ffe-history / code /scripts /features /ffe_features.py
Pierrax's picture
Upload code/scripts/features/ffe_features.py with huggingface_hub
305c05c verified
"""Features FFE (Federation Francaise des Echecs) - ISO 5055.
Ce module contient les features reglementaires specifiques a la FFE:
- Historique de brulage
- Historique du noyau
- Features reglementaires joueur (multi-equipe, niveaux)
Conformite ISO/IEC:
- 5055: Code maintainable, responsabilite unique
- 5259: Qualite donnees ML
"""
from __future__ import annotations
import logging
import pandas as pd
from scripts.ffe_rules_features import (
TypeCompetition,
detecter_type_competition,
get_niveau_equipe,
)
logger = logging.getLogger(__name__)
def build_historique_brulage(df: pd.DataFrame) -> dict[str, dict[str, int]]:
"""Construit l'historique de brulage par joueur.
Args:
----
df: DataFrame avec colonnes blanc_nom, noir_nom, equipe_dom, equipe_ext
Returns:
-------
Dict[joueur_nom, Dict[equipe, nb_parties]]
"""
historique: dict[str, dict[str, int]] = {}
for couleur in ["blanc", "noir"]:
nom_col = f"{couleur}_nom"
if nom_col not in df.columns:
continue
df_couleur = df[df[nom_col].notna()].copy()
for _, row in df_couleur.iterrows():
joueur = str(row[nom_col])
equipe = str(row[f"equipe_{'dom' if couleur == 'blanc' else 'ext'}"])
if joueur not in historique:
historique[joueur] = {}
if equipe not in historique[joueur]:
historique[joueur][equipe] = 0
historique[joueur][equipe] += 1
return historique
def build_historique_noyau(df: pd.DataFrame) -> dict[str, set[str]]:
"""Construit l'historique du noyau par equipe.
Args:
----
df: DataFrame avec colonnes blanc_nom, noir_nom, equipe_dom, equipe_ext
Returns:
-------
Dict[equipe, Set[joueurs]]
"""
noyau: dict[str, set[str]] = {}
for couleur in ["blanc", "noir"]:
nom_col = f"{couleur}_nom"
equipe_col = f"equipe_{'dom' if couleur == 'blanc' else 'ext'}"
if nom_col not in df.columns or equipe_col not in df.columns:
continue
df_couleur = df[df[nom_col].notna()].copy()
for _, row in df_couleur.iterrows():
joueur = str(row[nom_col])
equipe = str(row[equipe_col])
if equipe not in noyau:
noyau[equipe] = set()
noyau[equipe].add(joueur)
return noyau
def _extract_player_ffe_features(
group: pd.DataFrame, equipe_col: str, competition_col: str
) -> dict[str, object]:
"""Extrait les features FFE pour un joueur.
Args:
----
group: DataFrame groupe pour un joueur
equipe_col: Nom de la colonne equipe
competition_col: Nom de la colonne competition
Returns:
-------
Dict avec nb_equipes, niveau_max, niveau_min, type_competition, multi_equipe
"""
equipes = group[equipe_col].unique() if equipe_col in group.columns else []
niveaux = [get_niveau_equipe(str(eq)) for eq in equipes]
type_comp = TypeCompetition.A02
if competition_col in group.columns:
competitions = group[competition_col].dropna()
if len(competitions) > 0:
type_comp = detecter_type_competition(str(competitions.mode().iloc[0]))
return {
"nb_equipes": len(equipes),
"niveau_max": min(niveaux) if niveaux else 10,
"niveau_min": max(niveaux) if niveaux else 10,
"type_competition": type_comp.value,
"multi_equipe": len(equipes) > 1,
}
def extract_ffe_regulatory_features(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
"""Extrait les features reglementaires FFE.
Analyse les donnees pour extraire les features liees aux regles FFE:
- Nombre d'equipes par joueur
- Niveau min/max des equipes
- Type de competition
- Indicateur multi-equipe
Args:
----
df: DataFrame des parties jouees
Returns:
-------
DataFrame avec colonnes:
- joueur_nom
- nb_equipes
- niveau_max
- niveau_min
- type_competition
- multi_equipe
"""
logger.info("Extraction features reglementaires FFE...")
if df.empty:
return pd.DataFrame()
features_data = []
for couleur in ["blanc", "noir"]:
nom_col = f"{couleur}_nom"
equipe_col = f"equipe_{'dom' if couleur == 'blanc' else 'ext'}"
if nom_col not in df.columns:
continue
df_couleur = df[df[nom_col].notna()].copy()
for joueur, group in df_couleur.groupby(nom_col):
feat = _extract_player_ffe_features(group, equipe_col, "competition")
feat["joueur_nom"] = joueur
features_data.append(feat)
result = pd.DataFrame(features_data)
if len(result) > 0:
result = (
result.groupby("joueur_nom")
.agg(
nb_equipes=("nb_equipes", "max"),
niveau_max=("niveau_max", "min"),
niveau_min=("niveau_min", "max"),
type_competition=("type_competition", "first"),
multi_equipe=("multi_equipe", "max"),
)
.reset_index()
)
logger.info(f" {len(result)} joueurs avec features reglementaires")
return result