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script/analysis/course_analysis.py

@@ -33,22 +33,29 @@ def analysis(df):
     disciplina = disciplinas.groupby(['COD_ATIV_CURRIC', 'SITUACAO', 'Quantidade']).apply(
         lambda x: func(x, qnt_matr)).reset_index(name='Taxas gerais')
     disciplina = disciplina.drop('level_3',1) # retira coluna duplicada do index
-    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='qnt_aprov')
-    return qnt
-# transforma o dataframe geral em json, # TODO: fazer o mesmo com o semestral
-def df_to_json(disciplina,qnt_matr):
+    # codigo que transforma o dataframe em um dicionario
+    dict_disciplina = {}
     for dis in qnt_matr.keys():
-        disc = disciplina.loc[disciplina['COD_ATIV_CURRIC']==dis].drop('COD_ATIV_CURRIC',1) # separa o dataframe em disciplina e elimina a coluna codigo
+         # separa o dataframe em disciplina
+        disc = disciplina.loc[disciplina['COD_ATIV_CURRIC']==dis]
+        disc = disc.drop('COD_ATIV_CURRIC',1) # elimina a coluna codigo
         # seta a coluna SITUACAO como index
         disc = disc.set_index('SITUACAO').to_dict()
+        # para caso uma discipl. nao tenha um campo, coloca o campo com valor 0
         for i in Situation.SITUATIONS:
             if not(i[0] in disc['Quantidade'].keys()):
                 disc['Quantidade'][i[0]] = 0
                 disc['Taxas gerais'][i[0]] = 0
+        dict_disciplina[dis] = disc
+    return dict_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='qnt_aprov')
+    return qnt
+# transforma o dataframe geral em json, # TODO: fazer o mesmo com o semestral
+def df_to_json(disciplina,qnt_matr):
         # cria o json
         with open(dis+'.json','w') as f:
             json.dump(disc,f,indent=4)
@@ -69,16 +76,38 @@ def func_semestre(x, matr):
 
 def analysis_semestre(df):
     qnt_matr_semestre = matr_semestre(df)
-    discipline_semestre = df.groupby(['COD_ATIV_CURRIC', 'PERIODO', 'ANO', 'SITUACAO']).size(
-    ).reset_index(name='counts_semestre')
-    discipline_semestre = discipline_semestre.groupby(['COD_ATIV_CURRIC', 'PERIODO', 'ANO', 'SITUACAO']).apply(lambda x: func_semestre(x,
-                                                                                                        qnt_matr_semestre)).reset_index(name='taxas_semetrais')
+    discipline_semestre = df.groupby(['COD_ATIV_CURRIC', 'PERIODO', 'ANO', 'SITUACAO'])
+    discipline_semestre = discipline_semestre.size()
+
+    discipline_semestre = discipline_semestre.reset_index(name='counts_semestre')
+
+    discipline_semestre = discipline_semestre.groupby(['COD_ATIV_CURRIC', 'PERIODO', 'ANO', 'SITUACAO'])
+
+    discipline_semestre = discipline_semestre.apply(lambda x: func_semestre(x, qnt_matr_semestre))
 
+    discipline_semestre = discipline_semestre.reset_index(name='taxas_semetrais')
+    for dis in qnt_matr_semestre.keys():
+        dis = ['CI055']
+        disc = discipline_semestre.loc[discipline_semestre['COD_ATIV_CURRIC']==dis[0]].drop('COD_ATIV_CURRIC',1) # elimina a coluna codigo
+        disc = disc.drop('level_4',1)
+        print(dis[0])
+        print(disc.set_index('ANO'))
+        # seta a coluna SITUACAO como index
+        disc = disc.set_index('ANO').to_dict('index')
+        # with open(dis+'.json','w') as f:
+            # json.dump(disc,f,indent=4)
+        print("--------------------------------------------------------------------------------")
+
+        break
     return discipline_semestre
+
+
+
 def Main(df):
 
-    Analysis = analysis(df)
+    # Analysis = analysis(df)
     Analysis_semestre = analysis_semestre(df)
-    matr = counts_matr(df)
-    df_to_json(Analysis,matr)
-    matr_semes = matr_semestre(df)
+    # matr = counts_matr(df)
+    # df_to_json(Analysis,matr)
+    # matr_semes = matr_semestre(df)
+    # print_analise(matr_semes)

script/main.py

@@ -12,8 +12,8 @@ def main():
     dataframe = load_dataframes(os.getcwd() + '/' + 'base')
 
     build_cache(dataframe)
-    Main(dataframe)
     cpu_time = timedelta(seconds=round(time.clock() - start_time))
+    Main(dataframe)
     run_time = timedelta(seconds=round(time.time() - start_time_exec))
     print("--- Tempo de CPU: {} ---".format(cpu_time))
     print("--- Tempo total: {} ---".format(run_time))