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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