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5.0 KiB
Python
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Python
from app.comp import moy_sem
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from app.pe.pe_tabletags import TableTag
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from app.pe.pe_etudiant import EtudiantsJuryPE
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from app.pe.pe_trajectoire import Trajectoire, TrajectoiresJuryPE
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from app.pe.pe_trajectoiretag import TrajectoireTag
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import pandas as pd
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import numpy as np
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class AggregatInterclasseTag(TableTag):
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# -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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def __init__(
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self,
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nom_aggregat: str,
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etudiants: EtudiantsJuryPE,
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trajectoires_jury_pe: TrajectoiresJuryPE,
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trajectoires_taggues: dict[tuple, TrajectoireTag],
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):
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"""
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Interclasse l'ensemble des étudiants diplômés à une année
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donnée (celle du jury), pour un aggrégat donné (par ex: 'S2', '3S')
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en reportant :
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* les moyennes obtenues sur la trajectoire qu'il ont suivi pour atteindre le numéro de semestre de fin de l'aggrégat (indépendamment de son
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formsemestres)
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* calculant le classement sur les étudiants diplômes
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"""
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TableTag.__init__(self)
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# Le nom
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self.aggregat = nom_aggregat
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self.nom = self.get_repr()
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"""Les étudiants diplômés et leurs trajectoires (cf. trajectoires.suivis)""" # TODO
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self.diplomes_ids = etudiants.etudiants_diplomes
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self.etudiants_diplomes = {etudid for etudid in self.diplomes_ids}
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# pour les exports sous forme de dataFrame
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self.etudiants = {etudid: etudiants.identites[etudid].etat_civil for etudid in self.diplomes_ids}
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# Les trajectoires (et leur version tagguées), en ne gardant que celles associées à l'aggrégat
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self.trajectoires: dict[int, Trajectoire] = {}
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for trajectoire_id in trajectoires_jury_pe.trajectoires:
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trajectoire = trajectoires_jury_pe.trajectoires[trajectoire_id]
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if trajectoire_id[0] == nom_aggregat:
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self.trajectoires[trajectoire_id] = trajectoire
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self.trajectoires_taggues: dict[int, Trajectoire] = {}
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for trajectoire_id in self.trajectoires:
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self.trajectoires_taggues[trajectoire_id] = trajectoires_taggues[
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trajectoire_id
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]
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# Les trajectoires suivies par les étudiants du jury, en ne gardant que
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# celles associées aux diplomés
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self.suivi: dict[int, Trajectoire] = {}
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for etudid in self.diplomes_ids:
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self.suivi[etudid] = trajectoires_jury_pe.suivi[etudid][nom_aggregat]
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"""Les tags"""
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self.tags_sorted = self.do_taglist()
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# Construit la matrice de notes
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self.notes = self.compute_notes_matrice()
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# Synthétise les moyennes/classements par tag
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self.moyennes_tags = {}
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for tag in self.tags_sorted:
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moy_gen_tag = self.notes[tag]
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class_gen_tag = moy_sem.comp_ranks_series(moy_gen_tag)[1] # en int
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self.moyennes_tags[tag] = {
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"notes": moy_gen_tag,
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"classements": class_gen_tag,
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"min": moy_gen_tag.min(),
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"max": moy_gen_tag.max(),
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"moy": moy_gen_tag.mean(),
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"nb_inscrits": len(moy_gen_tag),
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}
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# Est significatif ? (aka a-t-il des tags et des notes)
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self.significatif = len(self.tags_sorted) > 0
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def get_repr(self) -> str:
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"""Une représentation textuelle"""
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return f"Aggrégat {self.aggregat}"
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def do_taglist(self):
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"""Synthétise les tags à partir des trajectoires_tagguées
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Returns:
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Une liste de tags triés par ordre alphabétique
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"""
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tags = []
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for trajectoire in self.trajectoires_taggues.values():
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tags.extend(trajectoire.tags_sorted)
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return sorted(set(tags))
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def compute_notes_matrice(self):
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"""Construit la matrice de notes (etudid x tags)
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retraçant les moyennes obtenues par les étudiants dans les semestres associés à
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l'aggrégat (une trajectoire ayant pour numéro de semestre final, celui de l'aggrégat).
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"""
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# nb_tags = len(self.tags_sorted) unused ?
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# nb_etudiants = len(self.diplomes_ids)
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# Index de la matrice (etudids -> dim 0, tags -> dim 1)
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etudids = list(self.diplomes_ids)
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tags = self.tags_sorted
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# Partant d'un dataframe vierge
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df = pd.DataFrame(np.nan, index=etudids, columns=tags)
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for trajectoire in self.trajectoires_taggues.values():
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# Charge les moyennes par tag de la trajectoire tagguée
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notes = trajectoire.notes
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# Etudiants/Tags communs entre la trajectoire_tagguée et les données interclassées
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etudids_communs = df.index.intersection(notes.index)
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tags_communs = df.columns.intersection(notes.columns)
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# Injecte les notes par tag
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df.loc[etudids_communs, tags_communs] = notes.loc[
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etudids_communs, tags_communs
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]
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return df
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