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hf download hf://datasets/Pierrax/ffe-history/code/scripts/features/noyau.py
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curl -L -o noyau.py https://huggingface.co/datasets/Pierrax/ffe-history/resolve/main/code/scripts/features/noyau.py
3.28 kB
| """Noyau equipe - features reglementaires FFE (A02 Art. 3.7.f) - ISO 5055. | |
| Features: | |
| - est_dans_noyau_blanc/noir (bool→int): joueur a-t-il deja joue pour cette | |
| equipe cette saison avant cette ronde ? | |
| - pct_noyau_equipe_dom/ext (float 0-1): % de la composition actuelle qui | |
| est dans le noyau de l'equipe. | |
| Conformite ISO/IEC: | |
| - 5055: Module <300 lignes, SRP, fonctions <50 lignes | |
| - 5259: Qualite donnees ML | |
| Document ID: ALICE-FEA-NOYAU-001 | |
| Version: 1.0.0 | |
| """ | |
| from __future__ import annotations | |
| import logging | |
| import pandas as pd | |
| logger = logging.getLogger(__name__) | |
| def extract_noyau_features(df_history_played: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame: | |
| """Calcule les features noyau par partie. | |
| Pour chaque ligne (blanc_nom, noir_nom, equipe, ronde, saison), | |
| indique si le joueur a deja joue pour cette equipe durant les rondes | |
| precedentes de la meme saison. | |
| Args: | |
| ---- | |
| df_history_played: DataFrame parties jouees (sans forfaits) | |
| Returns: | |
| ------- | |
| DataFrame avec colonnes: joueur_nom, equipe, saison, ronde, | |
| est_dans_noyau, pct_noyau_match. | |
| Chaque joueur peut apparaitre plusieurs fois (une par partie). | |
| """ | |
| if df_history_played.empty: | |
| return pd.DataFrame() | |
| rows = _collect_noyau_rows(df_history_played) | |
| if not rows: | |
| return pd.DataFrame() | |
| result = pd.DataFrame(rows) | |
| logger.info(" Noyau: %d entrees joueur/match calculees", len(result)) | |
| return result | |
| def _collect_noyau_rows(df: pd.DataFrame) -> list[dict]: | |
| """Collecte les donnees noyau pour chaque joueur par match.""" | |
| rows: list[dict] = [] | |
| for (saison, equipe, ronde), group in df.groupby(["saison", "equipe_dom", "ronde"]): | |
| _process_match_noyau(df, group, saison, str(equipe), int(ronde), "blanc", rows) | |
| for (saison, equipe, ronde), group in df.groupby(["saison", "equipe_ext", "ronde"]): | |
| _process_match_noyau(df, group, saison, str(equipe), int(ronde), "noir", rows) | |
| return rows | |
| def _process_match_noyau( | |
| df_all: pd.DataFrame, | |
| group: pd.DataFrame, | |
| saison: int, | |
| equipe: str, | |
| ronde: int, | |
| color: str, | |
| rows: list[dict], | |
| ) -> None: | |
| """Traite un match pour extraire les features noyau.""" | |
| nom_col = f"{color}_nom" | |
| if nom_col not in group.columns: | |
| return | |
| equipe_col = "equipe_dom" if color == "blanc" else "equipe_ext" | |
| # Joueurs ayant joue pour cette equipe dans les rondes PRECEDENTES | |
| prior = df_all[ | |
| (df_all["saison"] == saison) | |
| & (df_all[equipe_col] == equipe) | |
| & (df_all["ronde"] < ronde) | |
| & (df_all[nom_col].notna()) | |
| ] | |
| noyau_set = set(prior[nom_col].unique()) | |
| # Joueurs dans la composition actuelle | |
| joueurs_match = group[nom_col].dropna().tolist() | |
| nb_match = len(joueurs_match) | |
| if nb_match == 0: | |
| return | |
| nb_noyau = sum(1 for j in joueurs_match if j in noyau_set) | |
| pct = nb_noyau / nb_match | |
| for joueur in joueurs_match: | |
| rows.append( | |
| { | |
| "joueur_nom": joueur, | |
| "equipe": equipe, | |
| "saison": saison, | |
| "ronde": ronde, | |
| "est_dans_noyau": int(joueur in noyau_set), | |
| "pct_noyau_match": round(pct, 3), | |
| } | |
| ) | |