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Comecando as listagens de alunos

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......@@ -5,13 +5,46 @@ import numpy as np
#~ AO CHAMAR A FUNCAO VERIFICAR SE TEM ALGO NA CACHE
from utils.situations import *
import pandas as pd
ANO_ATUAL = 2017
SEMESTRE_ATUAL = 2
def listagem_alunos_ativos(df):
return list(df["MATR_ALUNO"][df["FORMA_EVASAO"] == EvasionForm.EF_ATIVO].drop_duplicates())
def listagem_alunos(df):
#~ ativos = df[["MATR_ALUNO", "NOME_PESSOA",]][df["FORMA_EVASAO"] == EvasionForm.EF_ATIVO].drop_duplicates()
situacoes = df.groupby(["MATR_ALUNO", "NOME_PESSOA", "FORMA_EVASAO"])
situacoes = list(pd.DataFrame({'count' : situacoes.size()}).reset_index().groupby(["FORMA_EVASAO"]))
#~ Cria lista de nome de listagens
#~ Percorre o situacoes, verifica se o grupo esta em algumas das listagens e insere na correta (ou se não achar insere na listagem de outros)
#~ Retorna dicionario com as listagens
#~ print(list(situacoes.indices))
#~ print(list(situacoes))
#~ iras = ira_alunos(df)
return list()
def ira_alunos(df):
iras = ira_por_quantidade_disciplinas(df)
for i in iras:
ira_total = 0
carga_total = 0
for semestre in iras[i]:
ira_total += iras[i][semestre][0]*iras[i][semestre][2]
carga_total+=iras[i][semestre][2]
if(carga_total != 0):
iras[i] = ira_total/carga_total
else:
iras[i] = 0
return iras
def taxa_aprovacao(df):
aprovacoes_semestres = indice_aprovacao_semestral(df)
......@@ -105,6 +138,7 @@ def ira_por_quantidade_disciplinas(df):
for periodo in students[matr]:
if (students[matr][periodo][2] != 0):
students[matr][periodo][0] /= students[matr][periodo][2] * 100
return (students)
......
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