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Fin du calcul des moyennes par ressource/saes
This commit is contained in:
parent
28b25ad681
commit
a93aa19449
@ -145,11 +145,7 @@ class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
|
|||||||
self.moyennes_tags: dict[str, pe_moytag.MoyennesTag] = {}
|
self.moyennes_tags: dict[str, pe_moytag.MoyennesTag] = {}
|
||||||
for tag in self.tags_sorted:
|
for tag in self.tags_sorted:
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||||||
# Les moyennes tous modules confondus
|
# Les moyennes tous modules confondus
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notes_gen = self.compute_notes_matrice(tag, pole=None)
|
notes_gen = self.compute_notes_matrice(tag)
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||||||
# Les ressources
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notes_res = self.compute_notes_matrice(tag, pole=ModuleType.RESSOURCE)
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# Les SAEs
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notes_saes = self.compute_notes_matrice(tag, pole=ModuleType.SAE)
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||||||
# Les coefficients de la moyenne générale
|
# Les coefficients de la moyenne générale
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||||||
coeffs = self.compute_coeffs_matrice(tag)
|
coeffs = self.compute_coeffs_matrice(tag)
|
||||||
@ -160,8 +156,6 @@ class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
|
|||||||
tag,
|
tag,
|
||||||
self.type,
|
self.type,
|
||||||
notes_gen,
|
notes_gen,
|
||||||
notes_res,
|
|
||||||
notes_saes,
|
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||||||
coeffs, # limite les moyennes aux étudiants de la promo
|
coeffs, # limite les moyennes aux étudiants de la promo
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)
|
)
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||||||
|
|
||||||
@ -180,7 +174,7 @@ class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
|
|||||||
tags.extend(rcstag.tags_sorted)
|
tags.extend(rcstag.tags_sorted)
|
||||||
return sorted(set(tags))
|
return sorted(set(tags))
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||||||
|
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||||||
def compute_notes_matrice(self, tag, pole=None) -> pd.DataFrame:
|
def compute_notes_matrice(self, tag) -> pd.DataFrame:
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||||||
"""Construit la matrice de notes (etudids x champs) en
|
"""Construit la matrice de notes (etudids x champs) en
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reportant les moyennes obtenues par les étudiants
|
reportant les moyennes obtenues par les étudiants
|
||||||
aux semestres de l'aggrégat pour le tag visé.
|
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
|
# Charge les moyennes au tag d'un RCStag
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||||||
if tag in rcstag.moyennes_tags:
|
if tag in rcstag.moyennes_tags:
|
||||||
moytag = rcstag.moyennes_tags[tag]
|
moytag = rcstag.moyennes_tags[tag]
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||||||
notes: pd.DataFrame = None
|
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||||||
if pole == ModuleType.RESSOURCE:
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notes = moytag.matrice_notes_gen # dataframe etudids x ues
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notes = moytag.matrice_notes_res
|
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||||||
elif pole == ModuleType.SAE:
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notes = moytag.matrice_notes_saes
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else:
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notes = moytag.matrice_notes_gen # dataframe etudids x ues
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# Etudiants/Champs communs entre le RCSTag et les données interclassées
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# Etudiants/Champs communs entre le RCSTag et les données interclassées
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(
|
(
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||||||
@ -291,7 +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(
|
def compute_df_synthese_moyennes_tag(
|
||||||
self, tag, pole, aggregat=None, type_colonnes=False
|
self, tag, aggregat=None, type_colonnes=False
|
||||||
) -> pd.DataFrame:
|
) -> pd.DataFrame:
|
||||||
"""Construit le dataframe retraçant pour les données des moyennes
|
"""Construit le dataframe retraçant pour les données des moyennes
|
||||||
pour affichage dans la synthèse du jury PE. (cf. to_df())
|
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:
|
if tag in rcstag.moyennes_tags:
|
||||||
moytag: pd.DataFrame = rcstag.moyennes_tags[tag]
|
moytag: pd.DataFrame = rcstag.moyennes_tags[tag]
|
||||||
df_moytag = moytag.to_df(
|
df_moytag = moytag.to_df(
|
||||||
pole,
|
|
||||||
aggregat=aggregat,
|
aggregat=aggregat,
|
||||||
cohorte="Groupe",
|
cohorte="Groupe",
|
||||||
)
|
)
|
||||||
@ -349,7 +337,7 @@ class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
|
|||||||
df[col] = df[col].astype(str)
|
df[col] = df[col].astype(str)
|
||||||
initialisation = True
|
initialisation = True
|
||||||
|
|
||||||
# Injecte les notes des étudiants
|
# Injecte les notes des étudiants
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||||||
df.loc[etudids, :] = df_moytag.loc[etudids, :]
|
df.loc[etudids, :] = df_moytag.loc[etudids, :]
|
||||||
|
|
||||||
return df
|
return df
|
||||||
|
@ -115,47 +115,6 @@ class Moyenne:
|
|||||||
}
|
}
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||||||
return synthese
|
return synthese
|
||||||
|
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||||||
def get_rangs_inscrits(self) -> pd.Series:
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||||||
"""Série des rangs classement/nbre_inscrit"""
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return self.df_gen["rang"]
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||||||
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||||||
def get_min(self) -> pd.Series:
|
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||||||
"""Série des min"""
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return self.df_gen["min"].round(2)
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||||||
|
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||||||
def get_max(self) -> pd.Series:
|
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||||||
"""Série des max"""
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||||||
return self.df_gen["max"].round(2)
|
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||||||
|
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||||||
def get_moy(self) -> pd.Series:
|
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||||||
"""Série des moy"""
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||||||
return self.df_gen["moy"].round(2)
|
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||||||
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||||||
def get_note_for_df(self, etudid: int):
|
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||||||
"""Note d'un étudiant donné par son etudid"""
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||||||
return round(self.df_gen["note"].loc[etudid], 2)
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||||||
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||||||
def get_min_for_df(self) -> float:
|
|
||||||
"""Min renseigné pour affichage dans un df"""
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||||||
return round(self.synthese["min"], 2)
|
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||||||
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||||||
def get_max_for_df(self) -> float:
|
|
||||||
"""Max renseigné pour affichage dans un df"""
|
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||||||
return round(self.synthese["max"], 2)
|
|
||||||
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||||||
def get_moy_for_df(self) -> float:
|
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||||||
"""Moyenne renseignée pour affichage dans un df"""
|
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||||||
return round(self.synthese["moy"], 2)
|
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||||||
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def get_class_for_df(self, etudid: int) -> str:
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||||||
"""Classement ramené au nombre d'inscrits,
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pour un étudiant donné par son etudid"""
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classement = self.df_gen["rang"].loc[etudid]
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||||||
if not pd.isna(classement):
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return classement
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else:
|
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||||||
return pe_affichage.SANS_NOTE
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||||||
|
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||||||
def is_significatif(self) -> bool:
|
def is_significatif(self) -> bool:
|
||||||
"""Indique si la moyenne est significative (c'est-à-dire à des notes)"""
|
"""Indique si la moyenne est significative (c'est-à-dire à des notes)"""
|
||||||
return self.synthese["nb_inscrits"] > 0
|
return self.synthese["nb_inscrits"] > 0
|
||||||
|
@ -17,8 +17,6 @@ class MoyennesTag:
|
|||||||
tag: str,
|
tag: str,
|
||||||
type_moyenne: str,
|
type_moyenne: str,
|
||||||
matrice_notes_gen: pd.DataFrame, # etudids x colonnes
|
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
|
matrice_coeffs: pd.DataFrame, # etudids x colonnes
|
||||||
):
|
):
|
||||||
"""Classe centralisant la synthèse des moyennes/classements d'une série
|
"""Classe centralisant la synthèse des moyennes/classements d'une série
|
||||||
@ -29,12 +27,8 @@ class MoyennesTag:
|
|||||||
Args:
|
Args:
|
||||||
tag: Un tag
|
tag: Un tag
|
||||||
matrice_notes_gen: Les moyennes (etudid x acronymes_ues ou etudid x compétences)
|
matrice_notes_gen: Les moyennes (etudid x acronymes_ues ou etudid x compétences)
|
||||||
aux différentes UEs ou compétences (indépendamment des ressources
|
aux différentes UEs ou compétences
|
||||||
ou SAEs)
|
# notes_gen: Une série de notes (moyenne) sous forme d'un ``pd.Series`` (toutes UEs confondues)
|
||||||
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)
|
|
||||||
"""
|
"""
|
||||||
self.tag = tag
|
self.tag = tag
|
||||||
"""Le tag associé aux moyennes"""
|
"""Le tag associé aux moyennes"""
|
||||||
@ -46,14 +40,6 @@ class MoyennesTag:
|
|||||||
self.matrice_notes_gen: pd.DataFrame = matrice_notes_gen
|
self.matrice_notes_gen: pd.DataFrame = matrice_notes_gen
|
||||||
"""Les notes par UEs ou Compétences (DataFrame)"""
|
"""Les notes par UEs ou Compétences (DataFrame)"""
|
||||||
|
|
||||||
# Les moyennes par UE/compétences (limitées aux ressources)
|
|
||||||
self.matrice_notes_res: pd.DataFrame = matrice_notes_res
|
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||||||
"""Les notes aux ressources par UEs ou Compétences"""
|
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||||||
|
|
||||||
# Les moyennes par UE/compétences (limitées aux SAEs)
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||||||
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
|
self.matrice_coeffs_moy_gen: pd.DataFrame = matrice_coeffs
|
||||||
"""Les coeffs à appliquer pour le calcul des moyennes générales
|
"""Les coeffs à appliquer pour le calcul des moyennes générales
|
||||||
(toutes UE ou compétences confondues). NaN si étudiant non inscrit"""
|
(toutes UE ou compétences confondues). NaN si étudiant non inscrit"""
|
||||||
@ -61,12 +47,6 @@ class MoyennesTag:
|
|||||||
self.moyennes_gen: dict[int, pd.DataFrame] = {}
|
self.moyennes_gen: dict[int, pd.DataFrame] = {}
|
||||||
"""Dataframes retraçant les moyennes/classements/statistiques des étudiants aux UEs"""
|
"""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
|
self.etudids = self.matrice_notes_gen.index
|
||||||
"""Les étudids renseignés dans les moyennes"""
|
"""Les étudids renseignés dans les moyennes"""
|
||||||
|
|
||||||
@ -76,60 +56,25 @@ class MoyennesTag:
|
|||||||
# Les moyennes tous modules confondus
|
# Les moyennes tous modules confondus
|
||||||
notes = matrice_notes_gen[col]
|
notes = matrice_notes_gen[col]
|
||||||
self.moyennes_gen[col] = pe_moy.Moyenne(notes)
|
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
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|
||||||
notes = matrice_notes_saes[col]
|
|
||||||
self.moyennes_saes[col] = pe_moy.Moyenne(notes)
|
|
||||||
|
|
||||||
# Les moyennes générales (toutes UEs confondues)
|
# 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_gen.index)
|
||||||
if self.has_notes(pole=None):
|
if self.has_notes():
|
||||||
self.notes_gen = self.compute_moy_gen(
|
self.notes_gen = self.compute_moy_gen(
|
||||||
self.matrice_notes_gen, self.matrice_coeffs_moy_gen
|
self.matrice_notes_gen, self.matrice_coeffs_moy_gen
|
||||||
)
|
)
|
||||||
self.moyenne_gen = pe_moy.Moyenne(self.notes_gen)
|
self.moyenne_gen = pe_moy.Moyenne(self.notes_gen)
|
||||||
"""Dataframe retraçant les moyennes/classements/statistiques général (toutes UESs confondues et modules confondus)"""
|
"""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)
|
def has_notes(self):
|
||||||
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):
|
|
||||||
"""Détermine si les moyennes (aux UEs ou aux compétences)
|
"""Détermine si les moyennes (aux UEs ou aux compétences)
|
||||||
ont des notes
|
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:
|
Returns:
|
||||||
True si la moytag a des notes, False sinon
|
True si la moytag a des notes, False sinon
|
||||||
"""
|
"""
|
||||||
if pole == ModuleType.RESSOURCE:
|
notes = self.matrice_notes_gen
|
||||||
notes = self.matrice_notes_res
|
|
||||||
elif pole == ModuleType.SAE:
|
|
||||||
notes = self.matrice_notes_saes
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
notes = self.matrice_notes_gen
|
|
||||||
nbre_nan = notes.isna().sum().sum()
|
nbre_nan = notes.isna().sum().sum()
|
||||||
nbre_notes_potentielles = len(notes.index) * len(notes.columns)
|
nbre_notes_potentielles = len(notes.index) * len(notes.columns)
|
||||||
if nbre_nan == nbre_notes_potentielles:
|
if nbre_nan == nbre_notes_potentielles:
|
||||||
@ -162,7 +107,7 @@ class MoyennesTag:
|
|||||||
|
|
||||||
return moy_gen_tag
|
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
|
"""Renvoie le df synthétisant l'ensemble des données
|
||||||
connues
|
connues
|
||||||
Adapte les intitulés des colonnes aux données fournies
|
Adapte les intitulés des colonnes aux données fournies
|
||||||
@ -179,30 +124,19 @@ class MoyennesTag:
|
|||||||
# Ajout des notes pour tous les champs
|
# Ajout des notes pour tous les champs
|
||||||
champs = list(self.champs)
|
champs = list(self.champs)
|
||||||
for champ in champs:
|
for champ in champs:
|
||||||
if pole == ModuleType.RESSOURCE:
|
df_champ = self.moyennes_gen[champ].get_df_synthese() # le dataframe
|
||||||
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
|
|
||||||
# Renomme les colonnes
|
# Renomme les colonnes
|
||||||
cols = [
|
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
|
for critere in pe_moy.Moyenne.COLONNES_SYNTHESE
|
||||||
]
|
]
|
||||||
df_champ.columns = cols
|
df_champ.columns = cols
|
||||||
df = df.join(df_champ)
|
df = df.join(df_champ)
|
||||||
|
|
||||||
# Ajoute la moy générale
|
# Ajoute la moy générale
|
||||||
df_moy_gen: pd.DataFrame = None
|
df_moy_gen = self.moyenne_gen.get_df_synthese()
|
||||||
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()
|
|
||||||
cols = [
|
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
|
for critere in pe_moy.Moyenne.COLONNES_SYNTHESE
|
||||||
]
|
]
|
||||||
df_moy_gen.columns = cols
|
df_moy_gen.columns = cols
|
||||||
@ -211,18 +145,13 @@ class MoyennesTag:
|
|||||||
return df
|
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)
|
"""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 != None:
|
if aggregat != None:
|
||||||
liste_champs += [aggregat]
|
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]
|
liste_champs += [tag, champ]
|
||||||
if cohorte != None:
|
if cohorte != None:
|
||||||
liste_champs += [cohorte]
|
liste_champs += [cohorte]
|
||||||
|
@ -142,29 +142,12 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
|
|||||||
|
|
||||||
# Traitement des notes
|
# Traitement des notes
|
||||||
# ********************
|
# ********************
|
||||||
### Moyennes tous modules confondus
|
|
||||||
# Cube de notes (etudids_sorted x compétences_sorted x sxstags)
|
# 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"
|
# Calcule les moyennes sous forme d'un dataframe en les "aggrégant"
|
||||||
# compétence par compétence
|
# compétence par compétence
|
||||||
moys_competences = self.compute_notes_competences(notes_cube, inscr_cube)
|
moys_competences = self.compute_notes_competences(notes_cube, inscr_cube)
|
||||||
|
|
||||||
## Moyennes des ressources
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|
||||||
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
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||||||
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
|
# Traitement des coeffs pour la moyenne générale
|
||||||
# ***********************************************
|
# ***********************************************
|
||||||
# Df des coeffs sur tous les SxTags aggrégés
|
# Df des coeffs sur tous les SxTags aggrégés
|
||||||
@ -186,8 +169,6 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
|
|||||||
tag,
|
tag,
|
||||||
pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES,
|
pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES,
|
||||||
moys_competences,
|
moys_competences,
|
||||||
moys_competences_res,
|
|
||||||
moys_competences_saes,
|
|
||||||
matrice_coeffs_moy_gen,
|
matrice_coeffs_moy_gen,
|
||||||
)
|
)
|
||||||
|
|
||||||
@ -205,19 +186,11 @@ class RCSemXTag(pe_tabletags.TableTag):
|
|||||||
else:
|
else:
|
||||||
return f"{self.__class__.__name__} {self.rcs_id}"
|
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)
|
"""Pour un tag donné, construit le cube de notes (etudid x competences x SxTag)
|
||||||
nécessaire au calcul des moyennes,
|
nécessaire au calcul des moyennes,
|
||||||
en remplaçant les données d'UE (obtenus du SxTag) par les compétences
|
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:
|
Args:
|
||||||
tag: Le tag visé
|
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
|
if tag in sxtag.moyennes_tags: # si le tag est présent dans le semestre
|
||||||
moys_tag = sxtag.moyennes_tags[tag]
|
moys_tag = sxtag.moyennes_tags[tag]
|
||||||
|
|
||||||
if mode == ModuleType.RESSOURCE:
|
notes = moys_tag.matrice_notes_gen.copy() # dataframe etudids x ues
|
||||||
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
|
|
||||||
|
|
||||||
# Traduction des acronymes d'UE en compétences
|
# Traduction des acronymes d'UE en compétences
|
||||||
acronymes_ues_columns = notes.columns
|
acronymes_ues_columns = notes.columns
|
||||||
|
@ -67,13 +67,15 @@ class ResSemBUTTag(ResultatsSemestreBUT, pe_tabletags.TableTag):
|
|||||||
# Le nom du res_semestre taggué
|
# Le nom du res_semestre taggué
|
||||||
self.nom = self.get_repr(verbose=True)
|
self.nom = self.get_repr(verbose=True)
|
||||||
|
|
||||||
pe_affichage.pe_print(f"*** ResSemBUTTag du {self.nom}")
|
|
||||||
|
|
||||||
# Les étudiants (etuds, états civils & etudis) ajouté
|
# Les étudiants (etuds, états civils & etudis) ajouté
|
||||||
self.add_etuds(self.etuds)
|
self.add_etuds(self.etuds)
|
||||||
self.etudids_sorted = sorted(self.etudids)
|
self.etudids_sorted = sorted(self.etudids)
|
||||||
"""Les etudids des étudiants du ResultatsSemestreBUT triés"""
|
"""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)
|
# Les UEs (et les dispenses d'UE)
|
||||||
self.ues_standards: list[UniteEns] = [
|
self.ues_standards: list[UniteEns] = [
|
||||||
ue for ue in self.ues if ue.type == sco_codes.UE_STANDARD
|
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]
|
info_tag = tags_dict["personnalises"][tag]
|
||||||
# Les moyennes générales par UEs
|
# Les moyennes générales par UEs
|
||||||
moy_ues_tag = self.compute_moy_ues_tag(info_tag=info_tag, pole=None)
|
moy_ues_tag = self.compute_moy_ues_tag(info_tag=info_tag, pole=None)
|
||||||
# Les moyennes par ressources de chaque UE
|
# Mémorise les moyennes
|
||||||
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
|
|
||||||
)
|
|
||||||
self.moyennes_tags[tag] = pe_moytag.MoyennesTag(
|
self.moyennes_tags[tag] = pe_moytag.MoyennesTag(
|
||||||
tag,
|
tag,
|
||||||
pe_moytag.CODE_MOY_UE,
|
pe_moytag.CODE_MOY_UE,
|
||||||
moy_ues_tag,
|
moy_ues_tag,
|
||||||
moy_res_tag,
|
|
||||||
moy_saes_tag,
|
|
||||||
self.matrice_coeffs_moy_gen,
|
self.matrice_coeffs_moy_gen,
|
||||||
)
|
)
|
||||||
|
|
||||||
# Ajoute les moyennes par UEs + la moyenne générale (but)
|
# Ajoute les moyennes par UEs + la moyenne générale (but)
|
||||||
moy_gen = self.compute_moy_gen()
|
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(
|
self.moyennes_tags["but"] = pe_moytag.MoyennesTag(
|
||||||
"but",
|
"but",
|
||||||
pe_moytag.CODE_MOY_UE,
|
pe_moytag.CODE_MOY_UE,
|
||||||
moy_gen,
|
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,
|
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,
|
moy_saes_gen,
|
||||||
self.matrice_coeffs_moy_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()))
|
# noms_tags_comp = list(set(dict_ues_competences.values()))
|
||||||
|
|
||||||
# BUT
|
# BUT
|
||||||
dict_tags["auto"] = {"but": {}}
|
dict_tags["auto"] = {"but": {}, "ressources": {}, "saes": {}}
|
||||||
return dict_tags
|
return dict_tags
|
||||||
|
|
||||||
def _check_tags(self, dict_tags):
|
def _check_tags(self, dict_tags):
|
||||||
|
@ -188,46 +188,21 @@ class SxTag(pe_tabletags.TableTag):
|
|||||||
matrice_moys_ues = pd.DataFrame(
|
matrice_moys_ues = pd.DataFrame(
|
||||||
np.nan, index=self.etudids_sorted, columns=self.acronymes_sorted
|
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:
|
else:
|
||||||
# Moyennes tous modules confondus
|
# Moyennes tous modules confondus
|
||||||
### Cube de note etudids x UEs tous modules confondus
|
### Cube de note etudids x UEs tous modules confondus
|
||||||
notes_df_gen, notes_cube_gen = self.compute_notes_ues_cube(
|
notes_df_gen, notes_cube_gen = self.compute_notes_ues_cube(tag)
|
||||||
tag, mode=None
|
|
||||||
)
|
|
||||||
# DataFrame des moyennes (tous modules confondus)
|
# DataFrame des moyennes (tous modules confondus)
|
||||||
matrice_moys_ues = self.compute_notes_ues(
|
matrice_moys_ues = self.compute_notes_ues(
|
||||||
notes_cube_gen, masque_cube, inscr_mask
|
notes_cube_gen, masque_cube, inscr_mask
|
||||||
)
|
)
|
||||||
|
|
||||||
### Moyennes par ressources
|
# Mémorise les infos pour la moyenne au tag
|
||||||
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
|
|
||||||
self.moyennes_tags[tag] = pe_moytag.MoyennesTag(
|
self.moyennes_tags[tag] = pe_moytag.MoyennesTag(
|
||||||
tag,
|
tag,
|
||||||
pe_moytag.CODE_MOY_UE,
|
pe_moytag.CODE_MOY_UE,
|
||||||
matrice_moys_ues,
|
matrice_moys_ues,
|
||||||
matrice_moys_res,
|
|
||||||
matrice_moys_saes,
|
|
||||||
self.matrice_coeffs_moy_gen,
|
self.matrice_coeffs_moy_gen,
|
||||||
)
|
)
|
||||||
|
|
||||||
@ -248,7 +223,7 @@ class SxTag(pe_tabletags.TableTag):
|
|||||||
True si a des notes, False sinon
|
True si a des notes, False sinon
|
||||||
"""
|
"""
|
||||||
moy_tag_dernier_sem = self.ressembuttag_final.moyennes_tags[tag]
|
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):
|
def __eq__(self, other):
|
||||||
"""Egalité de 2 SxTag sur la base de leur identifiant"""
|
"""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]
|
# affichage = [str(fid) for fid in self.ressembuttags]
|
||||||
return f"SXTag {self.agregat}#{self.fid_final}"
|
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)
|
"""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.
|
nécessaire au calcul des moyennes du tag pour le RCS Sx.
|
||||||
(Renvoie également le dataframe associé pour debug).
|
(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:
|
Args:
|
||||||
tag: Le tag considéré (personalisé ou "but")
|
tag: Le tag considéré (personalisé ou "but")
|
||||||
"""
|
"""
|
||||||
@ -295,12 +262,7 @@ class SxTag(pe_tabletags.TableTag):
|
|||||||
# Charge les notes du semestre tag
|
# Charge les notes du semestre tag
|
||||||
sem_tag = self.ressembuttags[frmsem_id]
|
sem_tag = self.ressembuttags[frmsem_id]
|
||||||
moys_tag = sem_tag.moyennes_tags[tag]
|
moys_tag = sem_tag.moyennes_tags[tag]
|
||||||
if mode == ModuleType.RESSOURCE:
|
notes = moys_tag.matrice_notes_gen # dataframe etudids x ues
|
||||||
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
|
|
||||||
|
|
||||||
# les étudiants et les acronymes communs
|
# les étudiants et les acronymes communs
|
||||||
etudids_communs, acronymes_communs = pe_comp.find_index_and_columns_communs(
|
etudids_communs, acronymes_communs = pe_comp.find_index_and_columns_communs(
|
||||||
|
@ -79,13 +79,12 @@ class TableTag(object):
|
|||||||
tag: str = ""
|
tag: str = ""
|
||||||
moytag: pe_moytag.MoyennesTag = None
|
moytag: pe_moytag.MoyennesTag = None
|
||||||
for tag, moytag in self.moyennes_tags.items():
|
for tag, moytag in self.moyennes_tags.items():
|
||||||
if moytag.has_notes(None):
|
if moytag.has_notes():
|
||||||
tags.append(tag)
|
tags.append(tag)
|
||||||
return sorted(tags)
|
return sorted(tags)
|
||||||
|
|
||||||
def to_df(
|
def to_df(
|
||||||
self,
|
self,
|
||||||
pole,
|
|
||||||
administratif=True,
|
administratif=True,
|
||||||
aggregat=None,
|
aggregat=None,
|
||||||
tags_cibles=None,
|
tags_cibles=None,
|
||||||
@ -103,7 +102,6 @@ class TableTag(object):
|
|||||||
aggregat: l'aggrégat représenté
|
aggregat: l'aggrégat représenté
|
||||||
tags_cibles: la liste des tags ciblés
|
tags_cibles: la liste des tags ciblés
|
||||||
cohorte: la cohorte représentée
|
cohorte: la cohorte représentée
|
||||||
pole: Les modules à prendre en compte dans la moyenne (None=tous, Ressources ou SAEs)
|
|
||||||
Returns:
|
Returns:
|
||||||
Le dataframe complet de synthèse
|
Le dataframe complet de synthèse
|
||||||
"""
|
"""
|
||||||
@ -128,7 +126,7 @@ class TableTag(object):
|
|||||||
for tag in tags_cibles:
|
for tag in tags_cibles:
|
||||||
if tag in self.moyennes_tags:
|
if tag in self.moyennes_tags:
|
||||||
moy_tag_df = self.moyennes_tags[tag].to_df(
|
moy_tag_df = self.moyennes_tags[tag].to_df(
|
||||||
pole, aggregat=aggregat, cohorte=cohorte
|
aggregat=aggregat, cohorte=cohorte
|
||||||
)
|
)
|
||||||
df = df.join(moy_tag_df)
|
df = df.join(moy_tag_df)
|
||||||
|
|
||||||
@ -163,7 +161,6 @@ def _get_champ_administratif(champ, aggregat=None, cohorte=None):
|
|||||||
liste = []
|
liste = []
|
||||||
if aggregat != None:
|
if aggregat != None:
|
||||||
liste += [aggregat]
|
liste += [aggregat]
|
||||||
liste += [""] # le pole (None, RESSOURCES, SAEs)
|
|
||||||
liste += ["Administratif", "Identité"]
|
liste += ["Administratif", "Identité"]
|
||||||
if cohorte != None:
|
if cohorte != None:
|
||||||
liste += [champ]
|
liste += [champ]
|
||||||
|
@ -358,7 +358,9 @@ class EtudiantsJuryPE:
|
|||||||
etudiant = self.identites[etudid]
|
etudiant = self.identites[etudid]
|
||||||
cursus = self.cursus[etudid]
|
cursus = self.cursus[etudid]
|
||||||
formsemestres = cursus["formsemestres"]
|
formsemestres = cursus["formsemestres"]
|
||||||
|
parcours = cursus["parcours"]
|
||||||
|
if not parcours:
|
||||||
|
parcours = ""
|
||||||
if cursus["diplome"]:
|
if cursus["diplome"]:
|
||||||
diplome = cursus["diplome"]
|
diplome = cursus["diplome"]
|
||||||
else:
|
else:
|
||||||
@ -372,6 +374,7 @@ class EtudiantsJuryPE:
|
|||||||
"Prenom": etudiant.prenom,
|
"Prenom": etudiant.prenom,
|
||||||
"Civilite": etudiant.civilite_str,
|
"Civilite": etudiant.civilite_str,
|
||||||
"Age": pe_comp.calcul_age(etudiant.date_naissance),
|
"Age": pe_comp.calcul_age(etudiant.date_naissance),
|
||||||
|
"Parcours": parcours,
|
||||||
"Date entree": cursus["entree"],
|
"Date entree": cursus["entree"],
|
||||||
"Date diplome": diplome,
|
"Date diplome": diplome,
|
||||||
"Nb semestres": len(formsemestres),
|
"Nb semestres": len(formsemestres),
|
||||||
|
@ -199,19 +199,14 @@ class JuryPE(object):
|
|||||||
) as writer:
|
) as writer:
|
||||||
onglets = []
|
onglets = []
|
||||||
for res_sem_tag in self.ressembuttags.values():
|
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 = res_sem_tag.get_repr(verbose=True)
|
onglet = onglet.replace("Semestre ", "S")
|
||||||
onglet = onglet.replace("Semestre ", "S")
|
onglets += ["📊" + onglet]
|
||||||
if pole:
|
df = res_sem_tag.to_df()
|
||||||
onglet += (
|
# Conversion colonnes en multiindex
|
||||||
" (res.)" if pole == ModuleType.RESSOURCE else " (saes)"
|
df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
|
||||||
)
|
# écriture dans l'onglet
|
||||||
onglets += ["📊" + onglet]
|
df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
|
||||||
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)
|
|
||||||
pe_affichage.pe_print(
|
pe_affichage.pe_print(
|
||||||
f"--> Export excel de {', '.join(onglets)}", info=True
|
f"--> Export excel de {', '.join(onglets)}", info=True
|
||||||
)
|
)
|
||||||
@ -269,13 +264,18 @@ class JuryPE(object):
|
|||||||
"""
|
"""
|
||||||
# Génère les moyennes des RCS de type Sx
|
# Génère les moyennes des RCS de type Sx
|
||||||
pe_affichage.pe_print(
|
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)
|
# 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 = {}
|
self.sxtags = {}
|
||||||
for rcf_id, rcf in self.rcss_jury.semXs.items():
|
for rcf_id, rcf in self.rcss_jury.semXs.items():
|
||||||
# SxTag traduisant le RCF
|
# SxTag traduisant le RCF
|
||||||
@ -283,7 +283,7 @@ class JuryPE(object):
|
|||||||
self.sxtags[sxtag_id] = pe_sxtag.SxTag(sxtag_id, rcf, self.ressembuttags)
|
self.sxtags[sxtag_id] = pe_sxtag.SxTag(sxtag_id, rcf, self.ressembuttags)
|
||||||
|
|
||||||
# Intègre le bilan des semestres taggués au zip final
|
# 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()
|
output = io.BytesIO()
|
||||||
with pd.ExcelWriter( # pylint: disable=abstract-class-instantiated
|
with pd.ExcelWriter( # pylint: disable=abstract-class-instantiated
|
||||||
output, engine="openpyxl"
|
output, engine="openpyxl"
|
||||||
@ -291,20 +291,17 @@ class JuryPE(object):
|
|||||||
onglets = []
|
onglets = []
|
||||||
for sxtag in self.sxtags.values():
|
for sxtag in self.sxtags.values():
|
||||||
if sxtag.is_significatif():
|
if sxtag.is_significatif():
|
||||||
for pole in [None, ModuleType.RESSOURCE, ModuleType.SAE]:
|
onglet = sxtag.get_repr(verbose=False)
|
||||||
onglet = sxtag.get_repr(verbose=False)
|
onglets += ["📊" + onglet]
|
||||||
if pole:
|
df = sxtag.to_df()
|
||||||
onglet += (
|
# Conversion colonnes en multiindex
|
||||||
" (res.)" if pole == ModuleType.RESSOURCE else " (saes)"
|
df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
|
||||||
)
|
|
||||||
onglets += ["📊" + onglet]
|
|
||||||
df = sxtag.to_df(pole)
|
|
||||||
# Conversion colonnes en multiindex
|
|
||||||
df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
|
|
||||||
|
|
||||||
# écriture dans l'onglet
|
# écriture dans l'onglet
|
||||||
df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
|
df.to_excel(writer, 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)
|
output.seek(0)
|
||||||
if onglets:
|
if onglets:
|
||||||
@ -319,9 +316,14 @@ class JuryPE(object):
|
|||||||
"""Génère les regroupements cohérents de RCFs qu'ont suivi chaque étudiant"""
|
"""Génère les regroupements cohérents de RCFs qu'ont suivi chaque étudiant"""
|
||||||
|
|
||||||
pe_affichage.pe_print(
|
pe_affichage.pe_print(
|
||||||
"""******************************************************************************\n"""
|
"""******************************************************************************"""
|
||||||
|
)
|
||||||
|
pe_affichage.pe_print(
|
||||||
"""*** Génère les RCSemX (regroupements cohérents de données extraites des SemX)\n"""
|
"""*** 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)
|
self.rcss_jury.cree_rcsemxs(self.etudiants)
|
||||||
@ -348,12 +350,16 @@ class JuryPE(object):
|
|||||||
|
|
||||||
# Génère les moyennes des RCS de type Sx
|
# Génère les moyennes des RCS de type Sx
|
||||||
pe_affichage.pe_print(
|
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 = {}
|
self.rcsstags = {}
|
||||||
for rcs_id, rcsemx in self.rcss_jury.rcsemxs.items():
|
for rcs_id, rcsemx in self.rcss_jury.rcsemxs.items():
|
||||||
self.rcsstags[rcs_id] = pe_rcstag.RCSemXTag(
|
self.rcsstags[rcs_id] = pe_rcstag.RCSemXTag(
|
||||||
@ -361,7 +367,7 @@ class JuryPE(object):
|
|||||||
)
|
)
|
||||||
|
|
||||||
# Intègre le bilan des trajectoires tagguées au zip final
|
# 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()
|
output = io.BytesIO()
|
||||||
with pd.ExcelWriter( # pylint: disable=abstract-class-instantiated
|
with pd.ExcelWriter( # pylint: disable=abstract-class-instantiated
|
||||||
output, engine="openpyxl"
|
output, engine="openpyxl"
|
||||||
@ -369,21 +375,18 @@ class JuryPE(object):
|
|||||||
onglets = []
|
onglets = []
|
||||||
for rcs_tag in self.rcsstags.values():
|
for rcs_tag in self.rcsstags.values():
|
||||||
if rcs_tag.is_significatif():
|
if rcs_tag.is_significatif():
|
||||||
for pole in [None, ModuleType.RESSOURCE, ModuleType.SAE]:
|
onglet = rcs_tag.get_repr(verbose=False)
|
||||||
onglet = rcs_tag.get_repr(verbose=False)
|
onglets += ["📊" + onglet]
|
||||||
if pole:
|
|
||||||
onglet += (
|
|
||||||
" (res.)" if pole == ModuleType.RESSOURCE else " (saes)"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
onglets += ["📊" + onglet]
|
|
||||||
|
|
||||||
df = rcs_tag.to_df(pole)
|
df = rcs_tag.to_df()
|
||||||
# Conversion colonnes en multiindex
|
# Conversion colonnes en multiindex
|
||||||
df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
|
df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
|
||||||
onglets += ["📊" + onglet]
|
onglets += ["📊" + onglet]
|
||||||
# écriture dans l'onglet
|
# écriture dans l'onglet
|
||||||
df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
|
df.to_excel(writer, 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)
|
output.seek(0)
|
||||||
|
|
||||||
if onglets:
|
if onglets:
|
||||||
@ -401,10 +404,15 @@ class JuryPE(object):
|
|||||||
et ceux par compétences (sur les RCSTag).
|
et ceux par compétences (sur les RCSTag).
|
||||||
"""
|
"""
|
||||||
pe_affichage.pe_print(
|
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 = {
|
self.interclasstags = {
|
||||||
pe_moytag.CODE_MOY_UE: {},
|
pe_moytag.CODE_MOY_UE: {},
|
||||||
pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES: {},
|
pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES: {},
|
||||||
@ -449,22 +457,15 @@ class JuryPE(object):
|
|||||||
interclasstag = self.interclasstags[type_interclass]
|
interclasstag = self.interclasstags[type_interclass]
|
||||||
for nom_rcs, interclass in interclasstag.items():
|
for nom_rcs, interclass in interclasstag.items():
|
||||||
if interclass.is_significatif():
|
if interclass.is_significatif():
|
||||||
for pole in [None, ModuleType.RESSOURCE, ModuleType.SAE]:
|
onglet = interclass.get_repr()
|
||||||
onglet = interclass.get_repr()
|
onglets += ["📊" + onglet]
|
||||||
if pole:
|
df = interclass.to_df(cohorte="Promo")
|
||||||
onglet += (
|
# Conversion colonnes en multiindex
|
||||||
" (res.)"
|
df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
|
||||||
if pole == ModuleType.RESSOURCE
|
onglets += [onglet]
|
||||||
else " (saes)"
|
# écriture dans l'onglet
|
||||||
)
|
df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
|
||||||
onglets += ["📊" + onglet]
|
pe_affichage.pe_print(f"=> Export excel de {', '.join(onglets)}", info=True)
|
||||||
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)}")
|
|
||||||
|
|
||||||
output.seek(0)
|
output.seek(0)
|
||||||
|
|
||||||
@ -479,11 +480,18 @@ class JuryPE(object):
|
|||||||
def _gen_xls_synthese_jury_par_tag(self, zipfile: ZipFile):
|
def _gen_xls_synthese_jury_par_tag(self, zipfile: ZipFile):
|
||||||
"""Synthèse des éléments du jury PE tag par tag"""
|
"""Synthèse des éléments du jury PE tag par tag"""
|
||||||
pe_affichage.pe_print(
|
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 = {}
|
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.synthese["administratif"] = self.etudiants.df_administratif(
|
||||||
self.diplomes_ids
|
self.diplomes_ids
|
||||||
)
|
)
|
||||||
@ -491,13 +499,10 @@ 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]:
|
||||||
for pole in [None, ModuleType.RESSOURCE, ModuleType.SAE]:
|
self.synthese[(tag, type_moy)] = self.df_tag_type(tag, type_moy)
|
||||||
self.synthese[(tag, type_moy, pole)] = self.df_tag_type(
|
|
||||||
tag, type_moy, pole
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
# Export des données => mode 1 seule feuille -> supprimé
|
# 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()
|
output = io.BytesIO()
|
||||||
with pd.ExcelWriter( # pylint: disable=abstract-class-instantiated
|
with pd.ExcelWriter( # pylint: disable=abstract-class-instantiated
|
||||||
output, engine="openpyxl"
|
output, engine="openpyxl"
|
||||||
@ -509,25 +514,19 @@ class JuryPE(object):
|
|||||||
df_final = convert_colonnes_to_multiindex(df_final)
|
df_final = convert_colonnes_to_multiindex(df_final)
|
||||||
# Nom de l'onglet
|
# Nom de l'onglet
|
||||||
if isinstance(onglet, tuple):
|
if isinstance(onglet, tuple):
|
||||||
(repr, type_moy, pole) = onglet
|
(repr, type_moy) = onglet
|
||||||
nom_onglet = onglet[0][: 31 - 11]
|
nom_onglet = onglet[0][: 31 - 7]
|
||||||
if type_moy == pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES:
|
if type_moy == pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES:
|
||||||
nom_onglet = nom_onglet + "(Comp"
|
nom_onglet = nom_onglet + " (Comp)"
|
||||||
else:
|
else:
|
||||||
nom_onglet = nom_onglet + "(UE"
|
nom_onglet = nom_onglet + " (UEs)"
|
||||||
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 + ")"
|
|
||||||
else:
|
else:
|
||||||
nom_onglet = onglet
|
nom_onglet = onglet
|
||||||
onglets += [nom_onglet]
|
onglets += [nom_onglet]
|
||||||
# écriture dans l'onglet:
|
# écriture dans l'onglet:
|
||||||
df_final = df_final.replace("nan", "")
|
df_final = df_final.replace("nan", "")
|
||||||
df_final.to_excel(writer, nom_onglet, index=True, header=True)
|
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)
|
output.seek(0)
|
||||||
|
|
||||||
self.add_file_to_zip(
|
self.add_file_to_zip(
|
||||||
@ -537,7 +536,9 @@ class JuryPE(object):
|
|||||||
def _gen_html_synthese_par_etudiant(self, zipfile: ZipFile):
|
def _gen_html_synthese_par_etudiant(self, zipfile: ZipFile):
|
||||||
"""Synthèse des éléments du jury PE, étudiant par étudiant"""
|
"""Synthèse des éléments du jury PE, étudiant par étudiant"""
|
||||||
# Synthèse des éléments du jury PE
|
# 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)
|
etudids = list(self.diplomes_ids)
|
||||||
for etudid in etudids:
|
for etudid in etudids:
|
||||||
@ -589,7 +590,7 @@ class JuryPE(object):
|
|||||||
# Méthodes pour la synthèse du juryPE
|
# 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 +
|
"""Génère le DataFrame synthétisant les moyennes/classements (groupe +
|
||||||
interclassement promo) pour tous les aggrégats prévus, en fonction
|
interclassement promo) pour tous les aggrégats prévus, en fonction
|
||||||
du type (UEs ou Compétences) de données souhaitées,
|
du type (UEs ou Compétences) de données souhaitées,
|
||||||
@ -625,7 +626,7 @@ class JuryPE(object):
|
|||||||
if interclass.is_significatif():
|
if interclass.is_significatif():
|
||||||
# Le dataframe du classement sur le groupe
|
# Le dataframe du classement sur le groupe
|
||||||
df_groupe = interclass.compute_df_synthese_moyennes_tag(
|
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:
|
if not df_groupe.empty:
|
||||||
aff_aggregat += [aggregat]
|
aff_aggregat += [aggregat]
|
||||||
@ -633,7 +634,6 @@ class JuryPE(object):
|
|||||||
|
|
||||||
# Le dataframe du classement sur la promo
|
# Le dataframe du classement sur la promo
|
||||||
df_promo = interclass.to_df(
|
df_promo = interclass.to_df(
|
||||||
pole,
|
|
||||||
administratif=False,
|
administratif=False,
|
||||||
aggregat=aggregat,
|
aggregat=aggregat,
|
||||||
tags_cibles=[tag],
|
tags_cibles=[tag],
|
||||||
@ -645,15 +645,8 @@ class JuryPE(object):
|
|||||||
df = df.join(df_promo)
|
df = df.join(df_promo)
|
||||||
|
|
||||||
if aff_aggregat:
|
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(
|
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:
|
else:
|
||||||
pe_affichage.pe_print(f" -> Synthèse du tag {tag} par {type_moy} : <vide>")
|
pe_affichage.pe_print(f" -> Synthèse du tag {tag} par {type_moy} : <vide>")
|
||||||
@ -668,11 +661,12 @@ class JuryPE(object):
|
|||||||
Returns:
|
Returns:
|
||||||
Un tuple nom, prenom, html
|
Un tuple nom, prenom, html
|
||||||
"""
|
"""
|
||||||
pole = None
|
|
||||||
|
|
||||||
etudiant = self.etudiants.identites[etudid]
|
etudiant = self.etudiants.identites[etudid]
|
||||||
nom = etudiant.nom
|
nom = etudiant.nom
|
||||||
prenom = etudiant.prenom # initial du prénom
|
prenom = etudiant.prenom # initial du prénom
|
||||||
|
parcours = self.etudiants.cursus[etudid]["parcours"]
|
||||||
|
if not parcours:
|
||||||
|
parcours = "<parcours indéterminé>"
|
||||||
|
|
||||||
# Accès au template
|
# Accès au template
|
||||||
environnement = jinja2.Environment(
|
environnement = jinja2.Environment(
|
||||||
@ -682,7 +676,7 @@ class JuryPE(object):
|
|||||||
|
|
||||||
# Colonnes des tableaux htmls => competences
|
# Colonnes des tableaux htmls => competences
|
||||||
competences = []
|
competences = []
|
||||||
for aggregat in pe_rcs.TOUS_LES_RCS_AVEC_PLUSIEURS_SEM:
|
for aggregat in pe_rcs.TOUS_LES_RCS:
|
||||||
# L'interclassement associé
|
# L'interclassement associé
|
||||||
interclass = self.interclasstags[pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES][aggregat]
|
interclass = self.interclasstags[pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES][aggregat]
|
||||||
competences.extend(interclass.champs_sorted)
|
competences.extend(interclass.champs_sorted)
|
||||||
@ -696,7 +690,7 @@ class JuryPE(object):
|
|||||||
for tag in tags:
|
for tag in tags:
|
||||||
moyennes[tag] = {}
|
moyennes[tag] = {}
|
||||||
# Les données de synthèse
|
# 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:
|
for aggregat in pe_rcs.TOUS_LES_RCS:
|
||||||
# moyennes[tag][aggregat] = {}
|
# moyennes[tag][aggregat] = {}
|
||||||
descr = pe_rcs.get_descr_rcs(aggregat)
|
descr = pe_rcs.get_descr_rcs(aggregat)
|
||||||
@ -710,22 +704,24 @@ class JuryPE(object):
|
|||||||
"rang_promo": "",
|
"rang_promo": "",
|
||||||
}
|
}
|
||||||
colonne = pe_moytag.get_colonne_df(
|
colonne = pe_moytag.get_colonne_df(
|
||||||
aggregat, pole, tag, comp, "Groupe", "note"
|
aggregat, tag, comp, "Groupe", "note"
|
||||||
)
|
)
|
||||||
if colonne in df.columns:
|
if colonne in df.columns:
|
||||||
valeur = df.loc[etudid, colonne]
|
valeur = df.loc[etudid, colonne]
|
||||||
if not np.isnan(valeur):
|
if not np.isnan(valeur):
|
||||||
moy[comp]["note"] = round(valeur, 2)
|
moy[comp]["note"] = round(valeur, 2)
|
||||||
est_significatif = True
|
est_significatif = True
|
||||||
|
# else:
|
||||||
|
# print(f"{colonne} manquante")
|
||||||
colonne = pe_moytag.get_colonne_df(
|
colonne = pe_moytag.get_colonne_df(
|
||||||
aggregat, pole, tag, comp, "Groupe", "rang"
|
aggregat, tag, comp, "Groupe", "rang"
|
||||||
)
|
)
|
||||||
if colonne in df.columns:
|
if colonne in df.columns:
|
||||||
valeur = df.loc[etudid, colonne]
|
valeur = df.loc[etudid, colonne]
|
||||||
if valeur and str(valeur) != "nan":
|
if valeur and str(valeur) != "nan":
|
||||||
moy[comp]["rang_groupe"] = valeur
|
moy[comp]["rang_groupe"] = valeur
|
||||||
colonne = pe_moytag.get_colonne_df(
|
colonne = pe_moytag.get_colonne_df(
|
||||||
aggregat, pole, tag, comp, "Promo", "rang"
|
aggregat, tag, comp, "Promo", "rang"
|
||||||
)
|
)
|
||||||
if colonne in df.columns:
|
if colonne in df.columns:
|
||||||
valeur = df.loc[etudid, colonne]
|
valeur = df.loc[etudid, colonne]
|
||||||
@ -738,7 +734,7 @@ class JuryPE(object):
|
|||||||
html = template.render(
|
html = template.render(
|
||||||
nom=nom,
|
nom=nom,
|
||||||
prenom=prenom,
|
prenom=prenom,
|
||||||
pole="Moyennes calculées tous modules (ressources/SAEs) confondus",
|
parcours=parcours,
|
||||||
colonnes_html=colonnes_html,
|
colonnes_html=colonnes_html,
|
||||||
tags=tags,
|
tags=tags,
|
||||||
moyennes=moyennes,
|
moyennes=moyennes,
|
||||||
|
@ -38,11 +38,11 @@ TYPES_RCS = {
|
|||||||
},
|
},
|
||||||
"3S": {
|
"3S": {
|
||||||
"aggregat": ["S1", "S2", "S3"],
|
"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": {
|
"4S": {
|
||||||
"aggregat": ["S1", "S2", "S3", "S4"],
|
"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": {
|
"S5": {
|
||||||
"aggregat": ["S5"],
|
"aggregat": ["S5"],
|
||||||
@ -58,7 +58,7 @@ TYPES_RCS = {
|
|||||||
},
|
},
|
||||||
"5S": {
|
"5S": {
|
||||||
"aggregat": ["S1", "S2", "S3", "S4", "S5"],
|
"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": {
|
"6S": {
|
||||||
"aggregat": ["S1", "S2", "S3", "S4", "S5", "S6"],
|
"aggregat": ["S1", "S2", "S3", "S4", "S5", "S6"],
|
||||||
|
@ -25,7 +25,9 @@
|
|||||||
<body>
|
<body>
|
||||||
<main class="container">
|
<main class="container">
|
||||||
|
|
||||||
<h1>Résultats PE de {{prenom}} {{nom}}</h1>
|
<h1>Résultats PE de {{prenom}} {{nom}} <span style="font-size: 80%">({{ parcours }})</span></h1>
|
||||||
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<h2>Légende</h2>
|
<h2>Légende</h2>
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<ul class="legend">
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<ul class="legend">
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||||||
@ -33,8 +35,6 @@
|
|||||||
<li><span class="w3-badge w3-blue">../..</span> Classement par promo</li>
|
<li><span class="w3-badge w3-blue">../..</span> Classement par promo</li>
|
||||||
</ul>
|
</ul>
|
||||||
|
|
||||||
{{ pole }}
|
|
||||||
|
|
||||||
{% for tag in tags %}
|
{% for tag in tags %}
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<h2>Tag <code>👜 {{ tag }}</code></h2>
|
<h2>Tag <code>👜 {{ tag }}</code></h2>
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