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File size: 3,492 Bytes
fbeeeaa | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 | """Feature forme recente joueur - ISO 5055/5259.
Ce module extrait la forme recente des joueurs:
- calculate_recent_form: Score sur N derniers matchs
Conformite:
- ISO 5055: Module <300 lignes, responsabilite unique
- ISO 5259: Donnees reelles, pas d'estimation
"""
from __future__ import annotations
import logging
import pandas as pd
logger = logging.getLogger(__name__)
def calculate_recent_form(df: pd.DataFrame, window: int = 5) -> pd.DataFrame:
"""Calcule la forme recente de chaque joueur (score sur N derniers matchs).
Args:
----
df: DataFrame echiquiers filtre (parties jouees uniquement)
window: nombre de matchs pour calculer la forme
Returns:
-------
DataFrame avec colonnes:
- joueur_nom: nom complet
- forme_recente: score moyen sur les N derniers matchs [0, 1]
- nb_matchs_forme: nombre de matchs utilises
- forme_tendance: 'hausse', 'baisse', 'stable' (momentum)
ISO 5259: Forme calculee depuis resultats reels uniquement.
"""
logger.info(f"Calcul forme recente (window={window})...")
if df.empty:
return pd.DataFrame()
# Filtrer parties jouees
parties_jouees = df[
~df["type_resultat"].isin(["non_joue", "forfait_blanc", "forfait_noir", "double_forfait"])
].copy()
if "date" in parties_jouees.columns:
parties_jouees = parties_jouees.sort_values("date")
forme_data = []
for couleur in ["blanc", "noir"]:
nom_col = f"{couleur}_nom"
resultat_col = f"resultat_{couleur}"
if nom_col not in parties_jouees.columns or resultat_col not in parties_jouees.columns:
continue
for joueur, group in parties_jouees.groupby(nom_col):
if len(group) >= window:
last_n = group.tail(window)
forme = last_n[resultat_col].mean()
# Calcul tendance (premiere moitie vs seconde moitie)
tendance = _calculate_tendance(last_n, resultat_col, window)
forme_data.append(
{
"joueur_nom": joueur,
"forme_recente": forme,
"nb_matchs_forme": len(last_n),
"forme_tendance": tendance,
}
)
result = pd.DataFrame(forme_data)
if len(result) > 0:
# Agreger si joueur joue blanc ET noir
result = (
result.groupby("joueur_nom")
.agg(
forme_recente=("forme_recente", "mean"),
nb_matchs_forme=("nb_matchs_forme", "sum"),
forme_tendance=("forme_tendance", "first"), # Prendre la premiere
)
.reset_index()
)
logger.info(f" {len(result)} joueurs avec forme recente")
return result
def _calculate_tendance(
last_n: pd.DataFrame,
resultat_col: str,
window: int,
) -> str:
"""Calcule la tendance (hausse/baisse/stable).
Args:
----
last_n: DataFrame des N derniers matchs
resultat_col: Nom colonne resultat
window: Taille fenetre
Returns:
-------
'hausse', 'baisse', ou 'stable'
"""
mid = window // 2
first_half = last_n.head(mid)[resultat_col].mean()
second_half = last_n.tail(mid)[resultat_col].mean()
if second_half > first_half + 0.1:
return "hausse"
elif second_half < first_half - 0.1:
return "baisse"
return "stable"
|