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adega#46 Análise de desvio padrão no turma ingresso

parent 19b6acde
...@@ -9,8 +9,7 @@ import numpy as np ...@@ -9,8 +9,7 @@ import numpy as np
ANO_ATUAL = 2017 ANO_ATUAL = 2017
SEMESTRE_ATUAL = 2 SEMESTRE_ATUAL = 2
def iras_alunos_turmas_ingressos(df):
def media_ira_turma_ingresso(df):
iras = ira_alunos(df) iras = ira_alunos(df)
turmas_ingresso_grr = df.groupby([ turmas_ingresso_grr = df.groupby([
...@@ -32,10 +31,26 @@ def media_ira_turma_ingresso(df): ...@@ -32,10 +31,26 @@ def media_ira_turma_ingresso(df):
semestre_ano = ano_semestre_do_grr[grr] semestre_ano = ano_semestre_do_grr[grr]
resultados[ semestre_ano ].append(iras[grr]) resultados[ semestre_ano ].append(iras[grr])
return resultados
def media_ira_turma_ingresso(df):
iras_alunos_por_turma = iras_alunos_turmas_ingressos(df)
# Calcula a média do ira para cada turma_ingresso # Calcula a média do ira para cada turma_ingresso
for r in resultados: resultados = {}
aux = np.array(resultados[r]) for r in iras_alunos_por_turma:
aux = np.array(iras_alunos_por_turma[r])
resultados[r] = np.mean(aux) resultados[r] = np.mean(aux)
return resultados return resultados
def desvio_padrao_turma_ingresso(df):
iras_alunos_por_turma = iras_alunos_turmas_ingressos(df)
# Calcula o desvio padrão para cada turma_ingresso
resultados = {}
for r in iras_alunos_por_turma:
aux = np.array(iras_alunos_por_turma[r])
resultados[r] = np.std(aux)
return resultados
...@@ -5,6 +5,7 @@ from script.analysis.student_analysis import * ...@@ -5,6 +5,7 @@ from script.analysis.student_analysis import *
from script.analysis.course_analysis import * from script.analysis.course_analysis import *
from script.analysis.admission_analysis import * from script.analysis.admission_analysis import *
from collections import defaultdict
try: try:
to_unicode = unicode to_unicode = unicode
...@@ -20,13 +21,13 @@ def build_cache(dataframe): ...@@ -20,13 +21,13 @@ def build_cache(dataframe):
for cod, df in dataframe.groupby('COD_CURSO'): for cod, df in dataframe.groupby('COD_CURSO'):
path = path + '/' + cod + '/' path = path + '/' + cod + '/'
generate_degree_data(path, df) # generate_degree_data(path, df)
generate_student_data(path+'students/',df) # generate_student_data(path+'students/',df)
generate_admission_data(path+'/admission/',df) generate_admission_data(path+'/admission/',df)
#generate_student_list(path) #generate_student_list(path)
generate_admission_data(path, dataframe) # generate_admission_data(path, dataframe)
generate_admission_list(path, dataframe) # generate_admission_list(path, dataframe)
generate_course_data(path+'disciplina/' ,dataframe) # generate_course_data(path+'disciplina/' ,dataframe)
def generate_degree_data(path, dataframe): def generate_degree_data(path, dataframe):
ensure_path_exists(path) ensure_path_exists(path)
...@@ -139,17 +140,31 @@ def generate_student_list(path): ...@@ -139,17 +140,31 @@ def generate_student_list(path):
def generate_admission_data(path,df): def generate_admission_data(path,df):
media_ira = media_ira_turma_ingresso(df)
listagem = [] listagem = []
# x é uma tupla (ano,semestre) analises = [
for x in media_ira: ("ira", media_ira_turma_ingresso(df)),
listagem.append({ ("desvio_padrao", desvio_padrao_turma_ingresso(df)),
"ira": media_ira[x], ]
# cria um dicionario com as analises para cada turma
turmas = defaultdict(dict)
for a in analises:
for x in a[1]:
turmas[x][ a[0] ] = a[1][x]
listagem = []
for t in turmas:
resumo_turma = {
"ano": x[0], "ano": x[0],
"semestre": x[1] "semestre": x[1]
}) }
for analise in turmas[t]:
resumo_turma[analise] = turmas[t][analise]
listagem.append(resumo_turma)
save_json(path+"lista_turma_ingresso.json", listagem) save_json(path+"lista_turma_ingresso.json", listagem)
......
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