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hf download hf://datasets/Pierrax/ffe-history/code/scripts/features/enjeu.py
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curl -L -o enjeu.py https://huggingface.co/datasets/Pierrax/ffe-history/resolve/main/code/scripts/features/enjeu.py
4.02 kB
| """Features zones d'enjeu équipe - ISO 5055/5259. | |
| Ce module calcule les zones d'enjeu (promotion/maintien) par équipe. | |
| Conformité: | |
| - ISO 5055: Module <300 lignes, responsabilité unique | |
| - ISO 5259: Zone basée sur position réelle | |
| """ | |
| from __future__ import annotations | |
| import logging | |
| import pandas as pd | |
| from scripts.ffe_rules_features import calculer_zone_enjeu, get_niveau_equipe | |
| logger = logging.getLogger(__name__) | |
| def extract_team_enjeu_features( | |
| df: pd.DataFrame, | |
| standings: pd.DataFrame, | |
| ) -> pd.DataFrame: | |
| """Extrait les features de zone d'enjeu par équipe et saison. | |
| CORRIGÉ: Utilise position réelle calculée depuis les scores. | |
| Args: | |
| ---- | |
| df: DataFrame échiquiers avec colonnes ronde, saison | |
| standings: DataFrame classement calculé | |
| Returns: | |
| ------- | |
| DataFrame avec zone_enjeu par équipe/saison/ronde | |
| ISO 5259: Zone d'enjeu basée sur position réelle, pas estimée. | |
| """ | |
| logger.info("Extraction features zones d'enjeu (position réelle)...") | |
| if df.empty: | |
| return pd.DataFrame() | |
| if "ronde" not in df.columns or "saison" not in df.columns: | |
| logger.warning(" Colonnes ronde/saison manquantes, skip zones enjeu") | |
| return pd.DataFrame() | |
| if standings.empty: | |
| logger.warning(" Classement vide, fallback estimation") | |
| return extract_team_enjeu_fallback(df) | |
| # Enrichir avec zone d'enjeu | |
| features_data = [] | |
| for _, row in standings.iterrows(): | |
| division = str(row["division"]) if row["division"] else "N4" | |
| zone = calculer_zone_enjeu(row["position"], row["nb_equipes"], division) | |
| features_data.append( | |
| { | |
| "equipe": row["equipe"], | |
| "saison": row["saison"], | |
| "competition": row["competition"], | |
| "division": row["division"], | |
| "groupe": row["groupe"], | |
| "ronde": row["ronde"], | |
| "position": row["position"], | |
| "points_cumules": row["points_cumules"], | |
| "nb_equipes": row["nb_equipes"], | |
| "ecart_premier": row["ecart_premier"], | |
| "ecart_dernier": row["ecart_dernier"], | |
| "zone_enjeu": zone, | |
| "niveau_hierarchique": get_niveau_equipe(str(row["equipe"])), | |
| } | |
| ) | |
| result = pd.DataFrame(features_data) | |
| logger.info(f" {len(result)} équipes/rondes avec zones enjeu réelles") | |
| return result | |
| def extract_team_enjeu_fallback(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame: | |
| """Fallback si calcul classement impossible (données incomplètes). | |
| ISO 5259: Marque explicitement comme estimation (is_fallback=True). | |
| """ | |
| logger.warning(" Utilisation fallback zone enjeu (estimation)") | |
| features_data = [] | |
| for equipe_col in ["equipe_dom", "equipe_ext"]: | |
| if equipe_col not in df.columns: | |
| continue | |
| for (equipe, saison), group in df.groupby([equipe_col, "saison"]): | |
| division = str(equipe).split()[0] if equipe else "N4" | |
| niveau = get_niveau_equipe(str(equipe)) | |
| nb_equipes = 10 if niveau <= 4 else 8 | |
| # Fallback: position estimée mi-tableau | |
| position_estimee = nb_equipes // 2 | |
| zone = calculer_zone_enjeu(position_estimee, nb_equipes, division) | |
| features_data.append( | |
| { | |
| "equipe": equipe, | |
| "saison": saison, | |
| "zone_enjeu": zone, | |
| "niveau_hierarchique": niveau, | |
| "nb_rondes": group["ronde"].nunique() if "ronde" in group.columns else 0, | |
| "position": position_estimee, | |
| "nb_equipes": nb_equipes, | |
| "is_fallback": True, # ISO 5259: marqué comme estimation | |
| } | |
| ) | |
| result = pd.DataFrame(features_data) | |
| if len(result) > 0: | |
| result = result.drop_duplicates(subset=["equipe", "saison"]) | |
| return result | |