ScoDoc/app/comp/moy_sem.py

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# Gestion scolarite IUT
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#   Emmanuel Viennet      emmanuel.viennet@viennet.net
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"""Fonctions de calcul des moyennes de semestre (indicatives dans le BUT)
"""
import numpy as np
import pandas as pd

from flask import flash


def compute_sem_moys_apc_using_coefs(
    etud_moy_ue_df: pd.DataFrame, modimpl_coefs_df: pd.DataFrame
) -> pd.Series:
    """Calcule les moyennes générales indicatives de tous les étudiants
    = moyenne des moyennes d'UE, pondérée par la somme de leurs coefs

    etud_moy_ue_df: DataFrame, colonnes ue_id, lignes etudid
    modimpl_coefs_df: DataFrame, colonnes moduleimpl_id, lignes UE (sans ue bonus)

    Result: panda Series, index etudid, valeur float (moyenne générale)
    """
    moy_gen = (etud_moy_ue_df * modimpl_coefs_df.values.sum(axis=1)).sum(
        axis=1
    ) / modimpl_coefs_df.values.sum()
    return moy_gen


def compute_sem_moys_apc_using_ects(
    etud_moy_ue_df: pd.DataFrame, ects: list, formation_id=None
) -> pd.Series:
    """Calcule les moyennes générales indicatives de tous les étudiants
    = moyenne des moyennes d'UE, pondérée par leurs ECTS.

    etud_moy_ue_df: DataFrame, colonnes ue_id, lignes etudid
    ects: liste de floats ou None, 1 par UE

    Result: panda Series, index etudid, valeur float (moyenne générale)
    """
    try:
        moy_gen = (etud_moy_ue_df * ects).sum(axis=1) / sum(ects)
    except TypeError:
        if None in ects:
            flash("""Calcul moyenne générale impossible: ECTS des UE manquants !""")
            moy_gen = pd.Series(np.NaN, index=etud_moy_ue_df.index)
        else:
            raise
    return moy_gen


def comp_ranks_series(notes: pd.Series) -> (pd.Series, pd.Series):
    """Calcul rangs à partir d'une séries ("vecteur") de notes (index etudid, valeur
     numérique) en tenant compte des ex-aequos.

    Result: Series { etudid : rang:str } où rang est une chaine decrivant le rang.
    """
    notes = notes.sort_values(ascending=False)  # Serie, tri par ordre décroissant
    rangs_str = pd.Series(index=notes.index, dtype=str)  # le rang est une chaîne
    rangs_int = pd.Series(index=notes.index, dtype=int)  # le rang numérique pour tris
    N = len(notes)
    nb_ex = 0  # nb d'ex-aequo consécutifs en cours
    notes_i = notes.iat
    for i, etudid in enumerate(notes.index):
        # test ex-aequo
        if i < (N - 1):
            next = notes_i[i + 1]
        else:
            next = None
        val = notes_i[i]
        if nb_ex:
            rangs_int[etudid] = i + 1 - nb_ex
            srang = "%d ex" % (i + 1 - nb_ex)
            if val == next:
                nb_ex += 1
            else:
                nb_ex = 0
        else:
            if val == next:
                rangs_int[etudid] = i + 1 - nb_ex
                srang = "%d ex" % (i + 1 - nb_ex)
                nb_ex = 1
            else:
                rangs_int[etudid] = i + 1
                srang = "%d" % (i + 1)
        rangs_str[etudid] = srang
    return rangs_str, rangs_int