_interclassement} pour le RCS ⏯️{nom_rcs}"
f"*** Interclassement par 🗂️{type_interclassement} pour le RCS ⏯️{nom_rcs}"
)
# Les informations sur les étudiants diplômés
@ -119,13 +119,20 @@ class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
# Les données sur les tags
self.tags_sorted = self._do_taglist()
"""Liste des tags (triés par ordre alphabétique)"""
aff_tag = ["👜" + tag for tag in self.tags_sorted]
pe_affichage.pe_print(f"--> Tags : {', '.join(aff_tag)}")
aff = pe_affichage.aff_tag(self.tags_sorted)
pe_affichage.pe_print(f"--> Tags : {aff}")
# Les données sur les UEs (si SxTag) ou compétences (si RCSTag)
self.champs_sorted = self._do_ues_ou_competences_list()
"""Les champs (UEs ou compétences) de l'interclassement"""
self._aff_comp_ou_ues_debug()
if self.type == pe_moytag.CODE_MOY_UE:
pe_affichage.pe_print(
f"--> UEs : {pe_affichage.aff_UEs(self.champs_sorted)}"
)
else:
pe_affichage.pe_print(
f"--> Compétences : {pe_affichage.aff_competences(self.champs_sorted)}"
)
# Construit la matrice de notes
etudids_sorted = sorted(list(self.diplomes_ids))
@ -136,15 +143,14 @@ class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
# Synthétise les moyennes/classements par tag
self.moyennes_tags: dict[str, pe_moytag.MoyennesTag] = {}
for tag in self.tags_sorted:
pe_affichage.pe_print(f"--> Moyenne 👜{tag} : ")
notes = self.compute_notes_matrice(tag, etudids_sorted, self.champs_sorted)
coeffs = self.compute_coeffs_matrice(
tag, etudids_sorted, self.champs_sorted
)
self.__aff_profil_coeffs(coeffs)
aff = pe_affichage.aff_profil_coeffs(coeffs, with_index=True)
pe_affichage.pe_print(f"--> Moyenne 👜{tag} avec coeffs: {aff} ")
self.moyennes_tags[tag] = pe_moytag.MoyennesTag(
tag,
@ -248,7 +254,7 @@ class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
for rcstag in self.rcstags.values():
if tag in rcstag.moyennes_tags:
# Charge les coeffs au tag d'un RCStag
coeffs: pd.DataFrame = rcstag.moyennes_tags[tag].matrice_notes
coeffs: pd.DataFrame = rcstag.moyennes_tags[tag].matrice_coeffs_moy_gen
# Etudiants/Champs communs entre le RCSTag et les données interclassées
(
@ -279,21 +285,6 @@ class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
dict_champs.extend(champs)
return sorted(set(dict_champs))
def _aff_comp_ou_ues_debug(self):
"""Affichage pour debug"""
aff_comp = []
for comp in self.champs_sorted:
liste = []
if self.type == pe_moytag.CODE_MOY_UE:
liste += ["📍" + comp]
else:
liste += ["💡" + comp]
if self.type == pe_moytag.CODE_MOY_UE:
pe_affichage.pe_print(f"--> UEs : {', '.join(aff_comp)}")
else:
pe_affichage.pe_print(f"--> Compétences : {', '.join(aff_comp)}")
def has_tags(self):
"""Indique si l'interclassement a des tags (cas d'un
interclassement sur un S5 qui n'a pas eu lieu)

4
app/pe/moys/pe_moy.py
View File

@ -99,7 +99,9 @@ class Moyenne:
def get_df_synthese(self):
"""Renvoie le df de synthese limité aux colonnes de synthese"""
return self.df[self.COLONNES_SYNTHESE]
df = self.df[self.COLONNES_SYNTHESE].copy()
df["rang"] = df["rang"].replace("nan", "")
return df
def to_dict(self) -> dict:
"""Renvoie un dictionnaire de synthèse des moyennes/classements/statistiques générale (but)"""

38
app/pe/moys/pe_rcstag.py
View File

@ -173,7 +173,10 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
self.etudids_sorted,
self.competences_sorted,
)
pe_affichage.aff_profil_coeffs(matrice_coeffs_moy_gen)
aff = pe_affichage.aff_profil_coeffs(
matrice_coeffs_moy_gen, with_index=True
)
pe_affichage.pe_print(f" > Moyenne calculée avec pour coeffs : {aff}")
# Mémorise les moyennes et les coeff associés
self.moyennes_tags[tag] = pe_moytag.MoyennesTag(
@ -344,23 +347,19 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
inscription_df = pd.DataFrame(
0, index=etudids_sorted, columns=competences_sorted
)
# Les étudiants dont les résultats au sxtag ont été calculés
etudids_sxtag = sxtag.etudids_sorted
# Les étudiants communs
etudids_communs = sorted(set(etudids_sorted) & set(etudids_sxtag))
# Acte l'inscription
inscription_df.loc[etudids_communs, :] = 1
# Stocke les dfs
inscriptions_dfs[sxtag_id] = inscription_df
for etudid in etudids_sorted:
for sem in self.rcsemx.aggregat:
if etudid in self.semXs_suivis:
semx_suivi = self.semXs_suivis[etudid][sem]
if semx_suivi:
semx_suivi_id = semx_suivi.rcs_id
if semx_suivi_id not in self.sxtags_connus:
pe_affichage.pe_print(
f"Un SxTag est manquant : {semx_suivi_id}"
)
if semx_suivi_id in inscriptions_dfs:
# Si le sxtag est l'un des siens
inscriptions_dfs[semx_suivi_id].loc[etudid, :] = 1
"""Réunit les inscriptions sous forme d'un cube etudids x competences x semestres"""
sxtag_x_etudids_x_comps = [inscriptions_dfs[sxtag_id] for sxtag_id in sxstags]
inscriptions_etudids_x_comps_x_sxtag = np.stack(
@ -434,14 +433,13 @@ def compute_coeffs_competences(
# Applique le masque des inscriptions aux coeffs et aux notes
coeffs_significatifs = coeff_cube * inscriptions
set_cube_significatif = set_cube * inscriptions
# Quelles entrées du cube contiennent des notes ?
mask = ~np.isnan(set_cube_significatif)
# Enlève les NaN du cube de notes pour les entrées manquantes
coeffs_cube_no_nan = np.nan_to_num(coeffs_significatifs, nan=0.0)
# Quelles entrées du cube contiennent des notes ?
mask = ~np.isnan(set_cube)
# Retire les coefficients associés à des données sans notes
coeffs_cube_no_nan = coeffs_cube_no_nan * mask
@ -453,7 +451,7 @@ def compute_coeffs_competences(
coeff_tag, index=etudids_sorted, columns=competences_sorted
)
# Remet à Nan les coeffs à 0
coeffs_df.fillna(np.nan)
coeffs_df = coeffs_df.fillna(np.nan)
return coeffs_df

2
app/pe/moys/pe_ressemtag.py
View File

@ -8,7 +8,7 @@
# Copyright (c) 1999 - 2024 Emmanuel Viennet. All rights reserved.
#
# This program is free software; you can redistribute it and/or modify
# it under the terms of the GNU General Public License as published by
# it under the terms of the GNU Generfal Public License as published by
# the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or
# (at your option) any later version.
#

7
app/pe/moys/pe_sxtag.py
View File

@ -189,7 +189,10 @@ class SxTag(pe_tabletags.TableTag):
)
# Affichage de debug
self.__aff_profil_coeff_ects(tag)
aff = pe_affichage.aff_profil_coeffs(
self.matrice_coeffs_moy_gen, with_index=True
)
pe_affichage.pe_print(f" > MoyTag 👜{tag} : {aff}")
# Mémorise les infos pour la moyennes au tag
self.moyennes_tags[tag] = pe_moytag.MoyennesTag(
@ -471,6 +474,6 @@ def compute_notes_ues(
columns=acronymes_sorted, # les acronymes d'UEs
)
etud_moy_tag_df.fillna(np.nan)
etud_moy_tag_df = etud_moy_tag_df.fillna(np.nan)
return etud_moy_tag_df

33
app/pe/pe_affichage.py
View File

@ -9,7 +9,7 @@
from flask import g
from app import log
PE_DEBUG = True
PE_DEBUG = False
# On stocke les logs PE dans g.scodoc_pe_log
@ -76,6 +76,31 @@ def aff_profil_coeffs(matrice_coeffs_moy_gen, with_index=False):
profils_aff = "\n" + "\n".join(elmts)
else:
profils_aff = "\n".join(profils)
pe_print(
f" > Moyenne calculée avec pour coeffs (de compétences) : {profils_aff}"
)
return profils_aff
def aff_UEs(champs):
"""Affiche les UEs"""
champs_tries = sorted(champs)
aff_comp = []
for comp in champs_tries:
aff_comp += ["📍" + comp]
return ", ".join(aff_comp)
def aff_competences(champs):
"""Affiche les compétences"""
champs_tries = sorted(champs)
aff_comp = []
for comp in champs_tries:
aff_comp += ["💡" + comp]
return ", ".join(aff_comp)
def aff_tag(tags):
"""Affiche les tags"""
tags_tries = sorted(tags)
aff_tag = ["👜" + tag for tag in tags_tries]
return ", ".join(aff_tag)

6
app/pe/pe_jury.py
View File

@ -451,6 +451,7 @@ class JuryPE(object):
nom_onglet = onglet
onglets += [nom_onglet]
# écriture dans l'onglet:
df_final = df_final.replace("nan", "")
df_final.to_excel(writer, nom_onglet, index=True, header=True)
pe_affichage.pe_print(f"=> Export excel de {', '.join(onglets)}")
output.seek(0)
@ -563,6 +564,7 @@ class JuryPE(object):
tags_cibles=[tag],
cohorte="Promo",
)
if not df_promo.empty:
aff_aggregat += [aggregat]
df = df.join(df_promo)
@ -634,14 +636,14 @@ class JuryPE(object):
)
if colonne in df.columns:
valeur = df.loc[etudid, colonne]
if valeur != "nan":
if valeur and str(valeur) != "nan":
moyennes[tag][aggregat][comp]["rang_groupe"] = valeur
colonne = pe_moytag.get_colonne_df(
aggregat, tag, comp, "Promo", "rang"
)
if colonne in df.columns:
valeur = df.loc[etudid, colonne]
if valeur != "nan":
if valeur and str(valeur) != "nan":
moyennes[tag][aggregat][comp]["rang_promo"] = valeur
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