periodo_pretendido

script/analysis/student_analysis.py

 import pandas as pd
 from utils.situations import *
 
+
+ANO_ATUAL = 2018
+SEMESTRE_ATUAL = 1
+
 def average_ira(d):
     temp = d.dropna(subset=['MEDIA_FINAL'])
     temp = temp[temp['MEDIA_FINAL'] <= 100]
@@ -10,6 +14,14 @@ def average_ira(d):
         ch_total = np.sum(temp['CH_TOTAL']) * 100
         return(aux/ch_total)
 
+def periodo_pretendido(df):
+	aux = df.groupby(["MATR_ALUNO","ANO_INGRESSO","SEMESTRE_INGRESSO"])
+	students = {}
+	for x in aux:
+		print(x[0][0] + " : "+x[0][1]+" "+x[0][2]) 
+		students[x[0][0]] = (ANO_ATUAL - int(x[0][1]))*2 + SEMESTRE_ATUAL - int(x[0][2]) + 1
+	return students
+
 def ira_semestra(df):
 	aux = ira_por_quantidade_disciplinas(df)
 	for matr in aux:

script/base/dataframe_base.py

@@ -55,7 +55,7 @@ def fix_dataframes(dataframes):
     clean_register(register)
 
     merged = pd.merge(history, register, how='right', on=['MATR_ALUNO'])
-
+    #~ print(merged)
     fix_situation(merged)
 #    fix_admission(merged)
     fix_evasion(merged)

script/build_cache.py

@@ -37,10 +37,15 @@ def generate_degree_data(path, dataframe):
     pass
 
 def generate_student_data(path,dataframe):
-    print(aluno_turmas(dataframe))
-    print(indice_aprovacao_semestral(dataframe))
-    print(ira_por_quantidade_disciplinas(dataframe))
-    print(ira_semestra(dataframe))
+    #~ print(aluno_turmas(dataframe))
+    #~ print(indice_aprovacao_semestral(dataframe))
+    #~ print(ira_por_quantidade_disciplinas(dataframe))
+    #~ print(ira_semestra(dataframe))
+    #~ aluno_turmas(dataframe)
+    #~ indice_aprovacao_semestral(dataframe)
+    #~ ira_por_quantidade_disciplinas(dataframe)
+    #~ ira_semestra(dataframe)
+    periodo_pretendido(dataframe)
     pass
 
 def generate_student_list(path):