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Support for restricting the analysis to a list of UV added

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......@@ -101,6 +101,11 @@ Pour rendre le notebook en HTML (après avoir activé l'environnement virtuel `s
jupyter nbconvert --execute --to html_toc analysis.ipynb
```
## Configuration
Les données qui sont utilisées sont définies dans le fichier `config.yaml` (voir les commentaires dans ce fichier pour les explications).
Vous pouvez restreindre l'analyse à une liste d'UVs (voir `restrict_to_dept` dans `config.yaml`).
# Licence
......
......@@ -21,7 +21,7 @@
"metadata": {},
"source": [
"<div class=\"alert alert-info\" >\n",
"<i>Tous commentaires ou suggestions sont les bienvenus. Merci de passer par le projet disponible sur le [GitLab](https://gitlab.utc.fr/chehabfl/Observatoire-Des-UVs) et le système de ticket associé. Le code source est libre ; les données ne sont pas publiquement accessibles.</i> \n",
"<i>Tous commentaires ou suggestions sont les bienvenus. Merci de passer par le projet disponible sur le <a href=\"https://gitlab.utc.fr/chehabfl/Observatoire-Des-UVs\">GitLab</a> et le système de ticket associé. Le code source est libre ; les données ne sont pas publiquement accessibles.</i> \n",
"<br>\n",
"Les informations contenues dans ce document sont à traiter avec autant de rigueur que des informations internes à l'UTC (accessibles derrière le CAS sur l'ENT).\n",
"</div>"
......@@ -134,9 +134,19 @@
" raise ValueError(\"Données manquantes. Le fichier de configuration ne permet pas de générer des données.\")\n",
" ALL_SEMESTERS[semester] = datetime.strptime(ALL_SEMESTERS[semester], '%d/%m/%Y') \n",
" \n",
"restrict_uvs_to_dept = None\n",
"if CONFIGURATION['restrict_to_dept']:\n",
" restrict_uvs_to_dept = json.load(open('./uvs_dept/uvs_{}.json'.format(CONFIGURATION['restrict_to_dept'])))\n",
"\n",
"class SemesterData(object):\n",
" def __init__(self, d):\n",
" if restrict_uvs_to_dept is not None:\n",
" tmp = dict()\n",
" for key in d[\"data\"].keys():\n",
" if key in restrict_uvs_to_dept:\n",
" tmp[key] = d[\"data\"][key]\n",
" d[\"data\"] = tmp\n",
" \n",
" self.extraction_date = datetime.strptime(d['date'], '%d/%m/%Y') \n",
" self.DATA_RAW = OrderedDict(d['data'])\n",
" data = copy.deepcopy(self.DATA_RAW)\n",
......@@ -263,7 +273,7 @@
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"print(EVALS_MAIN_SEM.DATA.loc[\"MT23\"])"
"print(EVALS_MAIN_SEM.DATA.loc[\"NF16\"])"
]
},
{
......
allow_generate: false
# Allow generation of random data to fulfill
# The configuration below
allow_generate: false
# Enables to restrict the analysis to a list of UV
# Your lists should be a a JSON file stored
# in the uvs_dept folder with name such as "uvs_ABCD.json"
# Replace the Null value below by ABCD
restrict_to_dept: Null
# Main semester for the analysis
main_semester:
sem: A2017
end_date: 13/01/2018
sem: A2017 # Semester | should correspond to file name in the data folder
end_date: 13/01/2018 # End semester date
other_semesters:
# List of other semester for comparaison
# Same structure as with main_semester
- sem: P2017
end_date: 30/06/2017
\ No newline at end of file
[
"IA01",
"IA02",
"IA03",
"IA04",
"LO17",
"LO21",
"LO22",
"LO23",
"MI01",
"MI11",
"MI12",
"MT09",
"MT10",
"MT11",
"MT12",
"NF11",
"NF16",
"NF17",
"NF18",
"NF26",
"NF28",
"RO03",
"RO04",
"RO05",
"RO06",
"RV01",
"SR01",
"SR02",
"SR03",
"SR04",
"SR05",
"SR06",
"SY02",
"SY06",
"SY08",
"SY09",
"SY14",
"SY15",
"SY19",
"SY26",
"SY27",
"SY31",
"SY32"
]
\ No newline at end of file
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