ffe-history / code /scripts /features /player_enrichment.py
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"""Player enrichment from joueurs.parquet - ISO 5055/5259.
Enrichit les echiquiers avec des donnees joueur depuis joueurs.parquet:
- elo_type (F/N/E): type de classement FIDE/National/Estime
- categorie: categorie d'age FFE (U8 -> S65)
- k_coefficient: coefficient K FIDE (10/20/40) selon FIDE 8.3.3
Conformite ISO/IEC:
- 5055: Module <300 lignes, SRP, fonctions <50 lignes
- 5259: Qualite donnees ML, enrichissement depuis source officielle
- 27034: Validation d'entree (Pydantic-style guards)
Document ID: ALICE-FEA-ENRICH-001
Version: 1.0.0
"""
from __future__ import annotations
import logging
from pathlib import Path
import pandas as pd
logger = logging.getLogger(__name__)
_YOUNG_CATS = frozenset(
{
"U8",
"U8F",
"U10",
"U10F",
"U12",
"U12F",
"U14",
"U14F",
"U16",
"U16F",
"U18",
"U18F",
}
)
def enrich_from_joueurs(df_split: pd.DataFrame, joueurs_path: Path) -> None: # noqa: D417
"""Ajoute elo_type, categorie, k_coefficient depuis joueurs.parquet (in-place).
Join par nom_complet <-> blanc_nom / noir_nom.
Vectorise pour eviter apply(axis=1) sur 3.5M lignes.
Args:
----
df_split: DataFrame echiquiers (modifie in-place)
joueurs_path: Path — chemin absolu vers joueurs.parquet
ISO 5259: Enrichissement depuis source officielle FFE.
"""
if not joueurs_path.exists():
logger.warning("joueurs.parquet non trouve: %s — skip enrichissement", joueurs_path)
return
joueur_map = _load_joueur_map(joueurs_path)
if joueur_map.empty:
return
for color in ("blanc", "noir"):
_enrich_color(df_split, joueur_map, color)
logger.info(" Enrichissement joueurs: elo_type, categorie, k_coefficient (blanc + noir)")
def _load_joueur_map(joueurs_path: Path) -> pd.DataFrame:
"""Charge le mapping joueur depuis joueurs.parquet."""
try:
joueurs = pd.read_parquet(
joueurs_path,
columns=["nom_complet", "elo_type", "categorie"],
)
except Exception as exc: # noqa: BLE001
logger.error("Erreur lecture joueurs.parquet: %s", exc)
return pd.DataFrame()
return joueurs.drop_duplicates("nom_complet").set_index("nom_complet")
def _enrich_color(
df_split: pd.DataFrame,
joueur_map: pd.DataFrame,
color: str,
) -> None:
"""Enrichit les colonnes pour une couleur (blanc ou noir)."""
nom_col = f"{color}_nom"
elo_col = f"{color}_elo"
if nom_col not in df_split.columns:
return
df_split[f"elo_type_{color}"] = df_split[nom_col].map(joueur_map["elo_type"]).fillna("")
df_split[f"categorie_{color}"] = df_split[nom_col].map(joueur_map["categorie"]).fillna("")
if elo_col not in df_split.columns:
df_split[f"k_coefficient_{color}"] = 20
return
_compute_k_vectorized(df_split, color, elo_col)
def _compute_k_vectorized(
df_split: pd.DataFrame,
color: str,
elo_col: str,
) -> None:
"""Calcule k_coefficient via operations vectorisees (FIDE 8.3.3).
Ordre d'application:
1. Defaut = 20
2. Si elo >= 2400 → 10 (prend precedence sur jeune)
3. Si categorie jeune ET elo < 2300 → 40
"""
cat_col = f"categorie_{color}"
k_col = f"k_coefficient_{color}"
elo = df_split[elo_col].fillna(0)
df_split[k_col] = 20
# K=40: joueur jeune avec elo < 2300
is_young = df_split[cat_col].isin(_YOUNG_CATS)
df_split.loc[is_young & (elo < 2300), k_col] = 40
# K=10: elite (prend precedence)
df_split.loc[elo >= 2400, k_col] = 10