app/pe/moys/pe_ressemtag.py

@@ -155,7 +155,9 @@ class ResSemBUTTag(ResultatsSemestreBUT, pe_tabletags.TableTag):
             # pe_affichage.pe_print(f"  -> Traitement du tag {tag}")
             info_tag = tags_dict["personnalises"][tag]
             # Les moyennes générales par UEs
-            moy_ues_tag = self.compute_moy_ues_tag(info_tag=info_tag, pole=None)
+            moy_ues_tag = self.compute_moy_ues_tag(
+                self.ues_inscr_parcours_df, info_tag=info_tag, pole=None
+            )
             # Mémorise les moyennes
             self.moyennes_tags[tag] = pe_moytag.MoyennesTag(
                 tag,
@@ -176,7 +178,7 @@ class ResSemBUTTag(ResultatsSemestreBUT, pe_tabletags.TableTag):
         # Ajoute la moyenne générale par ressources
         if "moyennes_ue_res_sae" in options and options["moyennes_ue_res_sae"]:
             moy_res_gen = self.compute_moy_ues_tag(
-                info_tag=None, pole=ModuleType.RESSOURCE
+                self.ues_inscr_parcours_df, info_tag=None, pole=ModuleType.RESSOURCE
             )
             self.moyennes_tags["ressources"] = pe_moytag.MoyennesTag(
                 "ressources",
@@ -187,7 +189,9 @@ class ResSemBUTTag(ResultatsSemestreBUT, pe_tabletags.TableTag):
 
         # Ajoute la moyenne générale par saes
         if "moyennes_ue_res_sae" in options and options["moyennes_ue_res_sae"]:
-            moy_saes_gen = self.compute_moy_ues_tag(info_tag=None, pole=ModuleType.SAE)
+            moy_saes_gen = self.compute_moy_ues_tag(
+                self.ues_inscr_parcours_df, info_tag=None, pole=ModuleType.SAE
+            )
             self.moyennes_tags["saes"] = pe_moytag.MoyennesTag(
                 "saes",
                 pe_moytag.CODE_MOY_UE,
@@ -264,16 +268,21 @@ class ResSemBUTTag(ResultatsSemestreBUT, pe_tabletags.TableTag):
         return capitalisations
 
     def compute_moy_ues_tag(
-        self, info_tag: dict[int, dict] = None, pole=None
+        self,
+        ues_inscr_parcours_df: pd.DataFrame,
+        info_tag: dict[int, dict] = None,
+        pole=None,
     ) -> pd.DataFrame:
         """Calcule la moyenne par UE des étudiants pour un tag donné,
-        en ayant connaissance des informations sur le tag.
+        en ayant connaissance des informations sur le tag et des inscriptions des étudiants aux différentes UEs.
 
         info_tag détermine les modules pris en compte :
         * si non `None`, seuls les modules rattachés au tag sont pris en compte
         * si `None`, tous les modules (quelque soit leur rattachement au tag) sont pris
           en compte (sert au calcul de la moyenne générale par ressource ou SAE)
 
+        ues_inscr_parcours_df détermine les UEs pour lesquels le calcul d'une moyenne à un sens.
+
         `pole` détermine les modules pris en compte :
 
         * si `pole` vaut `ModuleType.RESSOURCE`, seules les ressources sont prises
@@ -282,10 +291,11 @@ class ResSemBUTTag(ResultatsSemestreBUT, pe_tabletags.TableTag):
         * si `pole` vaut `None` (ou toute autre valeur),
           tous les modules sont pris en compte (moyenne d'UEs)
 
-
         Les informations sur le tag sont un dictionnaire listant les modimpl_id rattachés au tag,
         et pour chacun leur éventuel coefficient de **repondération**.
 
+        Args:
+            ues_inscr_parcours_df: L'inscription aux UEs
         Returns:
             Le dataframe des moyennes du tag par UE
         """
@@ -332,6 +342,9 @@ class ResSemBUTTag(ResultatsSemestreBUT, pe_tabletags.TableTag):
         colonnes = [ue.id for ue in self.ues_standards]
         moyennes_ues_tag = moyennes_ues_tag[colonnes]
 
+        # Applique le masque d'inscription aux UE pour ne conserver que les UE dans lequel l'étudiant est inscrit
+        moyennes_ues_tag = moyennes_ues_tag[colonnes] * ues_inscr_parcours_df[colonnes]
+
         # Transforme les UEs en acronyme
         acronymes = [self.ues_to_acronymes[ue.id] for ue in self.ues_standards]
         moyennes_ues_tag.columns = acronymes

app/pe/moys/pe_tabletags.py

@@ -106,9 +106,6 @@ class TableTag(object):
         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:
@@ -123,6 +120,9 @@ class TableTag(object):
         else:
             df = pd.DataFrame(index=self.etudids)
 
+        if not self.is_significatif():
+            return df
+
         # Ajout des données par tags
         for tag in tags_cibles:
             if tag in self.moyennes_tags:

app/pe/pe_jury.py

@@ -90,7 +90,18 @@ class JuryPE(object):
         diplome : l'année d'obtention du diplome BUT et du jury de PE (généralement février XXXX)
     """
 
-    def __init__(self, diplome: int, formsemestre_id_base, options=None):
+    def __init__(
+        self,
+        diplome: int,
+        formsemestre_id_base,
+        options={
+            "moyennes_tags": True,
+            "moyennes_ue_res_sae": True,
+            "moyennes_ues_rcues": True,
+            "min_max_moy": False,
+            "publipostage": False,
+        },
+    ):
         pe_affichage.pe_start_log()
         self.diplome = diplome
         "L'année du diplome"
@@ -151,7 +162,11 @@ class JuryPE(object):
                     self._gen_xls_synthese_jury_par_tag(zipfile)
                     self._gen_html_synthese_par_etudiant(zipfile)
                 except Exception as e:
-                    raise e
+                    if pe_affichage.PE_DEBUG == True:
+                        raise e
+                    else:
+                        pe_affichage.pe_print(str(e))
+                    # raise e
             # et le log
             self._add_log_to_zip(zipfile)
 
@@ -222,14 +237,15 @@ class JuryPE(object):
         ) as writer:
             onglets = []
             for res_sem_tag in self.ressembuttags.values():
-                onglet = res_sem_tag.get_repr(verbose=True)
+                if res_sem_tag.is_significatif():
-                onglet = onglet.replace("Semestre ", "S")
+                    onglet = res_sem_tag.get_repr(verbose=True)
-                onglets += ["📊" + onglet]
+                    onglet = onglet.replace("Semestre ", "S")
-                df = res_sem_tag.to_df()
+                    onglets += ["📊" + onglet]
-                # Conversion colonnes en multiindex
+                    df = res_sem_tag.to_df(options=self.options)
-                df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
+                    # Conversion colonnes en multiindex
-                # écriture dans l'onglet
+                    df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
-                df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
+                    # écriture dans l'onglet
+                    df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
             pe_affichage.pe_print(
                 f"--> Export excel de {', '.join(onglets)}", info=True
             )
@@ -316,7 +332,7 @@ class JuryPE(object):
                 if sxtag.is_significatif():
                     onglet = sxtag.get_repr(verbose=False)
                     onglets += ["📊" + onglet]
-                    df = sxtag.to_df()
+                    df = sxtag.to_df(options=self.options)
                     # Conversion colonnes en multiindex
                     df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
 
@@ -416,7 +432,7 @@ class JuryPE(object):
                     onglet = rcs_tag.get_repr(verbose=False)
                     onglets += ["📊" + onglet]
 
-                    df = rcs_tag.to_df()
+                    df = rcs_tag.to_df(options=self.options)
                     # Conversion colonnes en multiindex
                     df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
                     onglets += ["📊" + onglet]
@@ -508,7 +524,7 @@ class JuryPE(object):
                     if interclass.is_significatif():
                         onglet = interclass.get_repr()
                         onglets += ["📊" + onglet]
-                        df = interclass.to_df(cohorte="Promo")
+                        df = interclass.to_df(cohorte="Promo", options=self.options)
                         # Conversion colonnes en multiindex
                         df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
                         onglets += [onglet]