analises semtrais prontas

script/analysis/course_analysis.py

 # -*- coding: utf-8 -*-
 import pandas as pd
+import json
 import numpy as np
 import utils.situations
-df = pd.read_excel("../base/base-2016-1/historico.xls")
 
+# df = pd.read_excel("../base/base-2016-1/historico.xls")
 # imprime completamente um dataframe
 
+
 def print_analise(d):
     with pd.option_context('display.max_rows', None, 'display.max_columns', 27):
         print(d)
@@ -19,9 +21,11 @@ def func(x, matr):
 
 # quantidade de matriculas
 
+
 def counts_matr(df):
     return df.groupby(['COD_ATIV_CURRIC']).size()
 
+
 def analysis(df):
     qnt_matr = counts_matr(df)  # quantidade de matriculas disciplina
     # conta quantas vezes os valores de 'SIGLA' se repete para cada disciplina
@@ -29,20 +33,58 @@ def analysis(df):
                              ).size().reset_index(name='counts')
     # adiciona mais uma coluna ao df disciplina com as taxas de cada valor de 'SIGLA'
     disciplina = disciplinas.groupby(['COD_ATIV_CURRIC', 'SIGLA', 'counts']).apply(
-        lambda x: func(x, matr)).reset_index(name='taxas gerais')
+        lambda x: func(x, qnt_matr)).reset_index(name='taxas gerais')
+    # print(disciplina)
     return disciplina
 # quantidade de vezes cursadas ate obter a aprovacao
 
 
 def qnt_aprov(df):
-    qnt = df.groupby(['MATR_ALUNO','COD_ATIV_CURRIC']).size().reset_index(name='quantida aprov')
+    qnt = df.groupby(['MATR_ALUNO', 'COD_ATIV_CURRIC']
+                     ).size().reset_index(name='qnt_aprov')
     return qnt
     # print(qnt)
 
 
-matr = counts_matr(df)
-analysis(df)
-qnt_aprov(df)
+def matr_semestre(df):
+    return df.groupby(['COD_ATIV_CURRIC', 'PERIODO', 'ANO']).size()
+
+
+def func_semestre(x, matr):
+    # print (matr)
+    ano = int(x['ANO'])
+    # print(ano)
+    periodo = x['PERIODO'].values[0]
+    disciplina = x['COD_ATIV_CURRIC'].values[0]
+    c = matr[disciplina,periodo,ano]
+    # break
+    # print(x['PERIODO'])
+    # print("Disciplina: %s\nPeriodo:%s \nAno:%d"%(disciplina,periodo,ano))
+    # c = matr['CI056','2']
+    # print(c)
+    # print(disciplina)
+    # print("--------------------------------------------------------------------------")
+    return (x['counts_semestre'] / c)
+
+
+def analysis_semestre(df):
+    qnt_matr_semestre = matr_semestre(df)
+    discipline_semestre = df.groupby(['COD_ATIV_CURRIC', 'PERIODO', 'ANO', 'SIGLA']).size(
+    ).reset_index(name='counts_semestre')
+    discipline_semestre = discipline_semestre.groupby(['COD_ATIV_CURRIC', 'PERIODO', 'ANO', 'SIGLA']).apply(lambda x: func_semestre(x,
+                                                                                                        qnt_matr_semestre)).reset_index(name='taxas_semetrais')
+
+    return discipline_semestre
+def Main(df):
+    Analysis = analysis(df)
+    Analysis_semestre = analysis_semestre(df)
+    matr = counts_matr(df)
+    matr_semes = matr_semestre(df)
+    print_analise(merged)
+# main()
+# matr = counts_matr(df)
+# analysis(df)
+# qnt_aprov(df)
 
 #
 ##f = lambda x: x / c[x]