2020-09-26 16:19:37 +02:00
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# -*- mode: python -*-
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# -*- coding: utf-8 -*-
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# Gestion scolarite IUT
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2023-12-31 23:04:06 +01:00
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# Copyright (c) 1999 - 2024 Emmanuel Viennet. All rights reserved.
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2020-09-26 16:19:37 +02:00
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# This program is free software; you can redistribute it and/or modify
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# it under the terms of the GNU General Public License as published by
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# the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or
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# (at your option) any later version.
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# This program is distributed in the hope that it will be useful,
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# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
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# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
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# GNU General Public License for more details.
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# You should have received a copy of the GNU General Public License
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# along with this program; if not, write to the Free Software
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# Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA 02111-1307 USA
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# Emmanuel Viennet emmanuel.viennet@viennet.net
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# Module "Avis de poursuite d'étude"
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# conçu et développé par Cléo Baras (IUT de Grenoble)
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"""
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Created on Thu Sep 8 09:36:33 2016
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@author: barasc
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"""
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import datetime
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2022-03-17 15:33:33 +01:00
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import numpy as np
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2021-06-19 23:21:37 +02:00
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2023-02-20 21:04:29 +01:00
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from app.scodoc import sco_utils as scu
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2024-01-20 16:34:38 +01:00
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import pandas as pd
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TAGS_RESERVES = ["but"]
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2020-09-26 16:19:37 +02:00
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2021-07-09 23:31:16 +02:00
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class TableTag(object):
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2020-09-26 16:19:37 +02:00
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"""
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2024-01-20 16:34:38 +01:00
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Classe mémorisant les moyennes des étudiants à différents tags et permettant de
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calculer des rangs et des statistiques.
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Ses attributs sont:
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* nom : Nom représentatif des données de la Table
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* inscrlist : Les étudiants inscrits dans le TagTag avec leur information de la forme :
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2020-09-26 16:19:37 +02:00
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{ etudid : dictionnaire d'info extrait de Scodoc, ...}
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2024-01-20 16:34:38 +01:00
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* taglist : Liste triée des noms des tags
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* resultats : Dictionnaire donnant les notes-moyennes de chaque étudiant par tag et la somme commulée
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2020-09-26 16:19:37 +02:00
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des coeff utilisées dans le calcul de la moyenne pondérée, sous la forme :
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{ tag : { etudid: (note_moy, somme_coeff_norm),
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...}
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2024-01-20 16:34:38 +01:00
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* rangs : Dictionnaire donnant les rang par tag de chaque étudiant de la forme :
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2020-09-26 16:19:37 +02:00
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{ tag : {etudid: rang, ...} }
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2024-01-20 16:34:38 +01:00
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* nbinscrits : Nombre d'inscrits dans le semestre (pas de distinction entre les tags)
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* statistiques : Dictionnaire donnant les statistiques (moyenne, min, max) des résultats par tag de la forme :
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2020-09-26 16:19:37 +02:00
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{ tag : (moy, min, max), ...}
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"""
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2024-01-20 16:34:38 +01:00
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def __init__(self, nom: str):
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"""Les attributs basiques des TagTable, qui seront initialisés
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dans les classes dérivées
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"""
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2020-09-26 16:19:37 +02:00
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self.nom = nom
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2024-01-20 16:34:38 +01:00
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"""Les étudiants"""
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self.etudiants = {}
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"""Les moyennes par tag"""
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self.moyennes_tags = {}
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# -----------------------------------------------------------------------------------------------------------
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def get_all_tags(self):
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2024-01-21 18:55:21 +01:00
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"""Liste des tags de la table, triée par ordre alphabétique
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Returns:
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Liste de tags triés par ordre alphabétique
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"""
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2024-01-20 16:34:38 +01:00
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return sorted(self.moyennes_tags.keys())
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2020-09-26 16:19:37 +02:00
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2024-01-21 18:55:21 +01:00
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def df_tagtable(self):
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"""Renvoie un dataframe (etudid x tag) listant toutes les moyennes par tags
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Returns:
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Un dataframe etudids x tag (avec tag par ordre alphabétique)
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"""
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tags = self.get_all_tags()
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if tags:
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dict_series = {tag: self.moyennes_tags[tag]["notes"] for tag in tags}
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df = pd.DataFrame(dict_series)
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return df
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else:
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return None
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2024-01-20 16:34:38 +01:00
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def str_tagtable(self):
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"""Renvoie une chaine de caractère listant toutes les moyennes,
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les rangs des étudiants pour tous les tags."""
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etudiants = self.etudiants
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df = pd.DataFrame.from_dict(etudiants, orient="index", columns=["nom"])
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2020-09-26 16:19:37 +02:00
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for tag in self.get_all_tags():
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2024-01-20 16:34:38 +01:00
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df = df.join(self.moyennes_tags[tag]["notes"].rename(f"moy {tag}"))
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df = df.join(self.moyennes_tags[tag]["classements"].rename(f"class {tag}"))
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return df.to_csv(sep=";")
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2020-09-26 16:19:37 +02:00
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