diff --git a/script/analysis/course_analysis.py b/script/analysis/course_analysis.py
index 9fc482ca42f5ebf76978e3da78e8b88bce4bb026..1ed8384038303258599bdfeac3336146914bdb75 100644
--- a/script/analysis/course_analysis.py
+++ b/script/analysis/course_analysis.py
@@ -6,33 +6,33 @@ from utils.situations import Situation as sit
#funcoes
#
# make_taxas -- parametros df e ultima turma ingresso
-# *qtd_alunos
-# *qtd_trancamento
-# *taxa_reprovacao_absoluta
-# *taxa_reprovacao_frequencia
-# *taxa_reprovacao_ultimo_absoluto
-# *taxa_reprovacao_ultimo_frequencia
-# *taxa_trancamento
+# *qtd_alunos
+# *qtd_trancamento
+# *taxa_reprovacao_absoluta
+# *taxa_reprovacao_frequencia
+# *taxa_reprovacao_ultimo_absoluto
+# *taxa_reprovacao_ultimo_frequencia
+# *taxa_trancamento
##listas_disciplinas é dicionario com todas as disciplinas
#def taxas_gerais(df,ultima_turma_ingresso,lista_disciplina):
# df_quantidade = df.groupby(['COD_ATIV_CURRIC', 'SITUACAO']
# ).size().reset_index(name='Quantidades')
# for disciplina in lista_disciplina.keys:
-# quantidades = df_quantidade.loc[df_quantidade.COD_ATIV_CURRIC == disciplina]
-#
+# quantidades = df_quantidade.loc[df_quantidade.COD_ATIV_CURRIC == disciplina]
+#
# qtd_trancamento_df =quantidades.loc[quantidades.SITUACAO ==
# (sit.SIT_CANCELADO || sit.SIT_TRANCAMENTO_ADMINISTRATIVO ||
-# sit.SIT_TRANCAMENTO_TOTAL) ]
+# sit.SIT_TRANCAMENTO_TOTAL) ]
# qtd_trancamento = qtd_trancamento_df.sum
#
# qtd_conhecimento_aprov = quantidades.loc[quantidades.SITUACAO ==
# sit.SIT_CONHECIMENTO_APROVADO].Quantidade
# qtd_conhecimento_reprov = quantidades.loc[quantidades.SITUACAO ==
-# sit.SIT_CONHECIMENTO_REPROVADO].Quantidade
+# sit.SIT_CONHECIMENTO_REPROVADO].Quantidade
# lista_disciplina[disciplina][qtd_conhecimento] = qtd_conhecimento_aprov
# + qtd_conhecimento_reprov
# if qtd_conhecimento:
-# taxa_conhecimento = qtd_conhecimento_aprov / listas_disciplinas[disciplina][qtd_conhecimento]
+# taxa_conhecimento = qtd_conhecimento_aprov / listas_disciplinas[disciplina][qtd_conhecimento]
# else:
# taxa_conhecimento = -1
#
@@ -147,15 +147,15 @@ from utils.situations import Situation as sit
#
def informacoes_gerais(df,lista_disciplinas):
#quantidade de matriculas
- disciplinas = df.groupby(['COD_ATIV_CURRIC']).size()
+ disciplinas = df.groupby(['COD_ATIV_CURRIC']).size()
for disciplina in disciplinas.index:
- disciplina_dict = {}
- disciplina_df = df.loc[df.COD_ATIV_CURRIC == disciplina]
- disciplina_dict['qtd_alunos'] = disciplinas[disciplina]
- disciplina_dict['disciplina_codigo'] = disciplina
+ disciplina_dict = {}
+ disciplina_df = df.loc[df.COD_ATIV_CURRIC == disciplina]
+ disciplina_dict['qtd_alunos'] = disciplinas[disciplina]
+ disciplina_dict['disciplina_codigo'] = disciplina
disciplina_dict['disciplina_nome'] = \
- disciplina_df.NOME_ATIV_CURRIC.values[0]
- lista_disciplinas[disciplina] = disciplina_dict
+ disciplina_df.NOME_ATIV_CURRIC.values[0]
+ lista_disciplinas[disciplina] = disciplina_dict
# -nome da disciplina
# -codigo da disciplina
# -lista de disciplina
@@ -164,45 +164,45 @@ def informacoes_gerais(df,lista_disciplinas):
# matriculas
def conhecimento(qtd,disciplina_dict):
conheci_df = qtd.loc[(qtd.SITUACAO == sit.SIT_CONHECIMENTO_APROVADO) |
- (qtd.SITUACAO == sit.SIT_CONHECIMENTO_REPROVADO)]
- total_conheci = conheci_df.qtd.sum()
+ (qtd.SITUACAO == sit.SIT_CONHECIMENTO_REPROVADO)]
+ total_conheci = conheci_df.qtd.sum()
if np.isnan(total_conheci):
total_conheci = 0
conheci_aprov = conheci_df.loc[conheci_df.SITUACAO == \
- sit.SIT_CONHECIMENTO_APROVADO].set_index('COD_ATIV_CURRIC' )
- disciplina_dict['qtd_conhecimento'] = total_conheci
+ sit.SIT_CONHECIMENTO_APROVADO].set_index('COD_ATIV_CURRIC' )
+ disciplina_dict['qtd_conhecimento'] = total_conheci
if (total_conheci !=0) and (not conheci_aprov.empty):
- disciplina_dict['taxa_conhecimento'] = conheci_aprov.qtd.values[0] / total_conheci
+ disciplina_dict['taxa_conhecimento'] = conheci_aprov.qtd.values[0] / total_conheci
else:
disciplina_dict['taxa_conhecimento'] = 0.0
def trancamento(qtd,disciplina_dict,qtd_matr):
- trancamento_df = qtd.loc[(qtd.SITUACAO == sit.SIT_TRANCAMENTO_ADMINISTRATIVO) |
- (qtd.SITUACAO == sit.SIT_TRANCAMENTO_TOTAL) |
- (qtd.SITUACAO == sit.SIT_CANCELADO)]
- qtd_tranc = trancamento_df.qtd.sum()
+ trancamento_df = qtd.loc[(qtd.SITUACAO == sit.SIT_TRANCAMENTO_ADMINISTRATIVO) |
+ (qtd.SITUACAO == sit.SIT_TRANCAMENTO_TOTAL) |
+ (qtd.SITUACAO == sit.SIT_CANCELADO)]
+ qtd_tranc = trancamento_df.qtd.sum()
if np.isnan(qtd_tranc):
qtd_tranc = 0
- disciplina_dict['qtd_trancamento'] = qtd_tranc
+ disciplina_dict['qtd_trancamento'] = qtd_tranc
disciplina_dict['taxa_trancamento'] = qtd_tranc / qtd_matr if qtd_matr else 0.0
-
-def reprovacao(qtd,disciplina,qtd_matr,taxa_reprov_absoluta,taxa_reprov_freq):
- '''existe as analises reprovacao absoluta, reprovacao por frequencia e
+
+def reprovacao(qtd,disciplina,qtd_matr,taxa_reprov_absoluta,taxa_reprov_freq):
+ '''existe as analises reprovacao absoluta, reprovacao por frequencia e
reprovacao absoluta, reprovacao por frequencia da ultima vez que a
disciplina foi ofertada, a logica da analise eh a mesma so muda os valores
do dataframe qtd e o nomes das chaves do dicionario.Eh possivel reaproveitar
o mesmo codigo para fazer analise geral e da ultima vez que foi ofertado,
para isso so eh preciso enviar outro dataframe qtd e enviar como string o
- indice do dicionario para ser atribuido de forma correta'''
+ indice do dicionario para ser atribuido de forma correta'''
sit_reprov = sit.SITUATION_FAIL + (sit.SIT_REPROVADO_SEM_NOTA,)
reprov_df = qtd.loc[(qtd.SITUACAO == sit_reprov[0]) |
(qtd.SITUACAO == sit_reprov[1]) |
(qtd.SITUACAO == sit_reprov[2]) |
(qtd.SITUACAO == sit_reprov[3]) ]
qtd_reprov_abso = reprov_df.qtd.sum() #quantidade de reprovacao absoluta
- qtd_reprov_freq = reprov_df.loc[reprov_df.SITUACAO == sit_reprov[1]]
+ qtd_reprov_freq = reprov_df.loc[reprov_df.SITUACAO == sit_reprov[1]]
if qtd_matr != 0:
disciplina[taxa_reprov_absoluta] = 0.0 \
if np.isnan(qtd_reprov_abso) else qtd_reprov_abso / qtd_matr
@@ -210,43 +210,65 @@ def reprovacao(qtd,disciplina,qtd_matr,taxa_reprov_absoluta,taxa_reprov_freq):
if qtd_reprov_freq.empty else qtd_reprov_freq.qtd.values[0] / qtd_matr
else:
disciplina[taxa_reprov_absoluta] = 0.0
- disciplina[taxa_reprov_freq] = 0.0
-
+ disciplina[taxa_reprov_freq] = 0.0
def analises_gerais(df,lista_disciplinas):
- qtd_geral= df.groupby(['COD_ATIV_CURRIC','SITUACAO']).size().reset_index(name='qtd' )
- print(df.columns)
+ qtd_geral= df.groupby(['COD_ATIV_CURRIC','SITUACAO']).size().reset_index(name='qtd' )
+ qtd_ultimo_geral = \
+ df.groupby(['COD_ATIV_CURRIC','SITUACAO','ANO','PERIODO']).size().reset_index(name='qtd')
+ matr_por_semestre = \
+ df.groupby(['COD_ATIV_CURRIC','ANO','PERIODO']).size().reset_index(name='matr')
for disciplina in lista_disciplinas.keys():
disciplina_dict = {}
- disciplina_df = df.loc[df.COD_ATIV_CURRIC == disciplina]
+ qtd = qtd_geral.loc[qtd_geral.COD_ATIV_CURRIC == disciplina]
+ disciplina_semestral = qtd_ultimo_geral.loc[qtd_ultimo_geral.COD_ATIV_CURRIC == \
+ disciplina]
+ ano = np.amax(disciplina_semestral.ANO)
+ disciplina_ano = disciplina_semestral.loc[disciplina_semestral.ANO \
+ == ano]
+ periodo = np.amax(disciplina_ano.PERIODO)
+ qtd_ultimo = disciplina_ano.loc[disciplina_ano.PERIODO == periodo]
#quantidade de alunos
- qtd_matriculas = lista_disciplinas[disciplina]['qtd_alunos']
+ qtd_matriculas = lista_disciplinas[disciplina]['qtd_alunos']
+ qtd_matr_ultimo = \
+ matr_por_semestre.loc[(matr_por_semestre.COD_ATIV_CURRIC == disciplina) &
+ (matr_por_semestre.ANO == ano) &
+ (matr_por_semestre.PERIODO == periodo)].matr.values[0]
#qtd eh um dataframe que contem a ocorrencia de cada situacao
- qtd = qtd_geral.loc[qtd_geral.COD_ATIV_CURRIC == disciplina]
+ qtd = qtd_geral.loc[qtd_geral.COD_ATIV_CURRIC == disciplina]
#faz analises relacionada ao conhecimento
- conhecimento(qtd,disciplina_dict)
+ conhecimento(qtd,disciplina_dict)
# faz analises relacionada ao trancamento
- trancamento(qtd,disciplina_dict,qtd_matriculas)
+ trancamento(qtd,disciplina_dict,qtd_matriculas)
# faz analises relacionada a reprovacoes
- reprovacao(qtd,disciplina_dict,qtd_matriculas)
- #print(disciplina_dict)
- print("\n" )
+ reprovacao(qtd,disciplina_dict,qtd_matriculas,'taxa_reprovacao_absoluta','taxa_reprovacao_frequencia')
+ reprovacao(qtd_ultimo,disciplina_dict,qtd_matriculas,'taxa_reprovacao_ultimo_absoluta',
+ 'taxa_reprovacao_ultimo_frequencia')
+ lista_disciplinas[disciplina].update(disciplina_dict)
+ #print(disciplina_dict)
+
# -qtd_conhecimento
# -qtd_trancamento
# -taxa_conhecimento
# -taxa_reprovacao_absoluta
# -taxa_reprovacao_frequencia
-# *taxa_reprovacao_ultimo_absoluto
-# *taxa_reprovacao_ultimo_frequencia
+# -taxa_reprovacao_ultimo_absoluto
+# -taxa_reprovacao_ultimo_frequencia
# -taxa_trancamento
# *nota geral desvio padrao geral
# *nota ultima vez ofertado e desvio padrao
-#def analises_semestrais()
+def analises_semestrais(df,lista_disciplinas):
+ geral_df = \
+ df.groupby(['COD_ATIV_CURRIC','ANO','PERIODO']).size().reset_index(name
+ = 'matr' )
+ geral_nota_df = \
+ df.groupby(['COD_ATIV_CURRIC','ANO','PERIODO','SITUACAO','MEDIA_FINAL']).size()
+ print(geral_nota_df.loc[geral_nota_df.SITUACAO == sit.SIT_APROVADO])
# *taxa aprovacao semestral
# *quantidade de matricula por semestre
-def analises_disciplinas (df):
+def analises_disciplinas(df):
lista_disciplinas = {}
- informacoes_gerais(df,lista_disciplinas)
- analises_gerais(df,lista_disciplinas)
-# analises_semestrais(df,listas_disciplinas)
-# """tranformar para json """
+ informacoes_gerais(df,lista_disciplinas)
+ analises_gerais(df,lista_disciplinas)
+ analises_semestrais(df,lista_disciplinas)
+# """tranformar para json """