Ajout de l'option "Afficher les colonnes min/max/moy"
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b9b9a172c7
commit
ba28d5f3c8
@ -52,6 +52,7 @@ class ParametrageClasseurPE(FlaskForm):
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)
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)
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min_max_moy = BooleanField("Afficher les colonnes min/max/moy")
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min_max_moy = BooleanField("Afficher les colonnes min/max/moy")
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synthese_individuelle_etud = BooleanField(
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synthese_individuelle_etud = BooleanField(
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"Générer les synthèses HTML étudiant par étudiant"
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"Générer les synthèses HTML étudiant par étudiant"
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)
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)
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@ -280,7 +280,7 @@ class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
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return None
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return None
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def compute_df_synthese_moyennes_tag(
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def compute_df_synthese_moyennes_tag(
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self, tag, aggregat=None, type_colonnes=False
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self, tag, aggregat=None, type_colonnes=False, options={"min_max_moy": True}
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) -> pd.DataFrame:
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) -> pd.DataFrame:
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"""Construit le dataframe retraçant pour les données des moyennes
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"""Construit le dataframe retraçant pour les données des moyennes
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pour affichage dans la synthèse du jury PE. (cf. to_df())
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pour affichage dans la synthèse du jury PE. (cf. to_df())
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@ -322,8 +322,7 @@ class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
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if tag in rcstag.moyennes_tags:
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if tag in rcstag.moyennes_tags:
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moytag: pd.DataFrame = rcstag.moyennes_tags[tag]
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moytag: pd.DataFrame = rcstag.moyennes_tags[tag]
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df_moytag = moytag.to_df(
|
df_moytag = moytag.to_df(
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aggregat=aggregat,
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aggregat=aggregat, cohorte="Groupe", options=options
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cohorte="Groupe",
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)
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)
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# Modif les colonnes au regard du 1er df_moytag significatif lu
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# Modif les colonnes au regard du 1er df_moytag significatif lu
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@ -18,7 +18,12 @@ class Moyenne:
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]
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]
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"""Colonnes du df"""
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"""Colonnes du df"""
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COLONNES_SYNTHESE = ["note", "rang", "min", "max", "moy"]
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@classmethod
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def get_colonnes_synthese(cls, with_min_max_moy):
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if with_min_max_moy:
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return ["note", "rang", "min", "max", "moy"]
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else:
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return ["note", "rang"]
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def __init__(self, notes: pd.Series):
|
def __init__(self, notes: pd.Series):
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"""Classe centralisant la synthèse des moyennes/classements d'une série
|
"""Classe centralisant la synthèse des moyennes/classements d'une série
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@ -97,9 +102,12 @@ class Moyenne:
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return df
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return df
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def get_df_synthese(self):
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def get_df_synthese(self, with_min_max_moy=None):
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"""Renvoie le df de synthese limité aux colonnes de synthese"""
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"""Renvoie le df de synthese limité aux colonnes de synthese"""
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df = self.df[self.COLONNES_SYNTHESE].copy()
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colonnes_synthese = Moyenne.get_colonnes_synthese(
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with_min_max_moy=with_min_max_moy
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)
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df = self.df[colonnes_synthese].copy()
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df["rang"] = df["rang"].replace("nan", "")
|
df["rang"] = df["rang"].replace("nan", "")
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||||||
return df
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return df
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@ -107,15 +107,18 @@ class MoyennesTag:
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return moy_gen_tag
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return moy_gen_tag
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def to_df(self, aggregat=None, cohorte=None) -> pd.DataFrame:
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def to_df(
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self, aggregat=None, cohorte=None, options={"min_max_moy": True}
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) -> pd.DataFrame:
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"""Renvoie le df synthétisant l'ensemble des données
|
"""Renvoie le df synthétisant l'ensemble des données
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connues
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connues
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Adapte les intitulés des colonnes aux données fournies
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Adapte les intitulés des colonnes aux données fournies
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(nom d'aggrégat, type de cohorte).
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(nom d'aggrégat, type de cohorte).
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`pole` détermine les modules à prendre en compte dans la moyenne (None=tous,
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RESSOURCES ou SAES)
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"""
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"""
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if "min_max_moy" not in options or options["min_max_moy"]:
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with_min_max_moy = True
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else:
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with_min_max_moy = False
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etudids_sorted = sorted(self.etudids)
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etudids_sorted = sorted(self.etudids)
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@ -124,20 +127,27 @@ class MoyennesTag:
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|||||||
# Ajout des notes pour tous les champs
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# Ajout des notes pour tous les champs
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champs = list(self.champs)
|
champs = list(self.champs)
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for champ in champs:
|
for champ in champs:
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df_champ = self.moyennes_gen[champ].get_df_synthese() # le dataframe
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df_champ = self.moyennes_gen[champ].get_df_synthese(
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with_min_max_moy=with_min_max_moy
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) # le dataframe
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# Renomme les colonnes
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# Renomme les colonnes
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||||||
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cols = [
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cols = [
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get_colonne_df(aggregat, self.tag, champ, cohorte, critere)
|
get_colonne_df(aggregat, self.tag, champ, cohorte, critere)
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||||||
for critere in pe_moy.Moyenne.COLONNES_SYNTHESE
|
for critere in pe_moy.Moyenne.get_colonnes_synthese(
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with_min_max_moy=with_min_max_moy
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)
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]
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]
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||||||
df_champ.columns = cols
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df_champ.columns = cols
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df = df.join(df_champ)
|
df = df.join(df_champ)
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||||||
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# Ajoute la moy générale
|
# Ajoute la moy générale
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df_moy_gen = self.moyenne_gen.get_df_synthese()
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df_moy_gen = self.moyenne_gen.get_df_synthese(with_min_max_moy=with_min_max_moy)
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cols = [
|
cols = [
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get_colonne_df(aggregat, self.tag, CHAMP_GENERAL, cohorte, critere)
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get_colonne_df(aggregat, self.tag, CHAMP_GENERAL, cohorte, critere)
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||||||
for critere in pe_moy.Moyenne.COLONNES_SYNTHESE
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for critere in pe_moy.Moyenne.get_colonnes_synthese(
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with_min_max_moy=with_min_max_moy
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)
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]
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]
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||||||
df_moy_gen.columns = cols
|
df_moy_gen.columns = cols
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||||||
df = df.join(df_moy_gen)
|
df = df.join(df_moy_gen)
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@ -89,6 +89,7 @@ class TableTag(object):
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aggregat=None,
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aggregat=None,
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||||||
tags_cibles=None,
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tags_cibles=None,
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||||||
cohorte=None,
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cohorte=None,
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||||||
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options={"min_max_moy": True},
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) -> pd.DataFrame:
|
) -> pd.DataFrame:
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||||||
"""Renvoie un dataframe listant toutes les données
|
"""Renvoie un dataframe listant toutes les données
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des moyennes/classements/nb_inscrits/min/max/moy
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des moyennes/classements/nb_inscrits/min/max/moy
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@ -126,7 +127,7 @@ class TableTag(object):
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|||||||
for tag in tags_cibles:
|
for tag in tags_cibles:
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if tag in self.moyennes_tags:
|
if tag in self.moyennes_tags:
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||||||
moy_tag_df = self.moyennes_tags[tag].to_df(
|
moy_tag_df = self.moyennes_tags[tag].to_df(
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||||||
aggregat=aggregat, cohorte=cohorte
|
aggregat=aggregat, cohorte=cohorte, options=options
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||||||
)
|
)
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||||||
df = df.join(moy_tag_df)
|
df = df.join(moy_tag_df)
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||||||
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@ -682,7 +682,7 @@ class JuryPE(object):
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if interclass.is_significatif():
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if interclass.is_significatif():
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||||||
# Le dataframe du classement sur le groupe
|
# Le dataframe du classement sur le groupe
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||||||
df_groupe = interclass.compute_df_synthese_moyennes_tag(
|
df_groupe = interclass.compute_df_synthese_moyennes_tag(
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||||||
tag, aggregat=aggregat, type_colonnes=False
|
tag, aggregat=aggregat, type_colonnes=False, options=self.options
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||||||
)
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)
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||||||
if not df_groupe.empty:
|
if not df_groupe.empty:
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||||||
aff_aggregat += [aggregat]
|
aff_aggregat += [aggregat]
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||||||
@ -694,6 +694,7 @@ class JuryPE(object):
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|||||||
aggregat=aggregat,
|
aggregat=aggregat,
|
||||||
tags_cibles=[tag],
|
tags_cibles=[tag],
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||||||
cohorte="Promo",
|
cohorte="Promo",
|
||||||
|
options=self.options,
|
||||||
)
|
)
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||||||
|
|
||||||
if not df_promo.empty:
|
if not df_promo.empty:
|
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