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Fin du calcul des moyennes par ressource/saes

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Cléo Baras 2024-02-27 16:18:08 +01:00
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26
app/pe/moys/pe_interclasstag.py
View File

@ -145,11 +145,7 @@ class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
self.moyennes_tags: dict[str, pe_moytag.MoyennesTag] = {}
for tag in self.tags_sorted:
# Les moyennes tous modules confondus
notes_gen = self.compute_notes_matrice(tag, pole=None)
# Les ressources
notes_res = self.compute_notes_matrice(tag, pole=ModuleType.RESSOURCE)
# Les SAEs
notes_saes = self.compute_notes_matrice(tag, pole=ModuleType.SAE)
notes_gen = self.compute_notes_matrice(tag)
# Les coefficients de la moyenne générale
coeffs = self.compute_coeffs_matrice(tag)
@ -160,8 +156,6 @@ class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
tag,
self.type,
notes_gen,
notes_res,
notes_saes,
coeffs, # limite les moyennes aux étudiants de la promo
)
@ -180,7 +174,7 @@ class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
tags.extend(rcstag.tags_sorted)
return sorted(set(tags))
def compute_notes_matrice(self, tag, pole=None) -> pd.DataFrame:
def compute_notes_matrice(self, tag) -> pd.DataFrame:
"""Construit la matrice de notes (etudids x champs) en
reportant les moyennes obtenues par les étudiants
aux semestres de l'aggrégat pour le tag visé.
@ -203,13 +197,8 @@ class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
# Charge les moyennes au tag d'un RCStag
if tag in rcstag.moyennes_tags:
moytag = rcstag.moyennes_tags[tag]
notes: pd.DataFrame = None
if pole == ModuleType.RESSOURCE:
notes = moytag.matrice_notes_res
elif pole == ModuleType.SAE:
notes = moytag.matrice_notes_saes
else:
notes = moytag.matrice_notes_gen # dataframe etudids x ues
notes = moytag.matrice_notes_gen # dataframe etudids x ues
# Etudiants/Champs communs entre le RCSTag et les données interclassées
(
@ -291,7 +280,7 @@ class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
return None
def compute_df_synthese_moyennes_tag(
self, tag, pole, aggregat=None, type_colonnes=False
self, tag, aggregat=None, type_colonnes=False
) -> pd.DataFrame:
"""Construit le dataframe retraçant pour les données des moyennes
pour affichage dans la synthèse du jury PE. (cf. to_df())
@ -333,7 +322,6 @@ class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
if tag in rcstag.moyennes_tags:
moytag: pd.DataFrame = rcstag.moyennes_tags[tag]
df_moytag = moytag.to_df(
pole,
aggregat=aggregat,
cohorte="Groupe",
)
@ -349,7 +337,7 @@ class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
df[col] = df[col].astype(str)
initialisation = True
# Injecte les notes des étudiants
df.loc[etudids, :] = df_moytag.loc[etudids, :]
# Injecte les notes des étudiants
df.loc[etudids, :] = df_moytag.loc[etudids, :]
return df

41
app/pe/moys/pe_moy.py
View File

@ -115,47 +115,6 @@ class Moyenne:
}
return synthese
def get_rangs_inscrits(self) -> pd.Series:
"""Série des rangs classement/nbre_inscrit"""
return self.df_gen["rang"]
def get_min(self) -> pd.Series:
"""Série des min"""
return self.df_gen["min"].round(2)
def get_max(self) -> pd.Series:
"""Série des max"""
return self.df_gen["max"].round(2)
def get_moy(self) -> pd.Series:
"""Série des moy"""
return self.df_gen["moy"].round(2)
def get_note_for_df(self, etudid: int):
"""Note d'un étudiant donné par son etudid"""
return round(self.df_gen["note"].loc[etudid], 2)
def get_min_for_df(self) -> float:
"""Min renseigné pour affichage dans un df"""
return round(self.synthese["min"], 2)
def get_max_for_df(self) -> float:
"""Max renseigné pour affichage dans un df"""
return round(self.synthese["max"], 2)
def get_moy_for_df(self) -> float:
"""Moyenne renseignée pour affichage dans un df"""
return round(self.synthese["moy"], 2)
def get_class_for_df(self, etudid: int) -> str:
"""Classement ramené au nombre d'inscrits,
pour un étudiant donné par son etudid"""
classement = self.df_gen["rang"].loc[etudid]
if not pd.isna(classement):
return classement
else:
return pe_affichage.SANS_NOTE
def is_significatif(self) -> bool:
"""Indique si la moyenne est significative (c'est-à-dire à des notes)"""
return self.synthese["nb_inscrits"] > 0

97
app/pe/moys/pe_moytag.py
View File

@ -17,8 +17,6 @@ class MoyennesTag:
tag: str,
type_moyenne: str,
matrice_notes_gen: pd.DataFrame, # etudids x colonnes
matrice_notes_res: pd.DataFrame,
matrice_notes_saes: pd.DataFrame,
matrice_coeffs: pd.DataFrame, # etudids x colonnes
):
"""Classe centralisant la synthèse des moyennes/classements d'une série
@ -29,12 +27,8 @@ class MoyennesTag:
Args:
tag: Un tag
matrice_notes_gen: Les moyennes (etudid x acronymes_ues ou etudid x compétences)
aux différentes UEs ou compétences (indépendamment des ressources
ou SAEs)
matrice_notes_res: Les moyennes limitées aux ressources
matrice_notes_saes: Les moyennes limitées aux saes
matrice_coeffs: Les coeff à appliquer pour le calcul de la moyenne générale
# notes_gen: Une série de notes (moyenne) sous forme d'un ``pd.Series`` (toutes UEs confondues)
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"""
@ -46,14 +40,6 @@ class MoyennesTag:
self.matrice_notes_gen: pd.DataFrame = matrice_notes_gen
"""Les notes par UEs ou Compétences (DataFrame)"""
# Les moyennes par UE/compétences (limitées aux ressources)
self.matrice_notes_res: pd.DataFrame = matrice_notes_res
"""Les notes aux ressources par UEs ou Compétences"""
# Les moyennes par UE/compétences (limitées aux SAEs)
self.matrice_notes_saes: pd.DataFrame = matrice_notes_saes
"""Les notes aux SAEs par UEs ou Compétences"""
self.matrice_coeffs_moy_gen: pd.DataFrame = matrice_coeffs
"""Les coeffs à appliquer pour le calcul des moyennes générales
(toutes UE ou compétences confondues). NaN si étudiant non inscrit"""
@ -61,12 +47,6 @@ class MoyennesTag:
self.moyennes_gen: dict[int, pd.DataFrame] = {}
"""Dataframes retraçant les moyennes/classements/statistiques des étudiants aux UEs"""
self.moyennes_res: dict[int, pd.DataFrame] = {}
"""Dataframes retraçant les moyennes/classements/statistiques des étudiants, limitées aux ressources"""
self.moyennes_saes: dict[int, pd.DataFrame] = {}
"""Dataframes retraçant les moyennes/classements/statistiques des étudiants, limitées aux SAEs"""
self.etudids = self.matrice_notes_gen.index
"""Les étudids renseignés dans les moyennes"""
@ -76,60 +56,25 @@ class MoyennesTag:
# Les moyennes tous modules confondus
notes = matrice_notes_gen[col]
self.moyennes_gen[col] = pe_moy.Moyenne(notes)
# par ressources
notes = matrice_notes_res[col]
self.moyennes_res[col] = pe_moy.Moyenne(notes)
# par SAEs
notes = matrice_notes_saes[col]
self.moyennes_saes[col] = pe_moy.Moyenne(notes)
# Les moyennes générales (toutes UEs confondues)
self.notes_gen = pd.Series(np.nan, index=self.matrice_notes_gen.index)
if self.has_notes(pole=None):
if self.has_notes():
self.notes_gen = self.compute_moy_gen(
self.matrice_notes_gen, self.matrice_coeffs_moy_gen
)
self.moyenne_gen = pe_moy.Moyenne(self.notes_gen)
"""Dataframe retraçant les moyennes/classements/statistiques général (toutes UESs confondues et modules confondus)"""
self.notes_res = pd.Series(np.nan, index=self.matrice_notes_res.index)
if self.has_notes(pole=ModuleType.RESSOURCE):
self.notes_res = self.compute_moy_gen(
self.matrice_notes_res, self.matrice_coeffs_moy_gen
)
self.moyenne_res = pe_moy.Moyenne(self.notes_res)
"""Dataframe retraçant les moyennes/classements/statistiques général (toutes UESs confondues et uniquement sur les ressources)"""
self.notes_saes = pd.Series(np.nan, index=self.matrice_notes_saes.index)
if self.has_notes(pole=ModuleType.SAE):
self.notes_saes = self.compute_moy_gen(
self.matrice_notes_saes, self.matrice_coeffs_moy_gen
)
self.moyenne_saes = pe_moy.Moyenne(self.notes_saes)
"""Dataframe retraçant les moyennes/classements/statistiques général (toutes UESs confondues et uniquement sur les SAEs)"""
def has_notes(self, pole):
def has_notes(self):
"""Détermine si les moyennes (aux UEs ou aux compétences)
ont des notes
`pole` détermine les modules pris en compte :
* si `pole` vaut `ModuleType.RESSOURCE`, seules les ressources sont prises
en compte (moyenne de ressources par UEs)
* si `pole` vaut `ModuleType.SAE`, seules les SAEs sont prises en compte
* si `pole` vaut `None` (ou toute autre valeur),
tous les modules sont pris en compte (moyenne d'UEs)
Returns:
True si la moytag a des notes, False sinon
"""
if pole == ModuleType.RESSOURCE:
notes = self.matrice_notes_res
elif pole == ModuleType.SAE:
notes = self.matrice_notes_saes
else:
notes = self.matrice_notes_gen
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:
@ -162,7 +107,7 @@ class MoyennesTag:
return moy_gen_tag
def to_df(self, pole, aggregat=None, cohorte=None) -> pd.DataFrame:
def to_df(self, aggregat=None, cohorte=None) -> pd.DataFrame:
"""Renvoie le df synthétisant l'ensemble des données
connues
Adapte les intitulés des colonnes aux données fournies
@ -179,30 +124,19 @@ class MoyennesTag:
# Ajout des notes pour tous les champs
champs = list(self.champs)
for champ in champs:
if pole == ModuleType.RESSOURCE:
df_champ = self.moyennes_res[champ].get_df_synthese()
elif pole == ModuleType.SAE:
df_champ = self.moyennes_saes[champ].get_df_synthese()
else:
df_champ = self.moyennes_gen[champ].get_df_synthese() # le dataframe
df_champ = self.moyennes_gen[champ].get_df_synthese() # le dataframe
# Renomme les colonnes
cols = [
get_colonne_df(aggregat, pole, self.tag, champ, cohorte, critere)
get_colonne_df(aggregat, self.tag, champ, cohorte, critere)
for critere in pe_moy.Moyenne.COLONNES_SYNTHESE
]
df_champ.columns = cols
df = df.join(df_champ)
# Ajoute la moy générale
df_moy_gen: pd.DataFrame = None
if pole == ModuleType.RESSOURCE:
df_moy_gen = self.moyenne_res.get_df_synthese()
elif pole == ModuleType.SAE:
df_moy_gen = self.moyenne_saes.get_df_synthese()
else:
df_moy_gen = self.moyenne_gen.get_df_synthese()
df_moy_gen = self.moyenne_gen.get_df_synthese()
cols = [
get_colonne_df(aggregat, pole, self.tag, CHAMP_GENERAL, cohorte, critere)
get_colonne_df(aggregat, self.tag, CHAMP_GENERAL, cohorte, critere)
for critere in pe_moy.Moyenne.COLONNES_SYNTHESE
]
df_moy_gen.columns = cols
@ -211,18 +145,13 @@ class MoyennesTag:
return df
def get_colonne_df(aggregat, pole, tag, champ, cohorte, critere):
def get_colonne_df(aggregat, tag, champ, cohorte, critere):
"""Renvoie le tuple (aggregat, tag, champ, cohorte, critere)
utilisé pour désigner les colonnes du df"""
liste_champs = []
if aggregat != None:
liste_champs += [aggregat]
if pole == ModuleType.RESSOURCE:
liste_champs += ["ressources"]
elif pole == ModuleType.SAE:
liste_champs += ["saes"]
else:
liste_champs += ["global"]
liste_champs += [tag, champ]
if cohorte != None:
liste_champs += [cohorte]

38
app/pe/moys/pe_rcstag.py
View File

@ -142,29 +142,12 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
# Traitement des notes
# ********************
### Moyennes tous modules confondus
# Cube de notes (etudids_sorted x compétences_sorted x sxstags)
notes_df, notes_cube = self.compute_notes_comps_cube(tag, mode=None)
notes_df, notes_cube = self.compute_notes_comps_cube(tag)
# Calcule les moyennes sous forme d'un dataframe en les "aggrégant"
# compétence par compétence
moys_competences = self.compute_notes_competences(notes_cube, inscr_cube)
## Moyennes des ressources
notes_df_res, notes_cube_res = self.compute_notes_comps_cube(
tag, mode=ModuleType.RESSOURCE
)
moys_competences_res = self.compute_notes_competences(
notes_cube_res, inscr_cube
)
## Moyennes des SAEs
notes_df_sae, notes_cube_sae = self.compute_notes_comps_cube(
tag, mode=ModuleType.SAE
)
moys_competences_saes = self.compute_notes_competences(
notes_cube_sae, inscr_cube
)
# Traitement des coeffs pour la moyenne générale
# ***********************************************
# Df des coeffs sur tous les SxTags aggrégés
@ -186,8 +169,6 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
tag,
pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES,
moys_competences,
moys_competences_res,
moys_competences_saes,
matrice_coeffs_moy_gen,
)
@ -205,19 +186,11 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
else:
return f"{self.__class__.__name__} {self.rcs_id}"
def compute_notes_comps_cube(self, tag, mode=None):
def compute_notes_comps_cube(self, tag):
"""Pour un tag donné, construit le cube de notes (etudid x competences x SxTag)
nécessaire au calcul des moyennes,
en remplaçant les données d'UE (obtenus du SxTag) par les compétences
`mode` détermine les modules pris en compte :
* si `mode` vaut `ModuleType.RESSOURCE`, seules les ressources sont prises
en compte (moyenne de ressources par UEs)
* si `mode` vaut `ModuleType.SAE`, seules les SAEs sont prises en compte
* si `mode` vaut `None` (ou toute autre valeur),
tous les modules sont pris en compte (moyenne d'UEs)
Args:
tag: Le tag visé
"""
@ -235,12 +208,7 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
if tag in sxtag.moyennes_tags: # si le tag est présent dans le semestre
moys_tag = sxtag.moyennes_tags[tag]
if mode == ModuleType.RESSOURCE:
notes = moys_tag.matrice_notes_res.copy() # avec une copie
elif mode == ModuleType.SAE:
notes = moys_tag.matrice_notes_saes.copy()
else:
notes = moys_tag.matrice_notes_gen.copy() # dataframe etudids x ues
notes = moys_tag.matrice_notes_gen.copy() # dataframe etudids x ues
# Traduction des acronymes d'UE en compétences
acronymes_ues_columns = notes.columns

38
app/pe/moys/pe_ressemtag.py
View File

@ -67,13 +67,15 @@ class ResSemBUTTag(ResultatsSemestreBUT, pe_tabletags.TableTag):
# Le nom du res_semestre taggué
self.nom = self.get_repr(verbose=True)
pe_affichage.pe_print(f"*** ResSemBUTTag du {self.nom}")
# Les étudiants (etuds, états civils & etudis) ajouté
self.add_etuds(self.etuds)
self.etudids_sorted = sorted(self.etudids)
"""Les etudids des étudiants du ResultatsSemestreBUT triés"""
pe_affichage.pe_print(
f"*** ResSemBUTTag du {self.nom} => {len(self.etudids_sorted)} étudiants"
)
# Les UEs (et les dispenses d'UE)
self.ues_standards: list[UniteEns] = [
ue for ue in self.ues if ue.type == sco_codes.UE_STANDARD
@ -145,33 +147,37 @@ class ResSemBUTTag(ResultatsSemestreBUT, pe_tabletags.TableTag):
info_tag = tags_dict["personnalises"][tag]
# Les moyennes générales par UEs
moy_ues_tag = self.compute_moy_ues_tag(info_tag=info_tag, pole=None)
# Les moyennes par ressources de chaque UE
moy_res_tag = self.compute_moy_ues_tag(
info_tag=info_tag, pole=ModuleType.RESSOURCE
)
# Les moyennes par SAEs de chaque UE
moy_saes_tag = self.compute_moy_ues_tag(
info_tag=info_tag, pole=ModuleType.SAE
)
# Mémorise les moyennes
self.moyennes_tags[tag] = pe_moytag.MoyennesTag(
tag,
pe_moytag.CODE_MOY_UE,
moy_ues_tag,
moy_res_tag,
moy_saes_tag,
self.matrice_coeffs_moy_gen,
)
# Ajoute les moyennes par UEs + la moyenne générale (but)
moy_gen = self.compute_moy_gen()
moy_res_gen = self.compute_moy_ues_tag(info_tag=None, pole=ModuleType.RESSOURCE)
moy_saes_gen = self.compute_moy_ues_tag(info_tag=None, pole=ModuleType.SAE)
self.moyennes_tags["but"] = pe_moytag.MoyennesTag(
"but",
pe_moytag.CODE_MOY_UE,
moy_gen,
self.matrice_coeffs_moy_gen,
)
# Ajoute la moyenne générale par ressources
moy_res_gen = self.compute_moy_ues_tag(info_tag=None, pole=ModuleType.RESSOURCE)
self.moyennes_tags["ressources"] = pe_moytag.MoyennesTag(
"ressources",
pe_moytag.CODE_MOY_UE,
moy_res_gen,
self.matrice_coeffs_moy_gen,
)
# Ajoute la moyenne générale par saes
moy_saes_gen = self.compute_moy_ues_tag(info_tag=None, pole=ModuleType.SAE)
self.moyennes_tags["saes"] = pe_moytag.MoyennesTag(
"saes",
pe_moytag.CODE_MOY_UE,
moy_saes_gen,
self.matrice_coeffs_moy_gen,
)
@ -364,7 +370,7 @@ class ResSemBUTTag(ResultatsSemestreBUT, pe_tabletags.TableTag):
# noms_tags_comp = list(set(dict_ues_competences.values()))
# BUT
dict_tags["auto"] = {"but": {}}
dict_tags["auto"] = {"but": {}, "ressources": {}, "saes": {}}
return dict_tags
def _check_tags(self, dict_tags):

50
app/pe/moys/pe_sxtag.py
View File

@ -188,46 +188,21 @@ class SxTag(pe_tabletags.TableTag):
matrice_moys_ues = pd.DataFrame(
np.nan, index=self.etudids_sorted, columns=self.acronymes_sorted
)
matrice_moys_res = pd.DataFrame(
np.nan, index=self.etudids_sorted, columns=self.acronymes_sorted
)
matrice_moys_saes = pd.DataFrame(
np.nan, index=self.etudids_sorted, columns=self.acronymes_sorted
)
else:
# Moyennes tous modules confondus
### Cube de note etudids x UEs tous modules confondus
notes_df_gen, notes_cube_gen = self.compute_notes_ues_cube(
tag, mode=None
)
notes_df_gen, notes_cube_gen = self.compute_notes_ues_cube(tag)
# DataFrame des moyennes (tous modules confondus)
matrice_moys_ues = self.compute_notes_ues(
notes_cube_gen, masque_cube, inscr_mask
)
### Moyennes par ressources
notes_df_res, notes_cube_res = self.compute_notes_ues_cube(
tag, mode=ModuleType.RESSOURCE
)
matrice_moys_res = self.compute_notes_ues(
notes_cube_res, masque_cube, inscr_mask
)
### Moyennes par SAEs
notes_df_saes, notes_cube_saes = self.compute_notes_ues_cube(
tag, mode=ModuleType.SAE
)
matrice_moys_saes = self.compute_notes_ues(
notes_cube_saes, masque_cube, inscr_mask
)
# Mémorise les infos pour la moyennes au tag
# Mémorise les infos pour la moyenne au tag
self.moyennes_tags[tag] = pe_moytag.MoyennesTag(
tag,
pe_moytag.CODE_MOY_UE,
matrice_moys_ues,
matrice_moys_res,
matrice_moys_saes,
self.matrice_coeffs_moy_gen,
)
@ -248,7 +223,7 @@ class SxTag(pe_tabletags.TableTag):
True si a des notes, False sinon
"""
moy_tag_dernier_sem = self.ressembuttag_final.moyennes_tags[tag]
return moy_tag_dernier_sem.has_notes(None)
return moy_tag_dernier_sem.has_notes()
def __eq__(self, other):
"""Egalité de 2 SxTag sur la base de leur identifiant"""
@ -263,19 +238,11 @@ class SxTag(pe_tabletags.TableTag):
# affichage = [str(fid) for fid in self.ressembuttags]
return f"SXTag {self.agregat}#{self.fid_final}"
def compute_notes_ues_cube(self, tag, mode=None) -> (pd.DataFrame, np.array):
def compute_notes_ues_cube(self, tag) -> (pd.DataFrame, np.array):
"""Construit le cube de notes des UEs (etudid x accronyme_ue x semestre_aggregé)
nécessaire au calcul des moyennes du tag pour le RCS Sx.
(Renvoie également le dataframe associé pour debug).
`mode` détermine les modules pris en compte :
* si `mode` vaut `ModuleType.RESSOURCE`, seules les ressources sont prises
en compte (moyenne de ressources par UEs)
* si `mode` vaut `ModuleType.SAE`, seules les SAEs sont prises en compte
* si `mode` vaut `None` (ou toute autre valeur),
tous les modules sont pris en compte (moyenne d'UEs)
Args:
tag: Le tag considéré (personalisé ou "but")
"""
@ -295,12 +262,7 @@ class SxTag(pe_tabletags.TableTag):
# Charge les notes du semestre tag
sem_tag = self.ressembuttags[frmsem_id]
moys_tag = sem_tag.moyennes_tags[tag]
if mode == ModuleType.RESSOURCE:
notes = moys_tag.matrice_notes_res
elif mode == ModuleType.SAE:
notes = moys_tag.matrice_notes_saes
else:
notes = moys_tag.matrice_notes_gen # dataframe etudids x ues
notes = moys_tag.matrice_notes_gen # dataframe etudids x ues
# les étudiants et les acronymes communs
etudids_communs, acronymes_communs = pe_comp.find_index_and_columns_communs(

7
app/pe/moys/pe_tabletags.py
View File

@ -79,13 +79,12 @@ class TableTag(object):
tag: str = ""
moytag: pe_moytag.MoyennesTag = None
for tag, moytag in self.moyennes_tags.items():
if moytag.has_notes(None):
if moytag.has_notes():
tags.append(tag)
return sorted(tags)
def to_df(
self,
pole,
administratif=True,
aggregat=None,
tags_cibles=None,
@ -103,7 +102,6 @@ class TableTag(object):
aggregat: l'aggrégat représenté
tags_cibles: la liste des tags ciblés
cohorte: la cohorte représentée
pole: Les modules à prendre en compte dans la moyenne (None=tous, Ressources ou SAEs)
Returns:
Le dataframe complet de synthèse
"""
@ -128,7 +126,7 @@ class TableTag(object):
for tag in tags_cibles:
if tag in self.moyennes_tags:
moy_tag_df = self.moyennes_tags[tag].to_df(
pole, aggregat=aggregat, cohorte=cohorte
aggregat=aggregat, cohorte=cohorte
)
df = df.join(moy_tag_df)
@ -163,7 +161,6 @@ def _get_champ_administratif(champ, aggregat=None, cohorte=None):
liste = []
if aggregat != None:
liste += [aggregat]
liste += [""] # le pole (None, RESSOURCES, SAEs)
liste += ["Administratif", "Identité"]
if cohorte != None:
liste += [champ]

5
app/pe/pe_etudiant.py
View File

@ -358,7 +358,9 @@ class EtudiantsJuryPE:
etudiant = self.identites[etudid]
cursus = self.cursus[etudid]
formsemestres = cursus["formsemestres"]
parcours = cursus["parcours"]
if not parcours:
parcours = ""
if cursus["diplome"]:
diplome = cursus["diplome"]
else:
@ -372,6 +374,7 @@ class EtudiantsJuryPE:
"Prenom": etudiant.prenom,
"Civilite": etudiant.civilite_str,
"Age": pe_comp.calcul_age(etudiant.date_naissance),
"Parcours": parcours,
"Date entree": cursus["entree"],
"Date diplome": diplome,
"Nb semestres": len(formsemestres),

208
app/pe/pe_jury.py
View File

@ -199,19 +199,14 @@ class JuryPE(object):
) as writer:
onglets = []
for res_sem_tag in self.ressembuttags.values():
for pole in [None, ModuleType.RESSOURCE, ModuleType.SAE]:
onglet = res_sem_tag.get_repr(verbose=True)
onglet = onglet.replace("Semestre ", "S")
if pole:
onglet += (
" (res.)" if pole == ModuleType.RESSOURCE else " (saes)"
)
onglets += ["📊" + onglet]
df = res_sem_tag.to_df(pole)
# Conversion colonnes en multiindex
df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
# écriture dans l'onglet
df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
onglet = res_sem_tag.get_repr(verbose=True)
onglet = onglet.replace("Semestre ", "S")
onglets += ["📊" + onglet]
df = res_sem_tag.to_df()
# Conversion colonnes en multiindex
df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
# écriture dans l'onglet
df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
pe_affichage.pe_print(
f"--> Export excel de {', '.join(onglets)}", info=True
)
@ -269,13 +264,18 @@ class JuryPE(object):
"""
# Génère les moyennes des RCS de type Sx
pe_affichage.pe_print(
"***************************************************************************\n"
"*** Calcule les moyennes des SxTag (moyennes d'un RCS de type Sx)\n"
"***************************************************************************"
)
pe_affichage.pe_print(
"*** Calcule les moyennes des SxTag (moyennes d'un RCS de type Sx)",
info=True,
)
pe_affichage.pe_print(
"***************************************************************************"
)
# Les SxTag (moyenne de Sx par UE)
pe_affichage.pe_print("1) Calcul des moyennes")
pe_affichage.pe_print("1) Calcul des moyennes", info=True)
self.sxtags = {}
for rcf_id, rcf in self.rcss_jury.semXs.items():
# SxTag traduisant le RCF
@ -283,7 +283,7 @@ class JuryPE(object):
self.sxtags[sxtag_id] = pe_sxtag.SxTag(sxtag_id, rcf, self.ressembuttags)
# Intègre le bilan des semestres taggués au zip final
pe_affichage.pe_print("2) Bilan")
pe_affichage.pe_print("2) Bilan", info=True)
output = io.BytesIO()
with pd.ExcelWriter( # pylint: disable=abstract-class-instantiated
output, engine="openpyxl"
@ -291,20 +291,17 @@ class JuryPE(object):
onglets = []
for sxtag in self.sxtags.values():
if sxtag.is_significatif():
for pole in [None, ModuleType.RESSOURCE, ModuleType.SAE]:
onglet = sxtag.get_repr(verbose=False)
if pole:
onglet += (
" (res.)" if pole == ModuleType.RESSOURCE else " (saes)"
)
onglets += ["📊" + onglet]
df = sxtag.to_df(pole)
# Conversion colonnes en multiindex
df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
onglet = sxtag.get_repr(verbose=False)
onglets += ["📊" + onglet]
df = sxtag.to_df()
# Conversion colonnes en multiindex
df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
# écriture dans l'onglet
df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
pe_affichage.pe_print(f"--> Export excel de {', '.join(onglets)}")
# écriture dans l'onglet
df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
pe_affichage.pe_print(
f"--> Export excel de {', '.join(onglets)}", info=True
)
output.seek(0)
if onglets:
@ -319,9 +316,14 @@ class JuryPE(object):
"""Génère les regroupements cohérents de RCFs qu'ont suivi chaque étudiant"""
pe_affichage.pe_print(
"""******************************************************************************\n"""
"""******************************************************************************"""
)
pe_affichage.pe_print(
"""*** Génère les RCSemX (regroupements cohérents de données extraites des SemX)\n"""
"""*** amenant du S1 à un semestre final\n"""
"""*** amenant du S1 à un semestre final""",
info=True,
)
pe_affichage.pe_print(
"""******************************************************************************"""
)
self.rcss_jury.cree_rcsemxs(self.etudiants)
@ -348,12 +350,16 @@ class JuryPE(object):
# Génère les moyennes des RCS de type Sx
pe_affichage.pe_print(
"""****************************************************\n"""
"""*** Génère les moyennes associées aux RCSemX \n"""
"""****************************************************"""
)
pe_affichage.pe_print(
"""*** Génère les moyennes associées aux RCSemX""", info=True
)
pe_affichage.pe_print(
"""****************************************************"""
)
pe_affichage.pe_print("1) Calcul des moyennes des RCSTag")
pe_affichage.pe_print("1) Calcul des moyennes des RCSTag", info=True)
self.rcsstags = {}
for rcs_id, rcsemx in self.rcss_jury.rcsemxs.items():
self.rcsstags[rcs_id] = pe_rcstag.RCSemXTag(
@ -361,7 +367,7 @@ class JuryPE(object):
)
# Intègre le bilan des trajectoires tagguées au zip final
pe_affichage.pe_print("2) Bilan")
pe_affichage.pe_print("2) Bilan", info=True)
output = io.BytesIO()
with pd.ExcelWriter( # pylint: disable=abstract-class-instantiated
output, engine="openpyxl"
@ -369,21 +375,18 @@ class JuryPE(object):
onglets = []
for rcs_tag in self.rcsstags.values():
if rcs_tag.is_significatif():
for pole in [None, ModuleType.RESSOURCE, ModuleType.SAE]:
onglet = rcs_tag.get_repr(verbose=False)
if pole:
onglet += (
" (res.)" if pole == ModuleType.RESSOURCE else " (saes)"
)
onglets += ["📊" + onglet]
onglet = rcs_tag.get_repr(verbose=False)
onglets += ["📊" + onglet]
df = rcs_tag.to_df(pole)
# Conversion colonnes en multiindex
df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
onglets += ["📊" + onglet]
# écriture dans l'onglet
df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
pe_affichage.pe_print(f"--> Export excel de {', '.join(onglets)}")
df = rcs_tag.to_df()
# Conversion colonnes en multiindex
df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
onglets += ["📊" + onglet]
# écriture dans l'onglet
df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
pe_affichage.pe_print(
f"--> Export excel de {', '.join(onglets)}", info=True
)
output.seek(0)
if onglets:
@ -401,10 +404,15 @@ class JuryPE(object):
et ceux par compétences (sur les RCSTag).
"""
pe_affichage.pe_print(
"""******************************************************************\n"""
"""*** Génère les interclassements sur chaque type de RCS/agrgégat\n"""
"""******************************************************************"""
)
pe_affichage.pe_print(
"""*** Génère les interclassements sur chaque type de RCS/agrgégat"""
)
pe_affichage.pe_print(
"""******************************************************************"""
)
self.interclasstags = {
pe_moytag.CODE_MOY_UE: {},
pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES: {},
@ -449,22 +457,15 @@ class JuryPE(object):
interclasstag = self.interclasstags[type_interclass]
for nom_rcs, interclass in interclasstag.items():
if interclass.is_significatif():
for pole in [None, ModuleType.RESSOURCE, ModuleType.SAE]:
onglet = interclass.get_repr()
if pole:
onglet += (
" (res.)"
if pole == ModuleType.RESSOURCE
else " (saes)"
)
onglets += ["📊" + onglet]
df = interclass.to_df(pole, cohorte="Promo")
# Conversion colonnes en multiindex
df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
onglets += [onglet]
# écriture dans l'onglet
df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
pe_affichage.pe_print(f"=> Export excel de {', '.join(onglets)}")
onglet = interclass.get_repr()
onglets += ["📊" + onglet]
df = interclass.to_df(cohorte="Promo")
# Conversion colonnes en multiindex
df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
onglets += [onglet]
# écriture dans l'onglet
df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
pe_affichage.pe_print(f"=> Export excel de {', '.join(onglets)}", info=True)
output.seek(0)
@ -479,11 +480,18 @@ class JuryPE(object):
def _gen_xls_synthese_jury_par_tag(self, zipfile: ZipFile):
"""Synthèse des éléments du jury PE tag par tag"""
pe_affichage.pe_print(
"*** Synthèse finale des moyennes par tag et par type de moyennes (UEs ou Compétences)***"
"**************************************************************************************"
)
pe_affichage.pe_print(
"*** Synthèse finale des moyennes par tag et par type de moyennes (UEs ou Compétences)",
info=True,
)
pe_affichage.pe_print(
"**************************************************************************************"
)
self.synthese = {}
pe_affichage.pe_print(" -> Synthèse des données administratives")
pe_affichage.pe_print(" -> Synthèse des données administratives", info=True)
self.synthese["administratif"] = self.etudiants.df_administratif(
self.diplomes_ids
)
@ -491,13 +499,10 @@ class JuryPE(object):
tags = self._do_tags_list(self.interclasstags)
for tag in tags:
for type_moy in [pe_moytag.CODE_MOY_UE, pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES]:
for pole in [None, ModuleType.RESSOURCE, ModuleType.SAE]:
self.synthese[(tag, type_moy, pole)] = self.df_tag_type(
tag, type_moy, pole
)
self.synthese[(tag, type_moy)] = self.df_tag_type(tag, type_moy)
# Export des données => mode 1 seule feuille -> supprimé
pe_affichage.pe_print("*** Export du jury de synthese par tags")
pe_affichage.pe_print("*** Export du jury de synthese par tags", info=True)
output = io.BytesIO()
with pd.ExcelWriter( # pylint: disable=abstract-class-instantiated
output, engine="openpyxl"
@ -509,25 +514,19 @@ class JuryPE(object):
df_final = convert_colonnes_to_multiindex(df_final)
# Nom de l'onglet
if isinstance(onglet, tuple):
(repr, type_moy, pole) = onglet
nom_onglet = onglet[0][: 31 - 11]
(repr, type_moy) = onglet
nom_onglet = onglet[0][: 31 - 7]
if type_moy == pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES:
nom_onglet = nom_onglet + "(Comp"
nom_onglet = nom_onglet + " (Comp)"
else:
nom_onglet = nom_onglet + "(UE"
if pole and pole == ModuleType.RESSOURCE:
nom_onglet = nom_onglet + ",res)"
elif pole and pole == ModuleType.SAE:
nom_onglet = nom_onglet + ",saes)"
else:
nom_onglet = nom_onglet + ")"
nom_onglet = nom_onglet + " (UEs)"
else:
nom_onglet = onglet
onglets += [nom_onglet]
# écriture dans l'onglet:
df_final = df_final.replace("nan", "")
df_final.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)}", info=True)
output.seek(0)
self.add_file_to_zip(
@ -537,7 +536,9 @@ class JuryPE(object):
def _gen_html_synthese_par_etudiant(self, zipfile: ZipFile):
"""Synthèse des éléments du jury PE, étudiant par étudiant"""
# Synthèse des éléments du jury PE
pe_affichage.pe_print("*** Synthèse finale étudiant par étudiant***")
pe_affichage.pe_print("**************************************************")
pe_affichage.pe_print("*** Synthèse finale étudiant par étudiant", info=True)
pe_affichage.pe_print("**************************************************")
etudids = list(self.diplomes_ids)
for etudid in etudids:
@ -589,7 +590,7 @@ class JuryPE(object):
# Méthodes pour la synthèse du juryPE
# *****************************************************************************************************************
def df_tag_type(self, tag, type_moy, pole):
def df_tag_type(self, tag, type_moy):
"""Génère le DataFrame synthétisant les moyennes/classements (groupe +
interclassement promo) pour tous les aggrégats prévus, en fonction
du type (UEs ou Compétences) de données souhaitées,
@ -625,7 +626,7 @@ class JuryPE(object):
if interclass.is_significatif():
# Le dataframe du classement sur le groupe
df_groupe = interclass.compute_df_synthese_moyennes_tag(
tag, pole, aggregat=aggregat, type_colonnes=False
tag, aggregat=aggregat, type_colonnes=False
)
if not df_groupe.empty:
aff_aggregat += [aggregat]
@ -633,7 +634,6 @@ class JuryPE(object):
# Le dataframe du classement sur la promo
df_promo = interclass.to_df(
pole,
administratif=False,
aggregat=aggregat,
tags_cibles=[tag],
@ -645,15 +645,8 @@ class JuryPE(object):
df = df.join(df_promo)
if aff_aggregat:
aff_aggregat = sorted(set(aff_aggregat))
if pole and pole == ModuleType.RESSOURCE:
aff_pole = "et par ressources"
elif pole and pole == ModuleType.SAE:
aff_pole = "et par saes"
else:
aff_pole = "tous modules confondus"
pe_affichage.pe_print(
f" -> Synthèse de 👜{tag} par {type_moy} {aff_pole} avec {', '.join(aff_aggregat)}"
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>")
@ -668,11 +661,12 @@ class JuryPE(object):
Returns:
Un tuple nom, prenom, html
"""
pole = None
etudiant = self.etudiants.identites[etudid]
nom = etudiant.nom
prenom = etudiant.prenom # initial du prénom
parcours = self.etudiants.cursus[etudid]["parcours"]
if not parcours:
parcours = "<parcours indéterminé>"
# Accès au template
environnement = jinja2.Environment(
@ -682,7 +676,7 @@ class JuryPE(object):
# Colonnes des tableaux htmls => competences
competences = []
for aggregat in pe_rcs.TOUS_LES_RCS_AVEC_PLUSIEURS_SEM:
for aggregat in pe_rcs.TOUS_LES_RCS:
# L'interclassement associé
interclass = self.interclasstags[pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES][aggregat]
competences.extend(interclass.champs_sorted)
@ -696,7 +690,7 @@ class JuryPE(object):
for tag in tags:
moyennes[tag] = {}
# Les données de synthèse
df = self.synthese[(tag, pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES, pole)]
df = self.synthese[(tag, pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES)]
for aggregat in pe_rcs.TOUS_LES_RCS:
# moyennes[tag][aggregat] = {}
descr = pe_rcs.get_descr_rcs(aggregat)
@ -710,22 +704,24 @@ class JuryPE(object):
"rang_promo": "",
}
colonne = pe_moytag.get_colonne_df(
aggregat, pole, tag, comp, "Groupe", "note"
aggregat, tag, comp, "Groupe", "note"
)
if colonne in df.columns:
valeur = df.loc[etudid, colonne]
if not np.isnan(valeur):
moy[comp]["note"] = round(valeur, 2)
est_significatif = True
# else:
# print(f"{colonne} manquante")
colonne = pe_moytag.get_colonne_df(
aggregat, pole, tag, comp, "Groupe", "rang"
aggregat, tag, comp, "Groupe", "rang"
)
if colonne in df.columns:
valeur = df.loc[etudid, colonne]
if valeur and str(valeur) != "nan":
moy[comp]["rang_groupe"] = valeur
colonne = pe_moytag.get_colonne_df(
aggregat, pole, tag, comp, "Promo", "rang"
aggregat, tag, comp, "Promo", "rang"
)
if colonne in df.columns:
valeur = df.loc[etudid, colonne]
@ -738,7 +734,7 @@ class JuryPE(object):
html = template.render(
nom=nom,
prenom=prenom,
pole="Moyennes calculées tous modules (ressources/SAEs) confondus",
parcours=parcours,
colonnes_html=colonnes_html,
tags=tags,
moyennes=moyennes,

6
app/pe/rcss/pe_rcs.py
View File

@ -38,11 +38,11 @@ TYPES_RCS = {
},
"3S": {
"aggregat": ["S1", "S2", "S3"],
"descr": "Moyenne du semestre 1 au semestre 3 (S1+S2+S3)",
"descr": "Moyenne du S1 au S3 (S1+S2+S3)",
},
"4S": {
"aggregat": ["S1", "S2", "S3", "S4"],
"descr": "Moyenne du semestre 1 au semestre 4 (S1+S2+S3+S4)",
"descr": "Moyenne du S1 au S4 (S1+S2+S3+S4)",
},
"S5": {
"aggregat": ["S5"],
@ -58,7 +58,7 @@ TYPES_RCS = {
},
"5S": {
"aggregat": ["S1", "S2", "S3", "S4", "S5"],
"descr": "Moyenne du semestre 1 au semestre 5 (S1+S2+S3+S4+S5)",
"descr": "Moyenne du S1 au S5 (S1+S2+S3+S4+S5)",
},
"6S": {
"aggregat": ["S1", "S2", "S3", "S4", "S5", "S6"],

6
app/templates/pe/pe_view_resultats_etudiant.j2
View File

@ -25,7 +25,9 @@
<body>
<main class="container">
<h1>Résultats PE de {{prenom}} {{nom}}</h1>
<h1>Résultats PE de {{prenom}} {{nom}} <span style="font-size: 80%">({{ parcours }})</span></h1>
<h2>Légende</h2>
<ul class="legend">
@ -33,8 +35,6 @@
<li><span class="w3-badge w3-blue">../..</span>&nbsp;Classement par promo</li>
</ul>
{{ pole }}
{% for tag in tags %}
<h2>Tag <code>👜 {{ tag }}</code></h2>