cleo/ScoDoc-PE
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Ajout de tests pour pe_moy et pe_moytag

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

@ -198,7 +198,7 @@ class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
if tag in rcstag.moyennes_tags:
moytag = rcstag.moyennes_tags[tag]
notes = moytag.matrice_notes_gen # dataframe etudids x ues
notes = moytag.matrice_notes # dataframe etudids x ues
# Etudiants/Champs communs entre le RCSTag et les données interclassées
(
@ -231,7 +231,7 @@ 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_coeffs_moy_gen
coeffs: pd.DataFrame = rcstag.moyennes_tags[tag].matrice_coeffs
# Etudiants/Champs communs entre le RCSTag et les données interclassées
(

32
app/pe/moys/pe_moy.py
View File

@ -41,11 +41,11 @@ class Moyenne:
self.etudids = list(notes.index) # calcul à venir
"""Les id des étudiants"""
self.inscrits_ids = notes[notes.notnull()].index.to_list()
"""Les id des étudiants dont la note est non nulle"""
"""Les id des étudiants dont la note est non nan/renseignée"""
self.df: pd.DataFrame = self.comp_moy_et_stat(self.notes)
"""Le dataframe retraçant les moyennes/classements/statistiques"""
self.synthese = self.to_dict()
"""La synthèse (dictionnaire) des notes/classements/statistiques"""
# self.synthese = self.to_dict()
# """La synthèse (dictionnaire) des notes/classements/statistiques"""
def comp_moy_et_stat(self, notes: pd.Series) -> dict:
"""Calcule et structure les données nécessaires au PE pour une série
@ -102,8 +102,10 @@ class Moyenne:
return df
def get_df_synthese(self, with_min_max_moy=None):
"""Renvoie le df de synthese limité aux colonnes de synthese"""
def to_df(self, with_min_max_moy=None):
"""Renvoie le df de synthèse, en limitant les colonnes à celles attendues
(dépendantes de l'option `with_min_max_moy`)
"""
colonnes_synthese = Moyenne.get_colonnes_synthese(
with_min_max_moy=with_min_max_moy
)
@ -111,18 +113,12 @@ class Moyenne:
df["rang"] = df["rang"].replace("nan", "")
return df
def to_dict(self) -> dict:
def to_json(self) -> dict:
"""Renvoie un dictionnaire de synthèse des moyennes/classements/statistiques générale (but)"""
synthese = {
"notes": self.df["note"],
"classements": self.df["classement"],
"min": self.df["min"].mean(),
"max": self.df["max"].mean(),
"moy": self.df["moy"].mean(),
"nb_inscrits": self.df["nb_inscrits"].mean(),
}
return synthese
df = self.to_df(with_min_max_moy=True)
resultat = df.to_json(orient="index")
return resultat
def is_significatif(self) -> bool:
"""Indique si la moyenne est significative (c'est-à-dire à des notes)"""
return self.synthese["nb_inscrits"] > 0
def has_notes(self) -> bool:
"""Indique si la moyenne est significative (c'est-à-dire à des notes) et/ou des inscrits"""
return len(self.inscrits_ids) > 0

99
app/pe/moys/pe_moytag.py
View File

@ -16,8 +16,8 @@ class MoyennesTag:
self,
tag: str,
type_moyenne: str,
matrice_notes_gen: pd.DataFrame, # etudids x colonnes
matrice_coeffs: pd.DataFrame, # etudids x colonnes
matrice_notes: pd.DataFrame, # etudids x UEs|comp
matrice_coeffs: pd.DataFrame, # etudids x UEs|comp
):
"""Classe centralisant la synthèse des moyennes/classements d'une série
d'étudiants à un tag donné, en différenciant les notes
@ -26,9 +26,10 @@ class MoyennesTag:
Args:
tag: Un tag
matrice_notes_gen: Les moyennes (etudid x acronymes_ues ou etudid x compétences)
matrice_notes: Les moyennes (etudid x acronymes_ues|compétences)
aux différentes UEs ou compétences
matrice_coeffs: Les coeffs (etudid x acronymes_ues|compétences)
aux différentes UEs ou compétences
# notes_gen: Une série de notes (moyenne) sous forme d'un ``pd.Series`` (toutes UEs confondues)
"""
self.tag = tag
"""Le tag associé aux moyennes"""
@ -37,31 +38,35 @@ class MoyennesTag:
"""Le type de moyennes (par UEs ou par compétences)"""
# Les moyennes par UE/compétences (ressources/SAEs confondues)
self.matrice_notes_gen: pd.DataFrame = matrice_notes_gen
"""Les notes par UEs ou Compétences (DataFrame)"""
self.matrice_notes: pd.DataFrame = matrice_notes
"""Les notes par UEs ou Compétences (DataFrame etudids x UEs|comp)"""
self.matrice_coeffs_moy_gen: pd.DataFrame = matrice_coeffs
self.matrice_coeffs: pd.DataFrame = matrice_coeffs
"""Les coeffs à appliquer pour le calcul des moyennes générales
(toutes UE ou compétences confondues). NaN si étudiant non inscrit"""
self.moyennes_gen: dict[int, pd.DataFrame] = {}
"""Dataframes retraçant les moyennes/classements/statistiques des étudiants aux UEs"""
self.champs: list[str] = list(self.matrice_notes.columns)
"""Les champs (acronymes d'UE ou compétences) renseignés dans les moyennes"""
assert len(self.champs) == len(
set(self.champs)
), "Des champs de moyennes en doublons"
self.etudids = self.matrice_notes_gen.index
self.etudids: list[int] = list(self.matrice_notes.index)
"""Les étudids renseignés dans les moyennes"""
self.champs = self.matrice_notes_gen.columns
"""Les champs (acronymes d'UE ou compétences) renseignés dans les moyennes"""
self.moyennes_dict: dict[str, pe_moy.Moyenne] = {}
"""Dictionnaire associant à chaque UE|Compétence ses données moyenne/class/stat"""
for col in self.champs: # if ue.type != UE_SPORT:
# Les moyennes tous modules confondus
notes = matrice_notes_gen[col]
self.moyennes_gen[col] = pe_moy.Moyenne(notes)
notes = matrice_notes[col]
self.moyennes_dict[col] = pe_moy.Moyenne(notes)
# Les moyennes générales (toutes UEs confondues)
self.notes_gen = pd.Series(np.nan, index=self.matrice_notes_gen.index)
self.notes_gen = pd.Series(np.nan, index=self.matrice_notes.index)
"""Notes de la moyenne générale (toutes UEs|Comp confondues)"""
if self.has_notes():
self.notes_gen = self.compute_moy_gen(
self.matrice_notes_gen, self.matrice_coeffs_moy_gen
self.matrice_notes, self.matrice_coeffs
)
self.moyenne_gen = pe_moy.Moyenne(self.notes_gen)
"""Dataframe retraçant les moyennes/classements/statistiques général (toutes UESs confondues et modules confondus)"""
@ -73,23 +78,26 @@ class MoyennesTag:
Returns:
True si la moytag a des notes, False sinon
"""
notes = self.matrice_notes_gen
nbre_nan = notes.isna().sum().sum()
nbre_notes_potentielles = len(notes.index) * len(notes.columns)
if nbre_nan == nbre_notes_potentielles:
for col, moy in self.moyennes_dict.items():
if not moy.has_notes():
return False
else:
return True
# 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:
"""Calcule la moyenne générale (toutes UE/compétences confondus)
pour le tag considéré, en pondérant les notes obtenues au UE
par les coeff (généralement les crédits ECTS).
"""Calcule la moyenne générale (toutes UE/compétences confondus), en pondérant
les notes obtenues aux UEs|Compétences par les coeff (ici les crédits ECTS).
Args:
moys: Les moyennes etudids x acronymes_ues/compétences
coeff: Les coeff etudids x ueids/compétences
moys: Les moyennes (etudids x acronymes_ues/compétences)
coeff: Les coeff (etudids x acronymes_ues/compétences)
"""
# Calcule la moyenne générale dans le semestre (pondérée par le ECTS)
@ -100,36 +108,39 @@ class MoyennesTag:
# formation_id=self.formsemestre.formation_id,
skip_empty_ues=True,
)
return moy_gen_tag
except TypeError as e:
raise TypeError(
"Pb dans le calcul de la moyenne toutes UEs/compétences confondues"
)
return moy_gen_tag
def to_df(
self, aggregat=None, cohorte=None, options={"min_max_moy": True}
) -> pd.DataFrame:
"""Renvoie le df synthétisant l'ensemble des données
connues
"""Renvoie le df synthétisant l'ensemble des données connues.
Adapte les intitulés des colonnes aux données fournies
(nom d'aggrégat, type de cohorte).
Args:
aggregat: Le nom de l'aggrégat (éventuellement `None` si non connu)
cohorte: La cohorte Groupe ou Promo (éventuellement `None` si non connue)
"""
if "min_max_moy" not in options or options["min_max_moy"]:
with_min_max_moy = True
else:
with_min_max_moy = False
# Les étudiants triés par etudid
etudids_sorted = sorted(self.etudids)
# Le dataFrame à générer
df = pd.DataFrame(index=etudids_sorted)
# Ajout des notes pour tous les champs
champs = list(self.champs)
for champ in champs:
df_champ = self.moyennes_gen[champ].get_df_synthese(
with_min_max_moy=with_min_max_moy
) # le dataframe
moy: pe_moy.Moyenne = self.moyennes_dict[champ]
df_champ = moy.to_df(with_min_max_moy=with_min_max_moy) # le dataframe
# Renomme les colonnes
cols = [
@ -142,7 +153,7 @@ class MoyennesTag:
df = df.join(df_champ)
# Ajoute la moy générale
df_moy_gen = self.moyenne_gen.get_df_synthese(with_min_max_moy=with_min_max_moy)
df_moy_gen = self.moyenne_gen.to_df(with_min_max_moy=with_min_max_moy)
cols = [
get_colonne_df(aggregat, self.tag, CHAMP_GENERAL, cohorte, critere)
for critere in pe_moy.Moyenne.get_colonnes_synthese(
@ -157,7 +168,23 @@ class MoyennesTag:
def get_colonne_df(aggregat, tag, champ, cohorte, critere):
"""Renvoie le tuple (aggregat, tag, champ, cohorte, critere)
utilisé pour désigner les colonnes du df"""
utilisé pour désigner les colonnes du df.
Args:
aggregat: Un nom d'aggrégat (généralement "S1" ou "3S")
pouvant être optionnel (si `None`)
tag: Un nom de tags (par ex. "maths")
champ: Un nom d'UE ou de compétences
cohorte: Une cohorte pour les interclassements (généralement
Groupe ou Promo
pouvant être optionnel (si `None`)
critere: Un critère correspondant à l'une des colonnes
d'une pe_moy.Moyenne
Returns:
Une chaine de caractères indiquant les champs séparés par
un ``"|"``, généralement de la forme
"S1|maths|UE|Groupe|note"
"""
liste_champs = []
if aggregat != None:
liste_champs += [aggregat]

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

@ -229,8 +229,8 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
# Les inscr, les notes, les coeffs
acro_ues_inscr_parcours = sxtag.acro_ues_inscr_parcours
notes = moys_tag.matrice_notes_gen
coeffs_moy_gen = moys_tag.matrice_coeffs_moy_gen # les coeffs
notes = moys_tag.matrice_notes
coeffs_moy_gen = moys_tag.matrice_coeffs # les coeffs
coeffs_rcues = sxtag.coefs_rcue # dictionnaire UE -> coeff
# Traduction des acronymes d'UE en compétences

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

@ -274,7 +274,7 @@ class SxTag(pe_tabletags.TableTag):
# Charge les notes du semestre tag
sem_tag = self.ressembuttags[frmsem_id]
moys_tag = sem_tag.moyennes_tags[tag]
notes = moys_tag.matrice_notes_gen # dataframe etudids x ues
notes = moys_tag.matrice_notes # dataframe etudids x ues
# les étudiants et les acronymes communs
etudids_communs, acronymes_communs = pe_comp.find_index_and_columns_communs(

8
app/pe/moys/pe_tabletags.py
View File

@ -76,8 +76,6 @@ class TableTag(object):
Liste de tags triés par ordre alphabétique
"""
tags = []
tag: str = ""
moytag: pe_moytag.MoyennesTag = None
for tag, moytag in self.moyennes_tags.items():
if moytag.has_notes():
tags.append(tag)
@ -100,9 +98,9 @@ class TableTag(object):
Args:
administratif: Indique si les données administratives sont incluses
aggregat: l'aggrégat représenté
aggregat: l'aggrégat représenté (éventuellement `None` si non connu)
tags_cibles: la liste des tags ciblés
cohorte: la cohorte représentée
cohorte: la cohorte représentée (éventuellement `None` si non connue)
Returns:
Le dataframe complet de synthèse
"""
@ -112,8 +110,6 @@ class TableTag(object):
tags_cibles = tags_tries
tags_cibles = sorted(tags_cibles)
# Les tags visés avec des notes
# Les étudiants visés
if administratif:
df = df_administratif(self.etuds, aggregat=aggregat, cohorte=cohorte)

6
app/pe/pe_jury.py
View File

@ -99,9 +99,9 @@ class JuryPE(object):
"moyennes_tags": True,
"moyennes_ue_res_sae": True,
"moyennes_ues_rcues": True,
"min_max_moy": False,
"publipostage": False,
"classeurs_detailles": False,
"min_max_moy": True, # par défaut: False
"publipostage": True, # par défaut: False
"classeurs_detailles": True, # par défaut: False
},
):
pe_affichage.pe_start_log()

221
tests/unit/test_pe.py
View File

@ -7,8 +7,227 @@ import pytest
from tests.unit import setup
from app import db
import pandas as pd
import app.pe.moys.pe_moy as pe_moy
import app.pe.moys.pe_rcstag as pe_rcstag
import app.pe.moys.pe_tabletags as pe_tabletags
import app.pe.moys.pe_moytag as pe_moytag
def egalite_df(df1, df2):
return ((df1 == df2) | (np.isnan(df1) & np.isnan(df2))).all()
# ******************************
# app.pe.moys.pe_moy
# ******************************
class Test_pe_moy:
def test_init(self):
"""Test de pe_moy.Moyenne.__init__"""
notes = pd.Series({1: 10.0, 2: 14.0, 3: np.nan, 4: 0.0})
moy = pe_moy.Moyenne(notes)
assert moy.etudids == [1, 2, 3, 4], "Etudids incorrect"
assert moy.inscrits_ids == [1, 2, 4], "Inscriptions incorrectes"
# Les notes
notes_attendues = pd.Series([10.0, 14.0, np.nan, 0.0], index=[1, 2, 3, 4])
assert "note" in moy.df.columns, "Colonne manquante"
assert egalite_df(moy.df["note"], notes_attendues), "Notes incorrecte"
# Les étuds
nb_etuds = pd.Series([4] * 4, index=[1, 2, 3, 4])
assert "nb_etuds" in moy.df.columns, "Colonne manquante"
assert egalite_df(moy.df["nb_etuds"], nb_etuds)
# Les inscrits
nb_inscrits = pd.Series([3, 3, np.nan, 3], index=[1, 2, 3, 4])
assert "nb_inscrits" in moy.df.columns, "Colonne manquante"
assert egalite_df(moy.df["nb_inscrits"], nb_inscrits)
# Les classements
classement = pd.Series([2.0, 1.0, np.nan, 3.0], index=[1, 2, 3, 4])
assert "classement" in moy.df, "Colonne manquante"
assert egalite_df(moy.df["classement"], classement), "Classements incorrects"
# Les rangs
rang = pd.Series(["2/3", "1/3", "nan", "3/3"], index=[1, 2, 3, 4])
assert "rang" in moy.df, "Colonne manquante"
assert moy.df["rang"].isnull().sum() == 0, "Des Nan dans les rangs interdits"
assert (moy.df["rang"] == rang).any(), "Rangs incorrects"
# Les mins
assert "min" in moy.df, "Colonne manquante"
mina = pd.Series([0.0, 0.0, np.nan, 0.0], index=[1, 2, 3, 4])
assert egalite_df(moy.df["min"], mina), "Min incorrect"
# Les max
assert "max" in moy.df, "Colonne manquante"
maxa = pd.Series([14.0, 14.0, np.nan, 14.0], index=[1, 2, 3, 4])
assert egalite_df(moy.df["max"], maxa), "Max incorrect"
# Les moy
assert "moy" in moy.df, "Colonne manquante"
moya = pd.Series([8.0, 8.0, np.nan, 8.0], index=[1, 2, 3, 4])
assert egalite_df(moy.df["moy"], moya), "Moy incorrect"
def test_init_ex_aequo(self):
"""Test de pe_moy.Moyenne.__init__ pour des ex-aequo"""
notes = pd.Series({1: 10.0, 2: 14.0, 3: 10.0, 4: 0.0})
moy = pe_moy.Moyenne(notes)
# Les rangs
rang = pd.Series(["2 ex/4", "1/4", "2 ex/4", "3/4"], index=[1, 2, 3, 4])
assert moy.df["rang"].isnull().sum() == 0, "Des Nan dans les rangs interdits"
assert (moy.df["rang"] == rang).any(), "Rangs incorrects"
@pytest.mark.parametrize(
"notes, resultat",
[
pytest.param(
pd.Series({1: 10.0, 2: 14.0, 3: np.nan, 4: 0.0}), True, id="avec_notes"
),
pytest.param(pd.Series({1: np.nan, 2: np.nan}), False, id="sans_note"),
pytest.param(pd.Series({1: 0.0, 2: np.nan}), True, id="avec 0"),
],
)
def test_has_notes(self, notes, resultat):
moy = pe_moy.Moyenne(notes)
assert (
moy.has_notes() == resultat
), "Le test sur la présence de notes est incorrect"
# ******************************
# app.pe.moys.pe_moytag
# ******************************
class Test_pe_moytag:
@pytest.mark.parametrize(
"aggregat, tag, champ, cohorte, critere, attendu",
[
pytest.param(
"S1", "Math", "UE", "Gr", "note", "S1|Math|UE|Gr|note", id="tous_args"
),
pytest.param(
None,
"Math",
"UE",
"Gr",
"note",
"Math|UE|Gr|note",
id="aggregat manquant",
),
pytest.param(
None,
"Math",
"UE",
None,
"note",
"Math|UE|note",
id="aggregat et cohorte manquant",
),
],
)
def test_colonnes_df(self, aggregat, tag, champ, cohorte, critere, attendu):
descr = pe_moytag.get_colonne_df(aggregat, tag, champ, cohorte, critere)
assert descr == attendu, "Nom de colonne incorrect"
def test_moyennes_tag__init__(self):
matrice_notes = pd.DataFrame.from_dict(
{
1: [12.0, 14.0, 15.0],
2: [8.0, np.nan, 12.0],
3: [0.0, 11.0, 13.0],
4: [np.nan, np.nan, np.nan],
5: [np.nan, np.nan, np.nan],
6: [0.0, 0.0, 0.0],
},
orient="index",
columns=["UE1.1", "UE1.2", "UE1.3"],
)
matrice_coeffs = pd.DataFrame.from_dict(
{
1: [1, 2, 3],
2: [2, 10, 6],
3: [1, 2, np.nan],
4: [5, 4, 3],
5: [np.nan, np.nan, np.nan],
6: [1, 1, 1],
},
orient="index",
columns=["UE1.1", "UE1.2", "UE1.3"],
)
moy_tag = pe_moytag.MoyennesTag("maths", None, matrice_notes, matrice_coeffs)
attendu = pd.Series(
[
(12 * 1 + 14 * 2 + 15 * 3) / (1 + 2 + 3),
(8 * 2 + 12 * 6) / (2 + 6),
(0 * 1 + 2 * 11) / (1 + 2),
np.nan,
np.nan,
0,
],
index=[1, 2, 3, 4, 5, 6],
)
assert egalite_df(moy_tag.notes_gen, attendu), "La moyenne n'est pas correcte"
def test_to_df(self):
matrice_notes = pd.DataFrame.from_dict(
{
1: [12.0, 14.0, 15.0],
2: [8.0, np.nan, 12.0],
3: [0.0, 11.0, 13.0],
4: [np.nan, np.nan, np.nan],
5: [np.nan, np.nan, np.nan],
6: [0.0, 0.0, 0.0],
},
orient="index",
columns=["UE1.1", "UE1.2", "UE1.3"],
)
matrice_coeffs = pd.DataFrame.from_dict(
{
1: [1, 2, 3],
2: [2, 10, 6],
3: [1, 2, np.nan],
4: [5, 4, 3],
5: [np.nan, np.nan, np.nan],
6: [1, 1, 1],
},
orient="index",
columns=["UE1.1", "UE1.2", "UE1.3"],
)
moy_tag = pe_moytag.MoyennesTag("maths", None, matrice_notes, matrice_coeffs)
def test_to_df(self):
"""Test le dataframe de synthèse"""
matrice_notes = pd.DataFrame.from_dict(
{
2: [13.0, 13.0, 13],
1: [12.0, 14.0, 15.0],
},
orient="index",
columns=["UE1.1", "UE1.2", "UE1.3"],
)
matrice_coeffs = pd.DataFrame.from_dict(
{
2: [1, 2, 3],
1: [1, 2, 3],
},
orient="index",
columns=["UE1.1", "UE1.2", "UE1.3"],
)
moy_tag = pe_moytag.MoyennesTag("maths", None, matrice_notes, matrice_coeffs)
synthese = moy_tag.to_df(
aggregat="S1", cohorte="groupe", options={"min_max_moy": True}
)
colonnes_attendues = []
for ue in ["UE1.1", "UE1.2", "UE1.3", "Général"]:
for champ in ["note", "rang", "min", "max", "moy"]:
colonnes_attendues += [f"S1|maths|{ue}|groupe|{champ}"]
assert (
list(synthese.columns) == colonnes_attendues
), "Les colonnes de synthèse ne sont pas correctes"
assert list(synthese.index) == [
1,
2,
], "Les lignes ne sont pas triées par id d'étudiants"
# ******************************
# app.pe.moys.pe_rcstag
# ******************************
@pytest.mark.parametrize(