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Cléo Baras 2024-02-24 09:31:47 +01:00
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@ -278,48 +278,38 @@ class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
etudids_sorted = sorted(list(self.diplomes_ids))
if self.rcstags:
if not self.rcstags:
return None
# Un rcstag significatif pour initier les colonnes
moytag = self._un_rcstag_significatif(self.rcstags)
if not moytag:
return None
df_moytag = moytag.to_df(
aggregat=aggregat,
cohorte="Groupe",
)
colonnes = list(df_moytag.columns)
# Partant d'un dataframe vierge
df = pd.DataFrame(index=etudids_sorted, columns=colonnes) # colonnes)
for col in colonnes:
if "rang" in col:
df[col] = df[col].astype(str)
df.columns = list(range(len(colonnes)))
initialisation = False
df = pd.DataFrame()
for rcstag in self.rcstags.values():
# Charge les moyennes au tag d'un RCStag (SemX ou RCSXTag)
for etudid in etudids_sorted:
# Charge ses moyennes au RCSTag suivi
rcs = self.suivis[etudid] # Son Sx ou son RCSemX suivi
if rcs:
rcstag = self.rcstags[rcs.rcs_id] # Son SxTag ou RCSTag
# Charge la moyenne
if tag in rcstag.moyennes_tags:
# Les infos sur les moyennes du tag
moytag: pe_moytag.MoyennesTag = rcstag.moyennes_tags[tag]
moytag: pd.DataFrame = rcstag.moyennes_tags[tag]
df_moytag = moytag.to_df(
aggregat=aggregat,
cohorte="Groupe",
)
df_moytag.columns = list(range(len(colonnes)))
# Etudiants/Champs communs entre le df et les données interclassées
(
etudids_communs,
champs_communs, # les colonnes de synthèse
) = pe_comp.find_index_and_columns_communs(df, df_moytag)
# Modif les colonnes au regard du 1er df_moytag significatif lu
if not initialisation:
df = pd.DataFrame(
np.nan, index=etudids_sorted, columns=df_moytag.columns
)
colonnes = list(df_moytag.columns)
for col in colonnes:
if col.endswith("rang"):
df[col] = df[col].astype(str)
initialisation = True
# Injecte les données par tag
df.loc[etudids_communs, champs_communs] = df_moytag.loc[
etudids_communs, champs_communs
]
# Injecte les notes de l'étudiant
df.loc[etudid, :] = df_moytag.loc[etudid, :]
# Refixe les colonnes
df.columns = colonnes
return df

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@ -146,10 +146,10 @@ def get_colonne_df(aggregat, tag, champ, cohorte, critere):
"""Renvoie le tuple (aggregat, tag, champ, cohorte, critere)
utilisé pour désigner les colonnes du df"""
liste_champs = []
if aggregat:
if aggregat != None:
liste_champs += [aggregat]
liste_champs += [tag, champ]
if cohorte:
if cohorte != None:
liste_champs += [cohorte]
liste_champs += [critere]
return tuple(liste_champs)
return "|".join(liste_champs)

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@ -125,6 +125,7 @@ class TableTag(object):
# Ajout des données par tags
for tag in tags_cibles:
if tag in self.moyennes_tags:
moy_tag_df = self.moyennes_tags[tag].to_df(aggregat, cohorte)
df = df.join(moy_tag_df)
@ -138,7 +139,9 @@ class TableTag(object):
# Conversion des colonnes en multiindex
if type_colonnes:
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(df.columns)
colonnes = list(df.columns)
colonnes = [tuple(col.split("|")) for col in colonnes]
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(colonnes)
return df
@ -162,13 +165,13 @@ def _get_champ_administratif(champ, aggregat=None, cohorte=None):
"""Pour un champ donné, renvoie l'index (ou le multindex)
à intégrer au dataframe"""
liste = []
if aggregat:
if aggregat != None:
liste += [aggregat]
liste += ["Administratif", "Identité"]
if cohorte:
if cohorte != None:
liste += [champ]
liste += [champ]
return tuple(liste)
return "|".join(liste)
def df_administratif(
@ -199,6 +202,7 @@ def df_administratif(
_get_champ_administratif(champ, aggregat, cohorte)
for champ in CHAMPS_ADMINISTRATIFS
]
df = pd.DataFrame.from_dict(donnees, orient="index", columns=colonnes)
df = df.sort_values(by=colonnes[1:])
return df

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@ -422,9 +422,16 @@ class JuryPE(object):
) as writer:
onglets = []
for onglet, df in synthese.items():
onglets += [onglet]
if isinstance(onglet, tuple):
if onglet[1] == pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES:
nom_onglet = onglet[0][: 31 - 5] + "/Comp."
else:
nom_onglet = onglet[0][: 31 - 3] + "/UE"
else:
nom_onglet = onglet
onglets += [nom_onglet]
# écriture dans l'onglet:
df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
df.to_excel(writer, nom_onglet, index=True, header=True)
pe_affichage.pe_print(f"=> Export excel de {', '.join(onglets)}")
output.seek(0)
@ -491,7 +498,6 @@ class JuryPE(object):
tags = self._do_tags_list(self.interclasstags)
for tag in tags:
for type_moy in [pe_moytag.CODE_MOY_UE, pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES]:
pe_affichage.pe_print(f" -> Synthèse du tag {tag} par {type_moy}")
synthese[(tag, type_moy)] = self.df_tag_type(tag, type_moy)
return synthese
@ -520,8 +526,8 @@ class JuryPE(object):
else:
aggregats = pe_rcs.TOUS_LES_RCS
aff_aggregat = []
for aggregat in aggregats:
print(aggregat)
# Descr de l'aggrégat
descr = pe_rcs.TYPES_RCS[aggregat]["descr"]
@ -533,6 +539,8 @@ class JuryPE(object):
df_groupe = interclass.compute_df_synthese_moyennes_tag(
tag, aggregat=aggregat, type_colonnes=False
)
if not df_groupe.empty:
aff_aggregat += [aggregat]
df = df.join(df_groupe)
# Le dataframe du classement sur la promo
@ -543,11 +551,22 @@ class JuryPE(object):
cohorte="Promo",
type_colonnes=False,
)
if not df_promo.empty:
aff_aggregat += [aggregat]
df = df.join(df_promo)
if aff_aggregat:
aff_aggregat = sorted(set(aff_aggregat))
pe_affichage.pe_print(
f" -> Synthèse de 👜{tag} par {type_moy} avec {', '.join(aff_aggregat)}"
)
else:
pe_affichage.pe_print(f" -> Synthèse du tag {tag} par {type_moy} : <vide>")
# Conversion des colonnes en multiindex
if type_colonnes:
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(df.columns)
colonnes = list(df.columns)
colonnes = [tuple(col.split("|")) for col in colonnes]
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(colonnes)
return df
# Fin de l'aggrégat