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#~ TODO:
#~ FAZER CACHE DE TUDO
#~ AO CHAMAR A FUNCAO VERIFICAR SE TEM ALGO NA CACHE
from script.utils.situations import *
ANO_ATUAL = 2017
SEMESTRE_ATUAL = 2
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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
retorno = {}
for s in situacoes:
#Busca a lista de alunos relacionados a um codigo
retorno[s[0]] = list(s[1]["MATR_ALUNO"])
return retorno
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)
for aluno in aprovacoes_semestres:
total = sum([aprovacoes_semestres[aluno][s][1] for s in aprovacoes_semestres[aluno]])
aprovacoes = sum([aprovacoes_semestres[aluno][s][0] for s in aprovacoes_semestres[aluno]])
total = float(total)
aprovacoes = float(aprovacoes)
if(total != 0):
aprovacoes_semestres[aluno] = aprovacoes/total
else:
aprovacoes_semestres[aluno] = None
#~ for semestre in aprovacoes_semestres[aluno]:
#~ aprovacoes+=aprovacoes_semestres[aluno][semestre][0]
#~ total+=aprovacoes_semestres[semestre][1]
return aprovacoes_semestres
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def posicao_turmaIngresso_semestral(df):
iras = ira_semestral(df)
iraMax = {}
for matr in iras:
for semestreAno in iras[matr]:
if not (semestreAno in iraMax):
iraMax[semestreAno] = iras[matr][semestreAno]
else:
if (iras[matr][semestreAno] > iraMax[semestreAno]):
iraMax[semestreAno] = iras[matr][semestreAno]
for matr in iras:
for semestreAno in iras[matr]:
iras[matr][semestreAno] /= iraMax[semestreAno]
return iras
def periodo_real(df):
aux = df.groupby(["MATR_ALUNO"])
students = {}
for x in aux:
students[x[0]] = None
return students
def periodo_pretendido(df):
aux = df.groupby(["MATR_ALUNO", "ANO_INGRESSO", "SEMESTRE_INGRESSO"])
students = {}
for x in aux:
students[x[0][0]] = (ANO_ATUAL - int(x[0][1])) * 2 + SEMESTRE_ATUAL - int(x[0][2]) + 1
return students
def ira_semestral(df):
aux = ira_por_quantidade_disciplinas(df)
for matr in aux:
for periodo in aux[matr]:
aux[matr][periodo] = aux[matr][periodo][0]
return aux
def ira_por_quantidade_disciplinas(df):
students = {}
df = df.dropna(subset=["MEDIA_FINAL"])
total_students = len(df["MATR_ALUNO"])
for i in range(total_students):
if (not (matr in students)):
students[matr] = {}
ano = str(int(df["ANO"][i]))
semestre = str(df["PERIODO"][i])
situacao = int(df["SITUACAO"][i])
nota = float(df["MEDIA_FINAL"][i])
#if (situacao in Situation.SITUATION_AFFECT_IRA and media_credito != 0):
if (situacao in Situation.SITUATION_AFFECT_IRA):
if not (ano + "/" + semestre in students[matr]):
students[matr][ano + "/" + semestre] = [0, 0, 0]
students[matr][ano + "/" + semestre][0] += nota*carga
students[matr][ano + "/" + semestre][1] += 1
students[matr][ano + "/" + semestre][2] += carga
for matr in students:
for periodo in students[matr]:
if (students[matr][periodo][2] != 0):
students[matr][periodo][0] /= students[matr][periodo][2] * 100
return (students)
def indice_aprovacao_semestral(df):
students = {}
df = df.dropna(subset=['MEDIA_FINAL'])
total_students = len(df["MATR_ALUNO"])
for i in range(total_students):
matr = (df["MATR_ALUNO"][i])
if (not (matr in students)):
students[matr] = {}
ano = str(int(df["ANO"][i]))
semestre = str(df["PERIODO"][i])
situacao = int(df["SITUACAO"][i])
if not (ano + "/" + semestre in students[matr]):
students[matr][ano + "/" + semestre] = [0, 0]
if situacao in Situation.SITUATION_PASS:
students[matr][ano + "/" + semestre][0] += 1
students[matr][ano + "/" + semestre][1] += 1
if situacao in Situation.SITUATION_FAIL:
students[matr][ano + "/" + semestre][1] += 1
return (students)
def aluno_turmas(df):
students = {}
df = df.dropna(subset=['MEDIA_FINAL'])
situations = dict(Situation.SITUATIONS)
for matr, hist in df.groupby('MATR_ALUNO'):
students[matr] = []
for _, row in hist.iterrows():
data = {
'ano': str(int(row["ANO"])),
'codigo': row["COD_ATIV_CURRIC"],
'nome': row["NOME_ATIV_CURRIC"],
'nota': row["MEDIA_FINAL"],
'semestre': row["PERIODO"],
'situacao': situations.get(row["SITUACAO"], Situation.SIT_OUTROS)
}
students[matr].append(data)
return students