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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)) etudids_sorted = sorted(list(self.diplomes_ids))
if self.rcstags: if not self.rcstags:
return None 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 # Partant d'un dataframe vierge
df = pd.DataFrame(index=etudids_sorted, columns=colonnes) # colonnes) initialisation = False
for col in colonnes: df = pd.DataFrame()
if "rang" in col:
df[col] = df[col].astype(str)
df.columns = list(range(len(colonnes)))
for rcstag in self.rcstags.values(): for etudid in etudids_sorted:
# Charge les moyennes au tag d'un RCStag (SemX ou RCSXTag) # 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: if tag in rcstag.moyennes_tags:
# Les infos sur les moyennes du tag moytag: pd.DataFrame = rcstag.moyennes_tags[tag]
moytag: pe_moytag.MoyennesTag = rcstag.moyennes_tags[tag]
df_moytag = moytag.to_df( df_moytag = moytag.to_df(
aggregat=aggregat, aggregat=aggregat,
cohorte="Groupe", cohorte="Groupe",
) )
df_moytag.columns = list(range(len(colonnes)))
# Etudiants/Champs communs entre le df et les données interclassées # Modif les colonnes au regard du 1er df_moytag significatif lu
( if not initialisation:
etudids_communs, df = pd.DataFrame(
champs_communs, # les colonnes de synthèse np.nan, index=etudids_sorted, columns=df_moytag.columns
) = pe_comp.find_index_and_columns_communs(df, df_moytag) )
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 # Injecte les notes de l'étudiant
df.loc[etudids_communs, champs_communs] = df_moytag.loc[ df.loc[etudid, :] = df_moytag.loc[etudid, :]
etudids_communs, champs_communs
]
# Refixe les colonnes
df.columns = colonnes
return df 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) """Renvoie le tuple (aggregat, tag, champ, cohorte, critere)
utilisé pour désigner les colonnes du df""" utilisé pour désigner les colonnes du df"""
liste_champs = [] liste_champs = []
if aggregat: if aggregat != None:
liste_champs += [aggregat] liste_champs += [aggregat]
liste_champs += [tag, champ] liste_champs += [tag, champ]
if cohorte: if cohorte != None:
liste_champs += [cohorte] liste_champs += [cohorte]
liste_champs += [critere] 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 # Ajout des données par tags
for tag in tags_cibles: for tag in tags_cibles:
if tag in self.moyennes_tags:
moy_tag_df = self.moyennes_tags[tag].to_df(aggregat, cohorte) moy_tag_df = self.moyennes_tags[tag].to_df(aggregat, cohorte)
df = df.join(moy_tag_df) df = df.join(moy_tag_df)
@ -138,7 +139,9 @@ class TableTag(object):
# Conversion des colonnes en multiindex # Conversion des colonnes en multiindex
if type_colonnes: 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 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) """Pour un champ donné, renvoie l'index (ou le multindex)
à intégrer au dataframe""" à intégrer au dataframe"""
liste = [] liste = []
if aggregat: if aggregat != None:
liste += [aggregat] liste += [aggregat]
liste += ["Administratif", "Identité"] liste += ["Administratif", "Identité"]
if cohorte: if cohorte != None:
liste += [champ] liste += [champ]
liste += [champ] liste += [champ]
return tuple(liste) return "|".join(liste)
def df_administratif( def df_administratif(
@ -199,6 +202,7 @@ def df_administratif(
_get_champ_administratif(champ, aggregat, cohorte) _get_champ_administratif(champ, aggregat, cohorte)
for champ in CHAMPS_ADMINISTRATIFS for champ in CHAMPS_ADMINISTRATIFS
] ]
df = pd.DataFrame.from_dict(donnees, orient="index", columns=colonnes) df = pd.DataFrame.from_dict(donnees, orient="index", columns=colonnes)
df = df.sort_values(by=colonnes[1:]) df = df.sort_values(by=colonnes[1:])
return df return df

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@ -422,9 +422,16 @@ class JuryPE(object):
) as writer: ) as writer:
onglets = [] onglets = []
for onglet, df in synthese.items(): 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: # 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)}") pe_affichage.pe_print(f"=> Export excel de {', '.join(onglets)}")
output.seek(0) output.seek(0)
@ -491,7 +498,6 @@ class JuryPE(object):
tags = self._do_tags_list(self.interclasstags) tags = self._do_tags_list(self.interclasstags)
for tag in tags: for tag in tags:
for type_moy in [pe_moytag.CODE_MOY_UE, pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES]: 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) synthese[(tag, type_moy)] = self.df_tag_type(tag, type_moy)
return synthese return synthese
@ -520,8 +526,8 @@ class JuryPE(object):
else: else:
aggregats = pe_rcs.TOUS_LES_RCS aggregats = pe_rcs.TOUS_LES_RCS
aff_aggregat = []
for aggregat in aggregats: for aggregat in aggregats:
print(aggregat)
# Descr de l'aggrégat # Descr de l'aggrégat
descr = pe_rcs.TYPES_RCS[aggregat]["descr"] descr = pe_rcs.TYPES_RCS[aggregat]["descr"]
@ -533,6 +539,8 @@ class JuryPE(object):
df_groupe = interclass.compute_df_synthese_moyennes_tag( df_groupe = interclass.compute_df_synthese_moyennes_tag(
tag, aggregat=aggregat, type_colonnes=False tag, aggregat=aggregat, type_colonnes=False
) )
if not df_groupe.empty:
aff_aggregat += [aggregat]
df = df.join(df_groupe) df = df.join(df_groupe)
# Le dataframe du classement sur la promo # Le dataframe du classement sur la promo
@ -543,11 +551,22 @@ class JuryPE(object):
cohorte="Promo", cohorte="Promo",
type_colonnes=False, type_colonnes=False,
) )
if not df_promo.empty:
aff_aggregat += [aggregat]
df = df.join(df_promo) 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 # Conversion des colonnes en multiindex
if type_colonnes: 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 return df
# Fin de l'aggrégat # Fin de l'aggrégat