Update 授業負担自動計算.py

授業負担自動計算.py

@@ -271,16 +271,48 @@ def main_func(d1, d2, d3, d4):
                     gpem = ''
                 if match_tokusyu.iloc[0, 0] is not np.nan:
                     biko = f'{match_tokusyu.iloc[0, 0]}と同じ'
-                
-        
+
+            
+            # 同じ講義（特論 + GPEM + 特殊講義）の合計人数
+            # 同じ講義のコードを集め
+            codes = []
+            
+            flag = False # 複数の講義があるかどうか
+            
+            if len(match_kougi) > 0:
+                tmp = match_kougi.iloc[0]
+                flag = True
+            elif len(match_gpem) > 0:
+                tmp = match_gpem.iloc[0]
+                flag = True
+            elif len(match_tokusyu) > 0:
+                tmp = match_tokusyu.iloc[0]
+                flag = True
+            
+            if flag:
+                for col in ['特論_code', 'Gpem_code', '特殊講義_code']:
+                    if not isinstance(tmp[col], float):
+                        if tmp[col] != code: # 自分以外
+                            codes.append(tmp[col])
+            
+                    
+            # 総人数
+            total = count # まずは講義自身の人数
+            # 他に同じ講義があれば、人数を加算
+            if len(codes) > 0:
+                for c in codes:
+                    sub2 = all[all['授業コード'] == c]
+                    if sub2.shape[0] > 0:
+                        total += sub2['合計'].iloc[0]
+            
             # 備考
             
         
-            matome.append([kana, teacher, jyugyou, bunrui, gpem, count, tani, biko])
+            matome.append([kana, teacher, jyugyou, bunrui, gpem, count, tani, biko, total])
 
 
 
-    zenki_moto_data = pd.DataFrame(matome,columns=['かな', '教員名', '科目名', '分類', 'GPEM', '受講者数', '単位数', '備考'])
+    zenki_moto_data = pd.DataFrame(matome,columns=['かな', '教員名', '科目名', '分類', 'GPEM', '受講者数', '単位数', '備考', '総人数(特論+GPEM+特殊講義)'])
     
     # ソート
     
@@ -301,6 +333,8 @@ def main_func(d1, d2, d3, d4):
     
     
     kabusoku = pd.DataFrame(columns=columns)
+    
+    zero_list = []
 
     for i in names:
         sub = df_sorted[df_sorted['教員名'] == i]
@@ -331,9 +365,10 @@ def main_func(d1, d2, d3, d4):
         # 同じ授業（特論 + GPEM）の場合は除外
         # 備考列に'同じ'という文字列が含まれている場合は除外
         sub = sub[~sub['備考'].str.contains('同じ')]
-
+        
 
         scores = 0
+        negative_scores = 0 # 受講者数が0の科目の単位数
         # 備考1 科目名 + 単位数
         biko1 = ''
         extra = ''
@@ -356,6 +391,15 @@ def main_func(d1, d2, d3, d4):
                 biko1 = f'{subject}({score}単位)'
             first = False
             
+            # 受講者数☑
+            counter = int(j[-1])
+            if counter > 0:
+                zero_flag = 0
+            else:
+                zero_flag = 1
+                negative_scores += score
+                zero_list.append(j)
+            
         
         # 全学講義
         zengaku_sub = zengaku_df[zengaku_df['教員名'] == i]
@@ -380,6 +424,12 @@ def main_func(d1, d2, d3, d4):
             biko1 = '演習のみ'
         biko1 += ';'
         
+        # 履修者ゼロ講義（演習除く）
+        zeros_df = pd.DataFrame(zero_list, columns=df_sorted.columns)
+        
+        
+        
+        
         # 備考2 
         if isinstance(kyouin.loc[i]['優先負担単位理由'], float):
             tmp = ''
@@ -412,7 +462,7 @@ def main_func(d1, d2, d3, d4):
         # 不足: 実際担当 - 標準担当 - ゼロ調整 + その他調整
         husoku = scores - need - 0 + other
         
-        kabusoku.loc[len(kabusoku)] = [kyouin.loc[i]['かな'], i, kyouin.loc[i]['GPEM'], scores, need, 0, other, husoku, biko1, biko2]
+        kabusoku.loc[len(kabusoku)] = [kyouin.loc[i]['かな'], i, kyouin.loc[i]['GPEM'], scores, need, negative_scores, other, husoku, biko1, biko2]
         
         kabusoku.to_excel('kabusoku.xlsx', index=False)
         zenki_moto_data.to_excel('zenki_moto.xlsx', index=False)
@@ -423,8 +473,11 @@ def main_func(d1, d2, d3, d4):
         df_sorted.to_excel(writer, sheet_name='前期元データ', index=False)
         ng_df.to_excel(writer, sheet_name='資料1 対象外科目', index=False)
         zengaku_df.to_excel(writer, sheet_name='資料2 全学講義', index=False)
+        zeros_df.to_excel(writer, sheet_name='資料3 受講者ゼロ講義', index=False)
+        kougi_list.to_excel(writer, sheet_name='資料4 特論_GPEM_特殊講義対応一覧', index=False)
         
-    return ['2025前期過不足.xlsx', 'zenki_moto.xlsx']
+    return ['2025前期過不足.xlsx']
+
 
 
 import gradio as gr