| """Features zones d'enjeu équipe - ISO 5055/5259. |
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| Ce module calcule les zones d'enjeu (promotion/maintien) par équipe. |
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| Conformité: |
| - ISO 5055: Module <300 lignes, responsabilité unique |
| - ISO 5259: Zone basée sur position réelle |
| """ |
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| from __future__ import annotations |
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| import logging |
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| import pandas as pd |
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| from scripts.ffe_rules_features import calculer_zone_enjeu, get_niveau_equipe |
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| logger = logging.getLogger(__name__) |
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| def extract_team_enjeu_features( |
| df: pd.DataFrame, |
| standings: pd.DataFrame, |
| ) -> pd.DataFrame: |
| """Extrait les features de zone d'enjeu par équipe et saison. |
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| CORRIGÉ: Utilise position réelle calculée depuis les scores. |
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| Args: |
| ---- |
| df: DataFrame échiquiers avec colonnes ronde, saison |
| standings: DataFrame classement calculé |
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| Returns: |
| ------- |
| DataFrame avec zone_enjeu par équipe/saison/ronde |
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| ISO 5259: Zone d'enjeu basée sur position réelle, pas estimée. |
| """ |
| logger.info("Extraction features zones d'enjeu (position réelle)...") |
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| if df.empty: |
| return pd.DataFrame() |
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| if "ronde" not in df.columns or "saison" not in df.columns: |
| logger.warning(" Colonnes ronde/saison manquantes, skip zones enjeu") |
| return pd.DataFrame() |
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| if standings.empty: |
| logger.warning(" Classement vide, fallback estimation") |
| return extract_team_enjeu_fallback(df) |
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| features_data = [] |
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| for _, row in standings.iterrows(): |
| division = str(row["division"]) if row["division"] else "N4" |
| zone = calculer_zone_enjeu(row["position"], row["nb_equipes"], division) |
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| 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"])), |
| } |
| ) |
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| result = pd.DataFrame(features_data) |
| logger.info(f" {len(result)} équipes/rondes avec zones enjeu réelles") |
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|
| return result |
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| def extract_team_enjeu_fallback(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame: |
| """Fallback si calcul classement impossible (données incomplètes). |
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| ISO 5259: Marque explicitement comme estimation (is_fallback=True). |
| """ |
| logger.warning(" Utilisation fallback zone enjeu (estimation)") |
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| features_data = [] |
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| for equipe_col in ["equipe_dom", "equipe_ext"]: |
| if equipe_col not in df.columns: |
| continue |
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| 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 |
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| position_estimee = nb_equipes // 2 |
| zone = calculer_zone_enjeu(position_estimee, nb_equipes, division) |
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| 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, |
| } |
| ) |
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| result = pd.DataFrame(features_data) |
| if len(result) > 0: |
| result = result.drop_duplicates(subset=["equipe", "saison"]) |
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|
| return result |
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