app/pe/moys/pe_interclasstag.py

@@ -0,0 +1,325 @@
+##############################################################################
+#
+# Gestion scolarite IUT
+#
+# Copyright (c) 1999 - 2024 Emmanuel Viennet.  All rights reserved.
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+# This program is free software; you can redistribute it and/or modify
+# it under the terms of the GNU General Public License as published by
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+# (at your option) any later version.
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+# This program is distributed in the hope that it will be useful,
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+# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
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+# along with this program; if not, write to the Free Software
+# Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA  02111-1307  USA
+#
+#   Emmanuel Viennet      emmanuel.viennet@viennet.net
+#
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+#  Module "Avis de poursuite d'étude"
+#  conçu et développé par Cléo Baras (IUT de Grenoble)
+##############################################################################
+
+"""
+Created on Thu Sep  8 09:36:33 2016
+
+@author: barasc
+"""
+
+import pandas as pd
+import numpy as np
+
+from app.models import Identite
+from app.pe.moys import pe_tabletags, pe_moy, pe_moytag, pe_sxtag
+from app.pe.rcss import pe_rcs
+import app.pe.pe_comp as pe_comp
+
+
+class InterClassTag(pe_tabletags.TableTag):
+    """
+    Interclasse l'ensemble des étudiants diplômés à une année
+    donnée (celle du jury), pour un RCS donné (par ex: 'S2', '3S'), qu'il soit
+    de type SemX ou RCSemX,
+    en reportant les moyennes obtenues sur à la version tagguée
+    du RCS (de type SxTag ou RCSTag).
+    Sont ensuite calculés les classements (uniquement)
+    sur les étudiants diplômes.
+
+    Args:
+        nom_rcs: Le nom de l'aggrégat
+        type_interclassement: Le type d'interclassement (par UE ou par compétences)
+        etudiants_diplomes: L'identité des étudiants diplômés
+        rcss: Un dictionnaire {(nom_rcs, fid_final): RCS} donnant soit
+              les SemX soit les RCSemX recencés par le jury PE
+        rcstag: Un dictionnaire {(nom_rcs, fid_final): RCSTag} donnant
+                soit les SxTag (associés aux SemX)
+                soit les RCSTags (associés au RCSemX) calculés par le jury PE
+        suivis: Un dictionnaire associé à chaque étudiant son rcss
+                (de la forme ``{etudid: {nom_rcs: RCS_suivi}}``)
+    """
+
+    def __init__(
+        self,
+        nom_rcs: str,
+        type_interclassement: str,
+        etudiants_diplomes: dict[int, Identite],
+        rcss: dict[(str, int) : pe_rcs.RCS],
+        rcstags: dict[(str, int) : pe_tabletags.TableTag],
+        suivis: dict[int:dict],
+    ):
+        pe_tabletags.TableTag.__init__(self)
+
+        self.nom_rcs: str = nom_rcs
+        """Le nom du RCS interclassé"""
+
+        # Le type d'interclassement
+        self.type = type_interclassement
+
+        # Les informations sur les étudiants diplômés
+        self.etuds: list[Identite] = list(etudiants_diplomes.values())
+        """Identités des étudiants diplômés"""
+        self.add_etuds(self.etuds)
+
+        self.diplomes_ids = set(etudiants_diplomes.keys())
+        """Etudids des étudiants diplômés"""
+
+        # Les RCS de l'aggrégat (SemX ou RCSemX)
+        self.rcss: dict[(str, int), pe_rcs.RCS] = {}
+        """Ensemble des SemX ou des RCSemX associés à l'aggrégat"""
+        for (nom, fid), rcs in rcss.items():
+            if nom == nom_rcs:
+                self.rcss[(nom, fid)] = rcss
+
+        # Les données tagguées
+        self.rcstags: dict[(str, int), pe_tabletags.TableTag] = {}
+        """Ensemble des SxTag ou des RCSTags associés à l'aggrégat"""
+        for rcs_id in self.rcss:
+            self.rcstags[rcs_id] = rcstags[rcs_id]
+
+        # Les RCS (SemX ou RCSemX) suivis par les étudiants du jury,
+        # en ne gardant que ceux associés aux diplomés
+        self.suivis: dict[int, pe_rcs.RCS] = {}
+        """Association entre chaque étudiant et le SxTag ou RCSTag à prendre 
+        pour l'aggrégat"""
+        for etudid in self.diplomes_ids:
+            self.suivis[etudid] = suivis[etudid][nom_rcs]
+
+        # Les données sur les tags
+        self.tags_sorted = self._do_taglist()
+        """Liste des tags (triés par ordre alphabétique)"""
+
+        # Les données sur les UEs (si SxTag) ou compétences (si RCSTag)
+        self.champs_sorted = self._do_ues_ou_competences_list()
+
+        # Construit la matrice de notes
+        etudids_sorted = sorted(list(self.diplomes_ids))
+
+        self.nom = self.get_repr()
+        """Représentation textuelle de l'interclassement"""
+
+        # Synthétise les moyennes/classements par tag
+        self.moyennes_tags: dict[str, pe_moytag.MoyennesTag] = {}
+        for tag in self.tags_sorted:
+            notes = self.compute_notes_matrice(tag, etudids_sorted, self.champs_sorted)
+            coeffs = self.compute_coeffs_matrice(
+                tag, etudids_sorted, self.champs_sorted
+            )
+            self.moyennes_tags[tag] = pe_moytag.MoyennesTag(
+                tag,
+                self.type,
+                notes,
+                coeffs,  # limite les moyennes aux étudiants de la promo
+            )
+
+    def get_repr(self) -> str:
+        """Une représentation textuelle"""
+        return f"{self.nom_rcs} par {self.type}"
+
+    def _do_taglist(self):
+        """Synthétise les tags à partir des TableTags (SXTag ou RCSTag)
+
+        Returns:
+            Une liste de tags triés par ordre alphabétique
+        """
+        tags = []
+        for rcstag in self.rcstags.values():
+            tags.extend(rcstag.tags_sorted)
+        return sorted(set(tags))
+
+    def compute_notes_matrice(
+        self, tag, etudids_sorted: list[int], champs_sorted: list[str]
+    ) -> 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.
+
+        Les champs peuvent être des acronymes d'UEs ou des compétences.
+
+        Args:
+            etudids_sorted: Les etudids des étudiants (diplômés) triés
+            champs_sorted: Les champs (UE ou compétences) à faire apparaitre dans la matrice
+        Return:
+            Le dataFrame (etudids x champs)
+            reportant les moyennes des étudiants aux champs
+        """
+
+        # Partant d'un dataframe vierge
+        df = pd.DataFrame(np.nan, index=etudids_sorted, columns=champs_sorted)
+
+        for rcstag in self.rcstags.values():
+            # Charge les moyennes au tag d'un RCStag
+            if tag in rcstag.moyennes_tags:
+                moytag: pd.DataFrame = rcstag.moyennes_tags[tag].matrice_notes
+
+                # Etudiants/Champs communs entre le RCSTag et les données interclassées
+                (
+                    etudids_communs,
+                    champs_communs,
+                ) = pe_comp.find_index_and_columns_communs(df, moytag)
+
+                # Injecte les notes par tag
+                df.loc[etudids_communs, champs_communs] = moytag.loc[
+                    etudids_communs, champs_communs
+                ]
+
+        return df
+
+    def compute_coeffs_matrice(
+        self, tag, etudids_sorted: list[int], champs_sorted: list[str]
+    ) -> pd.DataFrame:
+        """Idem que compute_notes_matrices mais pour les coeffs
+
+        Args:
+            etudids_sorted: Les etudids des étudiants (diplômés) triés
+            champs_sorted: Les champs (UE ou compétences) à faire apparaitre dans la matrice
+        Return:
+            Le dataFrame (etudids x champs)
+            reportant les moyennes des étudiants aux champs
+        """
+
+        # Partant d'un dataframe vierge
+        df = pd.DataFrame(np.nan, index=etudids_sorted, columns=champs_sorted)
+
+        for rcstag in self.rcstags.values():
+            if tag in rcstag.moyennes_tags:
+                # Charge les coeffs au tag d'un RCStag
+                coeffs: pd.DataFrame = rcstag.moyennes_tags[tag].matrice_notes
+
+                # Etudiants/Champs communs entre le RCSTag et les données interclassées
+                (
+                    etudids_communs,
+                    champs_communs,
+                ) = pe_comp.find_index_and_columns_communs(df, coeffs)
+
+                # Injecte les coeffs par tag
+                df.loc[etudids_communs, champs_communs] = coeffs.loc[
+                    etudids_communs, champs_communs
+                ]
+
+        return df
+
+    def _do_ues_ou_competences_list(self) -> list[str]:
+        """Synthétise les champs (UEs ou compétences) sur lesquels
+        sont calculés les moyennes.
+
+        Returns:
+            Un dictionnaire {'acronyme_ue' : 'compétences'}
+        """
+        dict_champs = []
+        for rcstag in self.rcstags.values():
+            if isinstance(rcstag, pe_sxtag.SxTag):
+                champs = rcstag.acronymes_sorted
+            else:  # pe_rcstag.RCSTag
+                champs = rcstag.competences_sorted
+            dict_champs.extend(champs)
+        return sorted(set(dict_champs))
+
+    def has_tags(self):
+        """Indique si l'interclassement a des tags (cas d'un
+        interclassement sur un S5 qui n'a pas eu lieu)
+        """
+        return len(self.tags_sorted) > 0
+
+    def _un_rcstag_significatif(self, rcsstags: dict[(str, int):pe_tabletags]):
+        """Renvoie un rcstag significatif (ayant des tags et des notes aux tags)
+        parmi le dictionnaire de rcsstags"""
+        for rcstag_id, rcstag in rcsstags.items():
+            moystags: pe_moytag.MoyennesTag = rcstag.moyennes_tags
+            for tag, moystag in moystags.items():
+                tags_tries = moystag.get_all_significant_tags()
+                if tags_tries:
+                    return moystag
+        return None
+
+    def compute_df_synthese_moyennes_tag(
+        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())
+
+        Args:
+            etudids_sorted: Les etudids des étudiants (diplômés) triés
+            champs_sorted: Les champs (UE ou compétences) à faire apparaitre dans la matrice
+        Return:
+            Le dataFrame (etudids x champs)
+            reportant les moyennes des étudiants aux champs
+        """
+        if aggregat:
+            assert (
+                aggregat == self.nom_rcs
+            ), "L'interclassement ciblé ne correspond pas à l'aggrégat visé"
+
+        etudids_sorted = sorted(list(self.diplomes_ids))
+
+        if self.rcstags:
+            return None
+
+        # Un rcstag significatif pour initier les colonnes
+        moytag = self._un_rcstag_significatif(self.rcstags)
+        if not moytag:
+            return None
+        df_moytag = moytag.to_df(
+            aggregat=aggregat,
+            cohorte="Groupe",
+        )
+        colonnes = list(df_moytag.columns)
+
+        # Partant d'un dataframe vierge
+        df = pd.DataFrame(index=etudids_sorted, columns=colonnes)  # colonnes)
+        for col in colonnes:
+            if "rang" in col:
+                df[col] = df[col].astype(str)
+        df.columns = list(range(len(colonnes)))
+
+        for rcstag in self.rcstags.values():
+            # Charge les moyennes au tag d'un RCStag (SemX ou RCSXTag)
+            if tag in rcstag.moyennes_tags:
+                # Les infos sur les moyennes du tag
+                moytag: pe_moytag.MoyennesTag = rcstag.moyennes_tags[tag]
+                df_moytag = moytag.to_df(
+                    aggregat=aggregat,
+                    cohorte="Groupe",
+                )
+                df_moytag.columns = list(range(len(colonnes)))
+
+                # Etudiants/Champs communs entre le df et les données interclassées
+                (
+                    etudids_communs,
+                    champs_communs,  # les colonnes de synthèse
+                ) = pe_comp.find_index_and_columns_communs(df, df_moytag)
+
+                # Injecte les données par tag
+                df.loc[etudids_communs, champs_communs] = df_moytag.loc[
+                    etudids_communs, champs_communs
+                ]
+
+        # Refixe les colonnes
+        df.columns = colonnes
+        return df

app/pe/moys/pe_moy.py

@@ -1,13 +1,12 @@
 import numpy as np
 import pandas as pd
 
-from app import comp
 from app.comp.moy_sem import comp_ranks_series
 from app.pe import pe_affichage
 
 
 class Moyenne:
-    CRITERES = [
+    COLONNES = [
         "note",
         "classement",
         "rang",
@@ -17,6 +16,9 @@ class Moyenne:
         "nb_etuds",
         "nb_inscrits",
     ]
+    """Colonnes du df"""
+
+    COLONNES_SYNTHESE = ["note", "rang", "min", "max", "moy"]
 
     def __init__(self, notes: pd.Series):
         """Classe centralisant la synthèse des moyennes/classements d'une série
@@ -58,7 +60,7 @@ class Moyenne:
         df = pd.DataFrame(
             np.nan,
             index=self.etudids,
-            columns=Moyenne.CRITERES,
+            columns=Moyenne.COLONNES,
         )
 
         # Supprime d'éventuelles chaines de caractères dans les notes
@@ -67,14 +69,18 @@ class Moyenne:
 
         # Les nb d'étudiants & nb d'inscrits
         df["nb_etuds"] = len(self.etudids)
+        df["nb_etuds"] = df["nb_etuds"].astype(int)
+
         # Les étudiants dont la note n'est pas nulle
         inscrits_ids = notes[notes.notnull()].index.to_list()
         df.loc[inscrits_ids, "nb_inscrits"] = len(inscrits_ids)
+        # df["nb_inscrits"] = df["nb_inscrits"].astype(int)
 
         # Le classement des inscrits
         notes_non_nulles = notes[inscrits_ids]
         (class_str, class_int) = comp_ranks_series(notes_non_nulles)
         df.loc[inscrits_ids, "classement"] = class_int
+        # df["classement"] = df["classement"].astype(int)
 
         # Le rang (classement/nb_inscrit)
         df["rang"] = df["rang"].astype(str)
@@ -91,6 +97,10 @@ class Moyenne:
 
         return df
 
+    def get_df_synthese(self):
+        """Renvoie le df de synthese limité aux colonnes de synthese"""
+        return self.df[self.COLONNES_SYNTHESE]
+
     def to_dict(self) -> dict:
         """Renvoie un dictionnaire de synthèse des moyennes/classements/statistiques générale (but)"""
         synthese = {
@@ -103,10 +113,6 @@ class Moyenne:
         }
         return synthese
 
-    def get_notes(self):
-        """Série des notes, arrondies à 2 chiffres après la virgule"""
-        return self.df_gen["note"].round(2)
-
     def get_rangs_inscrits(self) -> pd.Series:
         """Série des rangs classement/nbre_inscrit"""
         return self.df_gen["rang"]
@@ -151,91 +157,3 @@ class Moyenne:
     def is_significatif(self) -> bool:
         """Indique si la moyenne est significative (c'est-à-dire à des notes)"""
         return self.synthese["nb_inscrits"] > 0
-
-
-class MoyennesTag:
-    def __init__(
-        self,
-        tag: str,
-        matrice_notes: pd.DataFrame,  # etudids x colonnes
-        matrice_coeffs: pd.DataFrame,  # etudids x colonnes
-    ):
-        """Classe centralisant la synthèse des moyennes/classements d'une série
-        d'étudiants à un tag donné, en différenciant les notes
-        obtenues aux UE et au général (toutes UEs confondues)
-
-
-        Args:
-            tag: Un tag
-            matrice_notes: Les moyennes (etudid x acronymes_ues ou etudid x compétences) aux différentes UEs ou compétences
-            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
-        """Le tag associé aux moyennes"""
-
-        # Les moyennes par UE
-        self.matrice_notes: pd.DataFrame = matrice_notes
-        """Les notes aux UEs ou aux compétences (DataFrame)"""
-
-        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"""
-
-        self.moyennes: dict[int, pd.DataFrame] = {}
-        """Les dataframes retraçant les moyennes/classements/statistiques des étudiants aux UEs"""
-        colonnes = self.matrice_notes.columns
-        for col in colonnes:  # if ue.type != UE_SPORT:
-            notes = matrice_notes[col]
-            self.moyennes[col] = Moyenne(notes)
-
-        # Les moyennes générales
-        notes_gen = pd.Series(np.nan, index=self.matrice_notes.index)
-        """Les notes générales (moyenne toutes UEs confonudes)"""
-        if self.has_notes():
-            notes_gen = self.compute_moy_gen(
-                self.matrice_notes, self.matrice_coeffs_moy_gen
-            )
-            self.notes_gen = notes_gen
-        self.moyenne_gen = Moyenne(notes_gen)
-        """Le dataframe retraçant les moyennes/classements/statistiques général"""
-
-    def has_notes(self):
-        """Détermine si les moyennes (aux UEs ou aux compétences)
-        ont des notes
-
-        Returns:
-            True si la moytag a des notes, False sinon
-        """
-        notes = self.matrice_notes
-        nbre_nan = notes.isna().sum().sum()
-        nbre_notes_potentielles = len(notes.index) * len(notes.columns)
-        if nbre_nan == nbre_notes_potentielles:
-            return False
-        else:
-            return True
-
-    def compute_moy_gen(self, moys: pd.DataFrame, coeffs: pd.DataFrame) -> pd.Series:
-        """Calcule la moyenne générale (toutes UE/compétences confondus)
-        pour le tag considéré, en pondérant les notes obtenues au UE
-        par les coeff (généralement les crédits ECTS).
-
-        Args:
-            moys: Les moyennes etudids x acronymes_ues/compétences
-            coeff: Les coeff etudids x ueids/compétences
-        """
-
-        # Calcule la moyenne générale dans le semestre (pondérée par le ECTS)
-        try:
-            moy_gen_tag = comp.moy_sem.compute_sem_moys_apc_using_ects(
-                moys,
-                coeffs.fillna(0.0),
-                # formation_id=self.formsemestre.formation_id,
-                skip_empty_ues=True,
-            )
-        except TypeError as e:
-            raise TypeError(
-                "Pb dans le calcul de la moyenne toutes UEs/compétences confondues"
-            )
-
-        return moy_gen_tag

app/pe/moys/pe_moytag.py

@@ -0,0 +1,155 @@
+import numpy as np
+import pandas as pd
+
+from app import comp
+from app.comp.moy_sem import comp_ranks_series
+from app.pe.moys import pe_moy
+
+
+CODE_MOY_UE = "UEs"
+CODE_MOY_COMPETENCES = "Compétences"
+CHAMP_GENERAL = "Général"  # Nom du champ de la moyenne générale
+
+
+class MoyennesTag:
+    def __init__(
+        self,
+        tag: str,
+        type_moyenne: str,
+        matrice_notes: pd.DataFrame,  # etudids x colonnes
+        matrice_coeffs: pd.DataFrame,  # etudids x colonnes
+    ):
+        """Classe centralisant la synthèse des moyennes/classements d'une série
+        d'étudiants à un tag donné, en différenciant les notes
+        obtenues aux UE et au général (toutes UEs confondues)
+
+
+        Args:
+            tag: Un tag
+            matrice_notes: Les moyennes (etudid x acronymes_ues ou etudid x compétences) aux différentes UEs ou compétences
+            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
+        """Le tag associé aux moyennes"""
+
+        self.type = type_moyenne
+        """Le type de moyennes (par UEs ou par compétences)"""
+
+        # Les moyennes par UE
+        self.matrice_notes: pd.DataFrame = matrice_notes
+        """Les notes aux UEs ou aux compétences (DataFrame)"""
+
+        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"""
+
+        self.moyennes: dict[int, pd.DataFrame] = {}
+        """Les dataframes retraçant les moyennes/classements/statistiques des étudiants aux UEs"""
+
+        self.etudids = self.matrice_notes.index
+        """Les étudids renseignés dans les moyennes"""
+
+        self.champs = self.matrice_notes.columns
+        """Les champs (acronymes d'UE ou compétences) renseignés dans les moyennes"""
+        for col in self.champs:  # if ue.type != UE_SPORT:
+            notes = matrice_notes[col]
+            self.moyennes[col] = pe_moy.Moyenne(notes)
+
+        # Les moyennes générales
+        notes_gen = pd.Series(np.nan, index=self.matrice_notes.index)
+        """Les notes générales (moyenne toutes UEs confonudes)"""
+        if self.has_notes():
+            notes_gen = self.compute_moy_gen(
+                self.matrice_notes, self.matrice_coeffs_moy_gen
+            )
+            self.notes_gen = notes_gen
+        self.moyenne_gen = pe_moy.Moyenne(notes_gen)
+        """Le dataframe retraçant les moyennes/classements/statistiques général"""
+
+    def has_notes(self):
+        """Détermine si les moyennes (aux UEs ou aux compétences)
+        ont des notes
+
+        Returns:
+            True si la moytag a des notes, False sinon
+        """
+        notes = self.matrice_notes
+        nbre_nan = notes.isna().sum().sum()
+        nbre_notes_potentielles = len(notes.index) * len(notes.columns)
+        if nbre_nan == nbre_notes_potentielles:
+            return False
+        else:
+            return True
+
+    def compute_moy_gen(self, moys: pd.DataFrame, coeffs: pd.DataFrame) -> pd.Series:
+        """Calcule la moyenne générale (toutes UE/compétences confondus)
+        pour le tag considéré, en pondérant les notes obtenues au UE
+        par les coeff (généralement les crédits ECTS).
+
+        Args:
+            moys: Les moyennes etudids x acronymes_ues/compétences
+            coeff: Les coeff etudids x ueids/compétences
+        """
+
+        # Calcule la moyenne générale dans le semestre (pondérée par le ECTS)
+        try:
+            moy_gen_tag = comp.moy_sem.compute_sem_moys_apc_using_ects(
+                moys,
+                coeffs.fillna(0.0),
+                # formation_id=self.formsemestre.formation_id,
+                skip_empty_ues=True,
+            )
+        except TypeError as e:
+            raise TypeError(
+                "Pb dans le calcul de la moyenne toutes UEs/compétences confondues"
+            )
+
+        return moy_gen_tag
+
+    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
+        (nom d'aggrégat, type de cohorte).
+        """
+
+        etudids_sorted = sorted(self.etudids)
+
+        df = pd.DataFrame(index=etudids_sorted)
+
+        # Ajout des notes pour tous les champs
+        champs = list(self.champs)
+        for champ in champs:
+            df_champ = self.moyennes[champ].get_df_synthese()  # le dataframe
+            # Renomme les colonnes
+            cols = [
+                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 = self.moyenne_gen.get_df_synthese()
+        cols = [
+            get_colonne_df(aggregat, self.tag, CHAMP_GENERAL, cohorte, critere)
+            for critere in pe_moy.Moyenne.COLONNES_SYNTHESE
+        ]
+        df_moy_gen.columns = cols
+        df = df.join(df_moy_gen)
+
+        return df
+
+
+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:
+        liste_champs += [aggregat]
+    liste_champs += [tag, champ]
+    if cohorte:
+        liste_champs += [cohorte]
+    liste_champs += [critere]
+    return tuple(liste_champs)

app/pe/moys/pe_rcstag.py

@@ -36,19 +36,17 @@ Created on Fri Sep  9 09:15:05 2016
 @author: barasc
 """
 
-from app.comp.res_sem import load_formsemestre_results
 from app.models import FormSemestre
 from app.pe import pe_affichage
 import pandas as pd
 import numpy as np
 from app.pe.rcss import pe_rcs, pe_rcsemx
-import app.pe.pe_sxtag as pe_sxtag
+import app.pe.moys.pe_sxtag as pe_sxtag
 import app.pe.pe_comp as pe_comp
-from app.pe.pe_tabletags import TableTag
-from app.pe.pe_moytag import MoyennesTag
+from app.pe.moys import pe_tabletags, pe_moytag
 
 
-class RCSTag(TableTag):
+class RCSTag(pe_tabletags.TableTag):
     def __init__(
         self, rcsemx: pe_rcsemx.RCSemX, sxstags: dict[(str, int) : pe_sxtag.SxTag]
     ):
@@ -62,7 +60,7 @@ class RCSTag(TableTag):
             rcsemx: Le RCSemX (identifié par un nom et l'id de son semestre terminal)
             sxstags: Les données sur les SemX taggués
         """
-        TableTag.__init__(self)
+        pe_tabletags.TableTag.__init__(self)
 
         self.rcs_id: tuple(str, int) = rcsemx.rcs_id
         """Identifiant du RCSTag (identique au RCSemX sur lequel il s'appuie)"""
@@ -121,10 +119,9 @@ class RCSTag(TableTag):
         pe_affichage.pe_print(f"* Tags : {', '.join(self.tags_sorted)}")
 
         # Les moyennes
-        self.moyennes_tags: dict[str, MoyennesTag] = {}
+        self.moyennes_tags: dict[str, pe_moytag.MoyennesTag] = {}
         """Synthétise les moyennes/classements par tag (qu'ils soient personnalisé ou de compétences)"""
         for tag in self.tags_sorted:
-            print(tag)
             # Cube de notes (etudids_sorted x compétences_sorted x sxstags)
             notes_df, notes_cube = self.compute_notes_comps_cube(
                 tag, self.etudids_sorted, self.competences_sorted, self.sxstags
@@ -147,8 +144,11 @@ class RCSTag(TableTag):
                 coeffs_cube, notes_cube, self.etudids_sorted, self.competences_sorted
             )
             # Mémorise les moyennes et les coeff associés
-            self.moyennes_tags[tag] = MoyennesTag(
-                tag, moys_competences, matrice_coeffs_moy_gen
+            self.moyennes_tags[tag] = pe_moytag.MoyennesTag(
+                tag,
+                pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES,
+                moys_competences,
+                matrice_coeffs_moy_gen,
             )
 
     def __eq__(self, other):

app/pe/moys/pe_ressemtag.py

@@ -37,16 +37,13 @@ Created on Fri Sep  9 09:15:05 2016
 """
 import pandas as pd
 
-from app import db, ScoValueError
+from app import ScoValueError
 from app import comp
 from app.comp.res_but import ResultatsSemestreBUT
-from app.comp.res_sem import load_formsemestre_results
 from app.models import FormSemestre, UniteEns
-from app.models.moduleimpls import ModuleImpl
 import app.pe.pe_affichage as pe_affichage
 import app.pe.pe_etudiant as pe_etudiant
-import app.pe.pe_tabletags as pe_tabletags
-from app.pe.pe_moytag import MoyennesTag
+from app.pe.moys import pe_tabletags, pe_moytag
 from app.scodoc import sco_tag_module
 from app.scodoc import codes_cursus as sco_codes
 
@@ -126,17 +123,20 @@ class ResSemBUTTag(ResultatsSemestreBUT, pe_tabletags.TableTag):
             # pe_affichage.pe_print(f"  -> Traitement du tag {tag}")
             infos_tag = tags_dict["personnalises"][tag]
             moy_ues_tag = self.compute_moy_ues_tag(infos_tag)
-            self.moyennes_tags[tag] = MoyennesTag(
-                tag, moy_ues_tag, self.matrice_coeffs_moy_gen
+            self.moyennes_tags[tag] = pe_moytag.MoyennesTag(
+                tag, pe_moytag.CODE_MOY_UE, moy_ues_tag, self.matrice_coeffs_moy_gen
             )
 
         # Ajoute les moyennes par UEs + la moyenne générale (but)
         moy_gen = self.compute_moy_gen()
-        self.moyennes_tags["but"] = MoyennesTag(
-            "but", moy_gen, self.matrice_coeffs_moy_gen  # , moy_gen_but
+        self.moyennes_tags["but"] = pe_moytag.MoyennesTag(
+            "but",
+            pe_moytag.CODE_MOY_UE,
+            moy_gen,
+            self.matrice_coeffs_moy_gen,  # , moy_gen_but
         )
 
-        self.tags_sorted = self.get_all_tags()
+        self.tags_sorted = self.get_all_significant_tags()
         """Tags (personnalisés+compétences) par ordre alphabétique"""
 
     def get_repr(self, verbose=False) -> str:
@@ -302,11 +302,12 @@ class ResSemBUTTag(ResultatsSemestreBUT, pe_tabletags.TableTag):
         dict_tags["auto"] = {"but": {}}
 
         noms_tags_auto = sorted(list(set(dict_tags["auto"].keys())))  # + noms_tags_comp
-
+        aff_tags_auto = ", ".join([f"👜{nom}" for nom in noms_tags_auto])
+        aff_tags_perso = ", ".join([f"👜{nom}" for nom in noms_tags_perso])
         # Affichage
         pe_affichage.pe_print(
-            f"* Tags du programme de formation : {', '.join(noms_tags_perso)} "
-            + f"Tags automatiques : {', '.join(noms_tags_auto)}"
+            f"* Tags du programme de formation : {aff_tags_perso} + "
+            + f"Tags automatiques : {aff_tags_auto}"
         )
         return dict_tags
 

app/pe/moys/pe_sxtag.py

@@ -37,16 +37,15 @@ Created on Fri Sep  9 09:15:05 2016
 """
 
 from app.pe import pe_affichage, pe_comp
-import app.pe.pe_ressemtag as pe_ressemtag
+import app.pe.moys.pe_ressemtag as pe_ressemtag
 import pandas as pd
 import numpy as np
 
-from app.pe.pe_tabletags import TableTag
-from app.pe.pe_moytag import MoyennesTag
+from app.pe.moys import pe_moytag, pe_tabletags
 import app.pe.rcss.pe_trajectoires as pe_trajectoires
 
 
-class SxTag(TableTag):
+class SxTag(pe_tabletags.TableTag):
     def __init__(
         self,
         sxtag_id: (str, int),
@@ -80,7 +79,7 @@ class SxTag(TableTag):
                            les semestres à regrouper et les résultats/moyennes par tag des
                            semestres
         """
-        TableTag.__init__(self)
+        pe_tabletags.TableTag.__init__(self)
 
         assert sxtag_id and len(sxtag_id) == 2 and sxtag_id[1] in ressembuttags
 
@@ -186,8 +185,11 @@ class SxTag(TableTag):
                 self.__aff_profil_coeff_ects(tag)
 
             # Mémorise les infos pour la moyennes au tag
-            self.moyennes_tags[tag] = MoyennesTag(
-                tag, matrice_moys_ues, self.matrice_coeffs_moy_gen
+            self.moyennes_tags[tag] = pe_moytag.MoyennesTag(
+                tag,
+                pe_moytag.CODE_MOY_UE,
+                matrice_moys_ues,
+                self.matrice_coeffs_moy_gen,
             )
 
     def __aff_profil_coeff_ects(self, tag):

app/pe/moys/pe_tabletags.py

@@ -0,0 +1,204 @@
+# -*- mode: python -*-
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+##############################################################################
+#
+# Gestion scolarite IUT
+#
+# Copyright (c) 1999 - 2024 Emmanuel Viennet.  All rights reserved.
+#
+# This program is free software; you can redistribute it and/or modify
+# it under the terms of the GNU General Public License as published by
+# the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or
+# (at your option) any later version.
+#
+# This program is distributed in the hope that it will be useful,
+# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
+# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
+# GNU General Public License for more details.
+#
+# You should have received a copy of the GNU General Public License
+# along with this program; if not, write to the Free Software
+# Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA  02111-1307  USA
+#
+#   Emmanuel Viennet      emmanuel.viennet@viennet.net
+#
+##############################################################################
+
+##############################################################################
+#  Module "Avis de poursuite d'étude"
+#  conçu et développé par Cléo Baras (IUT de Grenoble)
+##############################################################################
+
+
+"""
+Created on Thu Sep  8 09:36:33 2016
+
+@author: barasc
+"""
+
+import pandas as pd
+
+from app.models import Identite
+from app.pe.moys import pe_moytag
+
+TAGS_RESERVES = ["but"]
+
+CHAMPS_ADMINISTRATIFS = ["Civilité", "Nom", "Prénom"]
+
+
+class TableTag(object):
+    def __init__(self):
+        """Classe centralisant différentes méthodes communes aux
+        SemestreTag, TrajectoireTag, AggregatInterclassTag
+        """
+        # Les étudiants
+        # self.etuds: list[Identite] = None  # A venir
+        """Les étudiants"""
+        # self.etudids: list[int] = {}
+        """Les etudids"""
+
+    def add_etuds(self, etuds: list[Identite]):
+        """Mémorise les informations sur les étudiants
+
+        Args:
+            etuds: la liste des identités de l'étudiant
+        """
+        # self.etuds = etuds
+        self.etudids = list({etud.etudid for etud in etuds})
+
+    def get_all_significant_tags(self):
+        """Liste des tags de la table, triée par ordre alphabétique,
+        extraite des clés du dictionnaire ``moyennes_tags``, en ne
+        considérant que les moyennes ayant des notes.
+
+        Returns:
+            Liste de tags triés par ordre alphabétique
+        """
+        tags = []
+        tag: str = ""
+        moytag: pe_moytag.MoyennesTag = None
+        for tag, moytag in self.moyennes_tags.items():
+            if moytag.has_notes():
+                tags.append(tag)
+        return sorted(tags)
+
+    def to_df(
+        self,
+        administratif=True,
+        aggregat=None,
+        tags_cibles=None,
+        cohorte=None,
+        type_colonnes=True,
+    ) -> pd.DataFrame:
+        """Renvoie un dataframe listant toutes les données
+        des moyennes/classements/nb_inscrits/min/max/moy
+        des étudiants aux différents tags.
+
+        tags_cibles limitent le dataframe aux tags indiqués
+        type_colonnes indiquent si les colonnes doivent être passées en multiindex
+
+        Args:
+            administratif: Indique si les données administratives sont incluses
+            aggregat: l'aggrégat représenté
+            tags_cibles: la liste des tags ciblés
+            cohorte: la cohorte représentée
+        Returns:
+            Le dataframe complet de synthèse
+        """
+        if not self.is_significatif():
+            return None
+
+        # Les tags visés
+        tags_tries = self.get_all_significant_tags()
+        if not tags_cibles:
+            tags_cibles = tags_tries
+        tags_cibles = sorted(tags_cibles)
+
+        # Les tags visés avec des notes
+
+        # Les étudiants visés
+        if administratif:
+            df = df_administratif(self.etuds, aggregat, cohorte)
+        else:
+            df = pd.DataFrame(index=self.etudids)
+
+        # Ajout des données par tags
+        for tag in tags_cibles:
+            moy_tag_df = self.moyennes_tags[tag].to_df(aggregat, cohorte)
+            df = df.join(moy_tag_df)
+
+        # Tri par nom, prénom
+        if administratif:
+            colonnes_tries = [
+                _get_champ_administratif(champ, aggregat, cohorte)
+                for champ in CHAMPS_ADMINISTRATIFS[1:]
+            ]  # Nom + Prénom
+            df = df.sort_values(by=colonnes_tries)
+
+        # Conversion des colonnes en multiindex
+        if type_colonnes:
+            df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(df.columns)
+
+        return df
+
+    def has_etuds(self):
+        """Indique si un tabletag contient des étudiants"""
+        return len(self.etuds) > 0
+
+    def is_significatif(self):
+        """Indique si une tabletag a des données"""
+        # A des étudiants
+        if not self.etuds:
+            return False
+        # A des tags avec des notes
+        tags_tries = self.get_all_significant_tags()
+        if not tags_tries:
+            return False
+        return True
+
+
+def _get_champ_administratif(champ, aggregat=None, cohorte=None):
+    """Pour un champ donné, renvoie l'index (ou le multindex)
+    à intégrer au dataframe"""
+    liste = []
+    if aggregat:
+        liste += [aggregat]
+    liste += ["Administratif", "Identité"]
+    if cohorte:
+        liste += [champ]
+    liste += [champ]
+    return tuple(liste)
+
+
+def df_administratif(
+    etuds: list[Identite], aggregat=None, cohorte=None
+) -> pd.DataFrame:
+    """Renvoie un dataframe donnant les données administratives
+    des étudiants du TableTag
+
+    Args:
+        etuds: Identité des étudiants générant les données administratives
+    """
+    identites = {etud.etudid: etud for etud in etuds}
+
+    donnees = {}
+    etud: Identite = None
+    for etudid, etud in identites.items():
+        data = {
+            CHAMPS_ADMINISTRATIFS[0]: etud.civilite_str,
+            CHAMPS_ADMINISTRATIFS[1]: etud.nom,
+            CHAMPS_ADMINISTRATIFS[2]: etud.prenom_str,
+        }
+        donnees[etudid] = {
+            _get_champ_administratif(champ, aggregat, cohorte): data[champ]
+            for champ in CHAMPS_ADMINISTRATIFS
+        }
+
+    colonnes = [
+        _get_champ_administratif(champ, aggregat, cohorte)
+        for champ in CHAMPS_ADMINISTRATIFS
+    ]
+    df = pd.DataFrame.from_dict(donnees, orient="index", columns=colonnes)
+    df = df.sort_values(by=colonnes[1:])
+    return df

app/pe/pe_interclasstag.py

@@ -1,160 +0,0 @@
-##############################################################################
-#
-# Gestion scolarite IUT
-#
-# Copyright (c) 1999 - 2024 Emmanuel Viennet.  All rights reserved.
-#
-# This program is free software; you can redistribute it and/or modify
-# it under the terms of the GNU General Public License as published by
-# the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or
-# (at your option) any later version.
-#
-# This program is distributed in the hope that it will be useful,
-# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
-# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
-# GNU General Public License for more details.
-#
-# You should have received a copy of the GNU General Public License
-# along with this program; if not, write to the Free Software
-# Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA  02111-1307  USA
-#
-#   Emmanuel Viennet      emmanuel.viennet@viennet.net
-#
-##############################################################################
-
-##############################################################################
-#  Module "Avis de poursuite d'étude"
-#  conçu et développé par Cléo Baras (IUT de Grenoble)
-##############################################################################
-
-"""
-Created on Thu Sep  8 09:36:33 2016
-
-@author: barasc
-"""
-
-import pandas as pd
-import numpy as np
-
-from app.pe.pe_tabletags import TableTag
-from app.pe.pe_moytag import MoyennesTag
-import app.pe.pe_etudiant as pe_etudiant
-import app.pe.rcss.pe_rcs as pe_rcs
-import app.pe.pe_rcss_jury as pe_rcss_jury
-import app.pe.pe_rcstag as pe_rcstag
-
-
-class RCSInterclasseTag(TableTag):
-    """
-    Interclasse l'ensemble des étudiants diplômés à une année
-    donnée (celle du jury), pour un RCS donné (par ex: 'S2', '3S')
-    en reportant :
-
-    * les moyennes obtenues sur la trajectoire qu'il ont suivi pour atteindre
-    le numéro de semestre de fin de l'aggrégat (indépendamment de son
-    formsemestre)
-    * calculant le classement sur les étudiants diplômes
-    """
-
-    def __init__(
-        self,
-        nom_rcs: str,
-        etudiants: pe_etudiant.EtudiantsJuryPE,
-        rcss_jury_pe: pe_rcss_jury.RCSsJuryPE,
-        rcss_tags: dict[tuple, pe_rcstag.RCSTag],
-    ):
-        TableTag.__init__(self)
-
-        self.nom_rcs = nom_rcs
-        """Le nom du RCS interclassé"""
-
-        self.nom = self.get_repr()
-        """Représentation textuelle de l'interclassement"""
-
-        self.diplomes_ids = etudiants.etudiants_diplomes
-        """Identité des étudiants diplômés"""
-
-        self.etudiants_diplomes = {etudid for etudid in self.diplomes_ids}
-        """Etudids des étudiants diplômés"""
-
-        # Les RCSemX et leur versions taggués SxTag, en ne gardant que
-        # celles associées à l'aggrégat
-        self.rcss: dict[int, pe_rcs.RCS] = {}
-        """Ensemble des trajectoires associées à l'aggrégat"""
-        for trajectoire_id in rcss_jury_pe.trajectoires:
-            trajectoire = rcss_jury_pe.trajectoires[trajectoire_id]
-            if trajectoire_id[0] == nom_rcs:
-                self.rcss[trajectoire_id] = trajectoire
-
-        self.trajectoires_taggues: dict[int, pe_rcs.RCS] = {}
-        """Ensemble des trajectoires tagguées associées à l'aggrégat"""
-        for trajectoire_id in self.rcss:
-            self.trajectoires_taggues[trajectoire_id] = rcss_tags[trajectoire_id]
-
-        # Les trajectoires suivies par les étudiants du jury, en ne gardant que
-        # celles associées aux diplomés
-        self.suivi: dict[int, pe_rcs.RCS] = {}
-        """Association entre chaque étudiant et la trajectoire tagguée à prendre en
-        compte pour l'aggrégat"""
-        for etudid in self.diplomes_ids:
-            self.suivi[etudid] = rcss_jury_pe.trajectoires_suivies[etudid][nom_rcs]
-
-        self.tags_sorted = self.do_taglist()
-        """Liste des tags (triés par ordre alphabétique)"""
-
-        # Construit la matrice de notes
-        self.notes = self.compute_notes_matrice()
-        """Matrice des notes de l'aggrégat"""
-
-        # Synthétise les moyennes/classements par tag
-        self.moyennes_tags: dict[str, MoyennesTag] = {}
-        for tag in self.tags_sorted:
-            moy_gen_tag = self.notes[tag]
-            self.moyennes_tags[tag] = MoyennesTag(tag, moy_gen_tag)
-
-        # Est significatif ? (aka a-t-il des tags et des notes)
-        self.significatif = len(self.tags_sorted) > 0
-
-    def get_repr(self) -> str:
-        """Une représentation textuelle"""
-        return f"Aggrégat {self.nom_rcs}"
-
-    def do_taglist(self):
-        """Synthétise les tags à partir des trajectoires_tagguées
-
-        Returns:
-            Une liste de tags triés par ordre alphabétique
-        """
-        tags = []
-        for trajectoire in self.trajectoires_taggues.values():
-            tags.extend(trajectoire.tags_sorted)
-        return sorted(set(tags))
-
-    def compute_notes_matrice(self):
-        """Construit la matrice de notes (etudid x tags)
-        retraçant les moyennes obtenues par les étudiants dans les semestres associés à
-        l'aggrégat (une trajectoire ayant pour numéro de semestre final, celui de l'aggrégat).
-        """
-        # nb_tags = len(self.tags_sorted)   unused ?
-        # nb_etudiants = len(self.diplomes_ids)
-
-        # Index de la matrice (etudids -> dim 0, tags -> dim 1)
-        etudids = list(self.diplomes_ids)
-        tags = self.tags_sorted
-
-        # Partant d'un dataframe vierge
-        df = pd.DataFrame(np.nan, index=etudids, columns=tags)
-
-        for trajectoire in self.trajectoires_taggues.values():
-            # Charge les moyennes par tag de la trajectoire tagguée
-            notes = trajectoire.notes
-            # Etudiants/Tags communs entre la trajectoire_tagguée et les données interclassées
-            etudids_communs = df.index.intersection(notes.index)
-            tags_communs = df.columns.intersection(notes.columns)
-
-            # Injecte les notes par tag
-            df.loc[etudids_communs, tags_communs] = notes.loc[
-                etudids_communs, tags_communs
-            ]
-
-        return df

app/pe/pe_jury.py

@@ -51,13 +51,18 @@ import numpy as np
 import pandas as pd
 
 from app.pe.rcss import pe_rcs
-from app.pe import pe_sxtag
+from app.pe.moys import pe_sxtag
 from app.pe.pe_affichage import NOM_STAT_PROMO, SANS_NOTE, NOM_STAT_GROUPE
 import app.pe.pe_affichage as pe_affichage
 import app.pe.pe_etudiant as pe_etudiant
-from app.pe.pe_rcstag import RCSTag
-from app.pe.pe_ressemtag import ResSemBUTTag
-from app.pe.pe_interclasstag import RCSInterclasseTag
+from app.pe.moys import (
+    pe_tabletags,
+    pe_ressemtag,
+    pe_sxtag,
+    pe_rcstag,
+    pe_interclasstag,
+    pe_moytag,
+)
 import app.pe.pe_rcss_jury as pe_rcss_jury
 
 
@@ -85,8 +90,7 @@ class JuryPE(object):
         )
         # Chargement des étudiants à prendre en compte dans le jury
         pe_affichage.pe_print(
-            f"""*** Recherche et chargement des étudiants diplômés en {
-                self.diplome}"""
+            f"""*** Recherche des étudiants diplômés 🎓 en {self.diplome}"""
         )
         self.etudiants = pe_etudiant.EtudiantsJuryPE(
             self.diplome
@@ -110,8 +114,8 @@ class JuryPE(object):
                     self._gen_xls_sxtags(zipfile)
                     self._gen_rcsemxs()
                     self._gen_xls_rcstags(zipfile)
-                    # self._gen_xls_interclassements_rcss(zipfile)
-                    # self._gen_xls_synthese_jury_par_tag(zipfile)
+                    self._gen_xls_interclasstags(zipfile)
+                    self._gen_xls_synthese_jury_par_tag(zipfile)
                     # self._gen_xls_synthese_par_etudiant(zipfile)
                 except Exception as e:
                     raise e
@@ -159,7 +163,7 @@ class JuryPE(object):
         self.ressembuttags = {}
         for frmsem_id, formsemestre in formsemestres.items():
             # Crée le semestre_tag et exécute les calculs de moyennes
-            self.ressembuttags[frmsem_id] = ResSemBUTTag(formsemestre)
+            self.ressembuttags[frmsem_id] = pe_ressemtag.ResSemBUTTag(formsemestre)
 
         # Intègre le bilan des semestres taggués au zip final
         output = io.BytesIO()
@@ -170,7 +174,7 @@ class JuryPE(object):
             for res_sem_tag in self.ressembuttags.values():
                 onglet = res_sem_tag.get_repr(verbose=True)
                 onglets += []
-                df = res_sem_tag.df_moyennes_et_classements()
+                df = res_sem_tag.to_df()
                 # écriture dans l'onglet
                 df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
             pe_affichage.pe_print(f"=> Export excel de {', '.join(onglets)}")
@@ -219,7 +223,6 @@ class JuryPE(object):
         for rcf_id, rcf in self.rcss_jury.semXs.items():
             # SxTag traduisant le RCF
             sxtag_id = rcf_id
-
             self.sxtags[sxtag_id] = pe_sxtag.SxTag(sxtag_id, rcf, self.ressembuttags)
 
         # Intègre le bilan des semestres taggués au zip final
@@ -230,14 +233,15 @@ class JuryPE(object):
             onglets = []
             for sxtag in self.sxtags.values():
                 onglet = sxtag.get_repr(verbose=False)
+                if sxtag.is_significatif():
+                    df = sxtag.to_df()
                     onglets += [onglet]
-                df = sxtag.df_moyennes_et_classements()
                     # 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)
-
+        if onglets:
             self.add_file_to_zip(
                 zipfile,
                 f"semestres_taggues_{self.diplome}.xlsx",
@@ -279,7 +283,7 @@ class JuryPE(object):
 
         self.rcss_tags = {}
         for rcs_id, rcsemx in self.rcss_jury.rcsemxs.items():
-            self.rcss_tags[rcs_id] = RCSTag(rcsemx, self.sxtags)
+            self.rcss_tags[rcs_id] = pe_rcstag.RCSTag(rcsemx, self.sxtags)
 
         # Intègre le bilan des trajectoires tagguées au zip final
         output = io.BytesIO()
@@ -289,13 +293,15 @@ class JuryPE(object):
             onglets = []
             for rcs_tag in self.rcss_tags.values():
                 onglet = rcs_tag.get_repr(verbose=False)
+                if rcs_tag.is_significatif():
+                    df = rcs_tag.to_df()
                     onglets += [onglet]
-                df = rcs_tag.df_moyennes_et_classements()
                     # 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)
 
+        if onglets:
             self.add_file_to_zip(
                 zipfile,
                 f"RCRCFs_{self.diplome}.xlsx",
@@ -303,13 +309,51 @@ class JuryPE(object):
                 path="details",
             )
 
-    def _gen_xls_interclassements_rcss(self, zipfile: ZipFile):
-        """Intègre le bilan des RCS (interclassé par promo) au zip"""
-        # Génère les interclassements (par promo et) par (nom d') aggrégat
-        pe_affichage.pe_print("*** Génère les interclassements")
-        self.interclassements_taggues = compute_interclassements(
-            self.etudiants, self.rcss_jury, self.rcss_tags
+    def _gen_xls_interclasstags(self, zipfile: ZipFile):
+        """Génère les interclassements sur la promo de diplômés
+        par (nom d') aggrégat
+        en distinguant les interclassements par accronymes d'UEs (sur les SxTag)
+        et ceux par compétences (sur les RCSTag).
+        """
+        pe_affichage.pe_print(
+            "*** Génère les interclassements sur chaque type de RCS/agrgégat"
         )
+        self.interclasstags = {
+            pe_moytag.CODE_MOY_UE: {},
+            pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES: {},
+        }
+
+        etudiants_diplomes = self.etudiants.etudiants_diplomes
+
+        # Les interclassements par UE
+        for Sx in pe_rcs.TOUS_LES_SEMESTRES:
+            pe_affichage.pe_print(
+                f"--> Interclassement par (acronyme d')UEs pour le RCS {Sx}"
+            )
+            interclass = pe_interclasstag.InterClassTag(
+                Sx,
+                pe_moytag.CODE_MOY_UE,
+                etudiants_diplomes,
+                self.rcss_jury.semXs,
+                self.sxtags,
+                self.rcss_jury.semXs_suivis,
+            )
+            self.interclasstags[pe_moytag.CODE_MOY_UE][Sx] = interclass
+
+        # Les interclassements par compétences
+        for nom_rcs in pe_rcs.TOUS_LES_RCS:
+            pe_affichage.pe_print(
+                f"--> Interclassement par compétences pour le RCS {nom_rcs}"
+            )
+            interclass = pe_interclasstag.InterClassTag(
+                nom_rcs,
+                pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES,
+                etudiants_diplomes,
+                self.rcss_jury.rcsemxs,
+                self.rcss_tags,
+                self.rcss_jury.rcsemxs_suivis,
+            )
+            self.interclasstags[pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES][nom_rcs] = interclass
 
         # Intègre le bilan des aggrégats (interclassé par promo) au zip final
         output = io.BytesIO()
@@ -317,20 +361,26 @@ class JuryPE(object):
             output, engine="openpyxl"
         ) as writer:
             onglets = []
-            for interclass_tag in self.interclassements_taggues.values():
-                if interclass_tag.significatif:  # Avec des notes
-                    onglet = interclass_tag.get_repr()
+            for type_interclass in [
+                pe_moytag.CODE_MOY_UE,
+                pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES,
+            ]:
+                interclasstag = self.interclasstags[type_interclass]
+                for nom_rcs, interclass in interclasstag.items():
+                    onglet = interclass.get_repr()
+                    if interclass.is_significatif():
+                        df = interclass.to_df(cohorte="Promo")
                         onglets += [onglet]
-                    df = interclass_tag.df_moyennes_et_classements()
                         # 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)
 
+        if onglets:
             self.add_file_to_zip(
                 zipfile,
-            f"interclassements_taggues_{self.diplome}.xlsx",
+                f"InterClassTags_{self.diplome}.xlsx",
                 output.read(),
                 path="details",
             )
@@ -347,7 +397,8 @@ class JuryPE(object):
             output, engine="openpyxl"
         ) as writer:
             onglets = []
-            for onglet, df in self.synthese.items():
+            for (tag, type_moy), df in self.synthese.items():
+                onglet = f"{tag} {type_moy}"
                 onglets += [onglet]
                 # écriture dans l'onglet:
                 df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
@@ -407,11 +458,14 @@ class JuryPE(object):
         self.zipdata.seek(0)
         return self.zipdata
 
-    def do_tags_list(self, interclassements: dict[str, RCSInterclasseTag]):
+    def _do_tags_list(self, interclassements: dict[str, dict]):
         """La liste des tags extraites des interclassements"""
         tags = []
-        for aggregat in interclassements:
-            interclass = interclassements[aggregat]
+        # Pour chaque type d'interclassements
+        for type in interclassements:
+            interclassement = interclassements[type]
+            for aggregat in interclassement:
+                interclass = interclassement[aggregat]
                 if interclass.tags_sorted:
                     tags.extend(interclass.tags_sorted)
             tags = sorted(set(tags))
@@ -423,155 +477,80 @@ class JuryPE(object):
 
     def synthetise_jury_par_tags(self) -> dict[pd.DataFrame]:
         """Synthétise tous les résultats du jury PE dans des dataframes,
-        dont les onglets sont les tags"""
+        dont les onglets sont les tags et des types de calcul de moyennes
+        (par UEs ou par compétences)"""
 
-        pe_affichage.pe_print("*** Synthèse finale des moyennes par tag***")
+        pe_affichage.pe_print(
+            "*** Synthèse finale des moyennes par tag et par type de moyennes (UEs ou Compétences)***"
+        )
 
         synthese = {}
         pe_affichage.pe_print("  -> Synthèse des données administratives")
         synthese["administratif"] = self.etudiants.df_administratif(self.diplomes_ids)
 
-        tags = self.do_tags_list(self.interclassements_taggues)
+        tags = self._do_tags_list(self.interclasstags)
         for tag in tags:
-            pe_affichage.pe_print(f"  -> Synthèse du tag {tag}")
-            synthese[tag] = self.df_tag(tag)
+            for type_moy in [pe_moytag.CODE_MOY_UE, pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES]:
+                pe_affichage.pe_print(f"  -> Synthèse du tag {tag} par {type_moy}")
+                synthese[(tag, type_moy)] = self.df_tag_type(tag, type_moy)
         return synthese
 
-    def df_tag(self, tag):
-        """Génère le DataFrame synthétisant les moyennes/classements (groupe,
-        interclassement promo) pour tous les aggrégats prévus,
+    def df_tag_type(self, tag, type_moy, type_colonnes=True):
+        """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,
         tels que fourni dans l'excel final.
 
+        Si type=UEs => tous les sxtag du tag
+        Si type=Compétences => tous les rcstag du tag
+
         Args:
             tag: Un des tags (a minima `but`)
+            type_moy: Un type de moyenne
 
         Returns:
         """
 
-        etudids = list(self.diplomes_ids)
-
         # Les données des étudiants
-        donnees_etudiants = {}
-        for etudid in etudids:
-            etudiant = self.etudiants.identites[etudid]
-            donnees_etudiants[etudid] = {
-                ("Identité", "", "Civilite"): etudiant.civilite_str,
-                ("Identité", "", "Nom"): etudiant.nom,
-                ("Identité", "", "Prenom"): etudiant.prenom,
-            }
-        df_synthese = pd.DataFrame.from_dict(donnees_etudiants, orient="index")
+        etuds = [etud for etudid, etud in self.etudiants.etudiants_diplomes.items()]
+        df = pe_tabletags.df_administratif(etuds, aggregat="", cohorte="")
 
-        # Ajout des aggrégats
-        for aggregat in pe_rcs.TOUS_LES_RCS:
-            descr = app.pe.rcss.pe_rcs.TYPES_RCS[aggregat]["descr"]
+        if type_moy == pe_moytag.CODE_MOY_UE:
+            aggregats = pe_rcs.TOUS_LES_SEMESTRES
+        else:
+            aggregats = pe_rcs.TOUS_LES_RCS
 
-            # Les trajectoires (tagguées) suivies par les étudiants pour l'aggrégat et le tag
-            # considéré
-            trajectoires_tagguees = []
-            for etudid in etudids:
-                trajectoire = self.rcss_jury.trajectoires_suivies[etudid][aggregat]
-                if trajectoire:
-                    tid = trajectoire.sxtag_id
-                    trajectoire_tagguee = self.rcss_tags[tid]
-                    if (
-                        tag in trajectoire_tagguee.moyennes_tags
-                        and trajectoire_tagguee not in trajectoires_tagguees
-                    ):
-                        trajectoires_tagguees.append(trajectoire_tagguee)
+        for aggregat in aggregats:
+            print(aggregat)
+            # Descr de l'aggrégat
+            descr = pe_rcs.TYPES_RCS[aggregat]["descr"]
 
-            # Combien de notes vont être injectées ?
-            nbre_notes_injectees = 0
-            for traj in trajectoires_tagguees:
-                moy_traj = traj.moyennes_tags[tag]
-                inscrits_traj = moy_traj.inscrits_ids
-                etudids_communs = set(etudids) & set(inscrits_traj)
-                nbre_notes_injectees += len(etudids_communs)
+            # L'interclassement associé
+            interclass = self.interclasstags[type_moy][aggregat]
 
-            # Si l'aggrégat est significatif (aka il y a des notes)
-            if nbre_notes_injectees > 0:
-                # Ajout des données classements & statistiques
-                nom_stat_promo = f"{NOM_STAT_PROMO} {self.diplome}"
-                donnees = pd.DataFrame(
-                    index=etudids,
-                    columns=[
-                        [descr] * (1 + 4 * 2),
-                        [""] + [NOM_STAT_GROUPE] * 4 + [nom_stat_promo] * 4,
-                        ["note"] + ["class.", "min", "moy", "max"] * 2,
-                    ],
+            if interclass.is_significatif():
+                # Le dataframe du classement sur le groupe
+                df_groupe = interclass.compute_df_synthese_moyennes_tag(
+                    tag, aggregat=aggregat, type_colonnes=False
                 )
+                df = df.join(df_groupe)
 
-                for traj in trajectoires_tagguees:
-                    # Les données des trajectoires_tagguees
-                    moy_traj = traj.moyennes_tags[tag]
+                # Le dataframe du classement sur la promo
+                df_promo = interclass.to_df(
+                    administratif=False,
+                    aggregat=aggregat,
+                    tags_cibles=[tag],
+                    cohorte="Promo",
+                    type_colonnes=False,
+                )
+                df = df.join(df_promo)
 
-                    # Les étudiants communs entre tableur de synthèse et trajectoires
-                    inscrits_traj = moy_traj.inscrits_ids
-                    etudids_communs = list(set(etudids) & set(inscrits_traj))
-
-                    # Les notes
-                    champ = (descr, "", "note")
-                    notes_traj = moy_traj.get_notes()
-                    donnees.loc[etudids_communs, champ] = notes_traj.loc[
-                        etudids_communs
-                    ]
-
-                    # Les rangs
-                    champ = (descr, NOM_STAT_GROUPE, "class.")
-                    rangs = moy_traj.get_rangs_inscrits()
-                    donnees.loc[etudids_communs, champ] = rangs.loc[etudids_communs]
-
-                    # Les mins
-                    champ = (descr, NOM_STAT_GROUPE, "min")
-                    mins = moy_traj.get_min()
-                    donnees.loc[etudids_communs, champ] = mins.loc[etudids_communs]
-
-                    # Les max
-                    champ = (descr, NOM_STAT_GROUPE, "max")
-                    maxs = moy_traj.get_max()
-                    donnees.loc[etudids_communs, champ] = maxs.loc[etudids_communs]
-
-                    # Les moys
-                    champ = (descr, NOM_STAT_GROUPE, "moy")
-                    moys = moy_traj.get_moy()
-                    donnees.loc[etudids_communs, champ] = moys.loc[etudids_communs]
-
-                # Ajoute les données d'interclassement
-                interclass = self.interclassements_taggues[aggregat]
-                moy_interclass = interclass.moyennes_tags[tag]
-
-                # Les étudiants communs entre tableur de synthèse et l'interclassement
-                inscrits_interclass = moy_interclass.inscrits_ids
-                etudids_communs = list(set(etudids) & set(inscrits_interclass))
-
-                # Les classements d'interclassement
-                champ = (descr, nom_stat_promo, "class.")
-                rangs = moy_interclass.get_rangs_inscrits()
-                donnees.loc[etudids_communs, champ] = rangs.loc[etudids_communs]
-
-                # Les mins
-                champ = (descr, nom_stat_promo, "min")
-                mins = moy_interclass.get_min()
-                donnees.loc[etudids_communs, champ] = mins.loc[etudids_communs]
-
-                # Les max
-                champ = (descr, nom_stat_promo, "max")
-                maxs = moy_interclass.get_max()
-                donnees.loc[etudids_communs, champ] = maxs.loc[etudids_communs]
-
-                # Les moys
-                champ = (descr, nom_stat_promo, "moy")
-                moys = moy_interclass.get_moy()
-                donnees.loc[etudids_communs, champ] = moys.loc[etudids_communs]
-
-                df_synthese = df_synthese.join(donnees)
+        # Conversion des colonnes en multiindex
+        if type_colonnes:
+            df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(df.columns)
+        return df
         # Fin de l'aggrégat
 
-        # Tri par nom/prénom
-        df_synthese.sort_values(
-            by=[("Identité", "", "Nom"), ("Identité", "", "Prenom")], inplace=True
-        )
-        return df_synthese
-
     def synthetise_jury_par_etudiants(self) -> dict[pd.DataFrame]:
         """Synthétise tous les résultats du jury PE dans des dataframes,
         dont les onglets sont les étudiants"""
@@ -600,7 +579,7 @@ class JuryPE(object):
     def df_synthese_etudiant(self, etudid: int) -> pd.DataFrame:
         """Créé un DataFrame pour un étudiant donné par son etudid, retraçant
         toutes ses moyennes aux différents tag et aggrégats"""
-        tags = self.do_tags_list(self.interclassements_taggues)
+        tags = self._do_tags_list(self.interclasstags)
 
         donnees = {}
 
@@ -620,7 +599,7 @@ class JuryPE(object):
                     trajectoire_tagguee = self.rcss_tags[trajectoire.sxtag_id]
                     if tag in trajectoire_tagguee.moyennes_tags:
                         # L'interclassement
-                        interclass = self.interclassements_taggues[aggregat]
+                        interclass = self.interclasstags[aggregat]
 
                         # Injection des données dans un dictionnaire
                         donnees[tag] |= get_dict_synthese_aggregat(
@@ -662,25 +641,6 @@ def get_formsemestres_etudiants(etudiants: pe_etudiant.EtudiantsJuryPE) -> dict:
     return semestres
 
 
-def compute_interclassements(
-    etudiants: pe_etudiant.EtudiantsJuryPE,
-    trajectoires_jury_pe: pe_rcss_jury.RCSsJuryPE,
-    trajectoires_tagguees: dict[tuple, pe_rcs.RCS],
-):
-    """Interclasse les étudiants, (nom d') aggrégat par aggrégat,
-    pour fournir un classement sur la promo. Le classement est établi au regard du nombre
-    d'étudiants ayant participé au même aggrégat.
-    """
-    aggregats_interclasses_taggues = {}
-    for nom_aggregat in pe_rcs.TOUS_LES_RCS:
-        pe_affichage.pe_print(f"   --> Interclassement {nom_aggregat}")
-        interclass = RCSInterclasseTag(
-            nom_aggregat, etudiants, trajectoires_jury_pe, trajectoires_tagguees
-        )
-        aggregats_interclasses_taggues[nom_aggregat] = interclass
-    return aggregats_interclasses_taggues
-
-
 def get_defaut_dict_synthese_aggregat(nom_rcs: str, diplome: int) -> dict:
     """Renvoie le dictionnaire de synthèse (à intégrer dans
     un tableur excel) pour décrire les résultats d'un aggrégat
@@ -723,8 +683,8 @@ def get_defaut_dict_synthese_aggregat(nom_rcs: str, diplome: int) -> dict:
 
 def get_dict_synthese_aggregat(
     aggregat: str,
-    trajectoire_tagguee: RCSTag,
-    interclassement_taggue: RCSInterclasseTag,
+    trajectoire_tagguee: pe_rcstag.RCSTag,
+    interclassement_taggue: pe_interclasstag.InterClassTag,
     etudid: int,
     tag: str,
     diplome: int,

app/pe/pe_tabletags.py

@@ -1,122 +0,0 @@
-# -*- mode: python -*-
-# -*- coding: utf-8 -*-
-
-##############################################################################
-#
-# Gestion scolarite IUT
-#
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-# Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA  02111-1307  USA
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-#   Emmanuel Viennet      emmanuel.viennet@viennet.net
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-#  Module "Avis de poursuite d'étude"
-#  conçu et développé par Cléo Baras (IUT de Grenoble)
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-
-"""
-Created on Thu Sep  8 09:36:33 2016
-
-@author: barasc
-"""
-
-import pandas as pd
-
-from app.models import Identite
-
-TAGS_RESERVES = ["but"]
-
-
-class TableTag(object):
-    def __init__(self):
-        """Classe centralisant différentes méthodes communes aux
-        SemestreTag, TrajectoireTag, AggregatInterclassTag
-        """
-        # Les étudiants
-        # self.etuds: list[Identite] = None  # A venir
-        """Les étudiants"""
-        # self.etudids: list[int] = {}
-        """Les etudids"""
-
-    def add_etuds(self, etuds: list[Identite]):
-        """Mémorise les informations sur les étudiants
-
-        Args:
-            etuds: la liste des identités de l'étudiant
-        """
-        # self.etuds = etuds
-        self.etudids = list({etud.etudid for etud in etuds})
-
-    def get_all_tags(self):
-        """Liste des tags de la table, triée par ordre alphabétique,
-        extraite des clés du dictionnaire ``moyennes_tags`` connues (tags en doublon
-        possible).
-
-        Returns:
-            Liste de tags triés par ordre alphabétique
-        """
-        return sorted(list(self.moyennes_tags.keys()))
-
-    def df_moyennes_et_classements(self) -> pd.DataFrame:
-        """Renvoie un dataframe listant toutes les moyennes,
-        et les classements des étudiants pour tous les tags.
-
-        Est utilisé pour afficher le détail d'un tableau taggué
-        (semestres, trajectoires ou aggrégat)
-
-        Returns:
-            Le dataframe des notes et des classements
-        """
-
-        etudiants = {etud.etudid: [etud.nom, etud.prenom] for etud in self.etuds}
-        df = pd.DataFrame.from_dict(etudiants, orient="index", columns=["nom", "prenom"])
-
-        tags_tries = self.get_all_tags()
-        for tag in tags_tries:
-            moy_tag = self.moyennes_tags[tag]
-            for acronyme in moy_tag.moyennes:
-                moy = moy_tag.moyennes[acronyme]  # une moyenne
-                df = df.join(moy.synthese["notes"].rename(f"Moy {tag}-{acronyme}"))
-                df = df.join(
-                    moy.synthese["classements"].rename(f"Class {tag}-{acronyme}")
-                )
-            moy_gen = moy_tag.moyenne_gen
-            df = df.join(moy_gen.synthese["notes"].rename(f"Moy {tag} (gen)"))
-            df = df.join(moy_gen.synthese["classements"].rename(f"Class {tag} (gen)"))
-
-        df.sort_values(by=["nom", "prenom"])
-
-        return df
-
-    def df_notes(self) -> pd.DataFrame | None:
-        """Renvoie un dataframe (etudid x tag) listant toutes les moyennes par tags
-
-        Returns:
-            Un dataframe etudids x tag (avec tag par ordre alphabétique)
-        """
-        tags_tries = self.get_all_tags()
-        if tags_tries:
-            dict_series = {}
-            for tag in tags_tries:
-                # Les moyennes associés au tag
-                moy_tag = self.moyennes_tags[tag]
-                dict_series[tag] = moy_tag.synthese["notes"]
-            df = pd.DataFrame(dict_series)
-            return df

app/pe/rcss/pe_rcsemx.py

@@ -10,7 +10,7 @@ Created on 01-2024
 """
 
 from app.models import FormSemestre
-from app.pe import pe_sxtag, pe_affichage
+from app.pe.moys import pe_sxtag
 from app.pe.rcss import pe_rcs, pe_trajectoires