adega#46 Análise de desvio padrão no turma ingresso

src/script/analysis/admission_analysis.py

@@ -9,8 +9,7 @@ import numpy as np
 ANO_ATUAL = 2017
 SEMESTRE_ATUAL = 2
 
-
-def media_ira_turma_ingresso(df):
+def iras_alunos_turmas_ingressos(df):
 	iras = ira_alunos(df)
 	
 	turmas_ingresso_grr = df.groupby([
@@ -31,11 +30,27 @@ def media_ira_turma_ingresso(df):
 	for grr in iras:
 		semestre_ano = ano_semestre_do_grr[grr]
 		resultados[ semestre_ano ].append(iras[grr])
-	
-	
+
+	return resultados
+
+
+
+def media_ira_turma_ingresso(df):
+	iras_alunos_por_turma = iras_alunos_turmas_ingressos(df)
 	# Calcula a média do ira para cada turma_ingresso
-	for r in resultados:
-		aux = np.array(resultados[r])
+	resultados = {}
+	for r in iras_alunos_por_turma:
+		aux = np.array(iras_alunos_por_turma[r])
 		resultados[r] = np.mean(aux)
 	
 	return resultados
+
+def desvio_padrao_turma_ingresso(df):
+	iras_alunos_por_turma = iras_alunos_turmas_ingressos(df)
+	# Calcula o desvio padrão para cada turma_ingresso
+	resultados = {}
+	for r in iras_alunos_por_turma:
+		aux = np.array(iras_alunos_por_turma[r])
+		resultados[r] = np.std(aux)
+	
+	return resultados

src/script/build_cache.py

@@ -5,6 +5,7 @@ from script.analysis.student_analysis import *
 from script.analysis.course_analysis import *
 from script.analysis.admission_analysis import *
 
+from collections import defaultdict
 
 try:
 	to_unicode = unicode
@@ -20,13 +21,13 @@ def build_cache(dataframe):
 
 	for cod, df in dataframe.groupby('COD_CURSO'):
 		path = path + '/' + cod + '/'
-		generate_degree_data(path, df)
-		generate_student_data(path+'students/',df)
+		# generate_degree_data(path, df)
+		# generate_student_data(path+'students/',df)
 		generate_admission_data(path+'/admission/',df)
 		#generate_student_list(path)
-		generate_admission_data(path, dataframe)
-		generate_admission_list(path, dataframe)
-		generate_course_data(path+'disciplina/' ,dataframe)
+		# generate_admission_data(path, dataframe)
+		# generate_admission_list(path, dataframe)
+		# generate_course_data(path+'disciplina/' ,dataframe)
 
 def generate_degree_data(path, dataframe):
 	ensure_path_exists(path)
@@ -139,17 +140,31 @@ def generate_student_list(path):
 
 def generate_admission_data(path,df):
 	
-	media_ira = media_ira_turma_ingresso(df)
 	listagem = []
 	
-	# x é uma tupla (ano,semestre) 
-	for x in media_ira:
-		listagem.append({
-			"ira": media_ira[x],
+	analises = [
+		("ira", media_ira_turma_ingresso(df)),
+		("desvio_padrao", desvio_padrao_turma_ingresso(df)),
+	]
+
+	# cria um dicionario com as analises para cada turma 
+	turmas = defaultdict(dict)
+	for a in analises:
+		for x in a[1]:
+			turmas[x][ a[0] ] = a[1][x]
+
+	listagem = []
+
+	for t in turmas:
+		resumo_turma = {
 			"ano": x[0],
 			"semestre": x[1]
-		})
-	
+		}
+
+		for analise in turmas[t]:
+			resumo_turma[analise] = turmas[t][analise]
+		
+		listagem.append(resumo_turma)
 
 	save_json(path+"lista_turma_ingresso.json", listagem)