-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
common_handler.py
139 lines (105 loc) · 6.08 KB
/
common_handler.py
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
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
# Импорты
import numpy as np
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Font, PatternFill
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
from config import *
# Функция для мэтчинга данных
def match_beeps_date(beep_df, answers_df):
# 1. Ивзлекаем объекты для сравнения
beep_df['sent_date'] = beep_df['sent_dt'].dt.date
beep_df['sent_time'] = beep_df['sent_dt'].dt.time
answers_df['finished_date'] = answers_df['finished_dt'].dt.date
answers_df['finished_time'] = answers_df['finished_dt'].dt.time
# 2. Объединяем данные
merged_df = beep_df.merge(
answers_df,
on=['id', 'survey_name'],
how='left',
)
# 3. Убираем ложные мэтчи
condition = (
((merged_df['finished_date'] == merged_df['sent_date']) & (
merged_df['finished_time'] > merged_df['sent_time'])) |
((merged_df['finished_date'] == merged_df['sent_date'] + pd.Timedelta(days=1)) & (
merged_df['finished_time'] < merged_df['sent_time']))
)
merged_df.loc[~condition, "finished_dt"] = pd.NA
# 4. Проставляем статус завершения
merged_df['complete'] = np.where(merged_df['finished_dt'].isna(), False, True)
# 5. Убираем неподходящие опросы
surveys = [item[0] for item in ANKET_SURVEYS_LIST]
merged_df = merged_df[merged_df['survey_name'].isin(surveys)]
# 6. Возвращаем замэтченные данные
merged_df.to_excel('merged.xlsx')
return merged_df
# Функция для суммирования данных
def summarize_activity(merged_df):
# Добавляем колонку с днем в формате "день.месяц"
merged_df['day_month'] = merged_df['sent_dt'].dt.strftime('%d.%m')
# Считаем сумму complete == True и общее количество строк по id и day_month
grouped = merged_df.groupby(['id', 'day_month'])['complete'].agg(
[('sum_true', 'sum'), ('count', 'count')]).reset_index()
# Вычисляем долю: сумма True / общее количество строк
grouped['ratio'] = grouped['sum_true'] / grouped['count']
# Переходим к широкой форме
wide_df = grouped.pivot(index='id', columns='day_month', values='ratio').fillna(0)
# Добавляем колонку average с средним значением по строке
wide_df['total'] = wide_df.mean(axis=1)
# Добавляем строку average с средним значением по колонкам
wide_df.loc['total'] = wide_df.mean(axis=0)
# Перемещаем колонку total сразу после id
columns_order = ['total'] + [col for col in wide_df.columns if col not in ['total']]
wide_df = wide_df[columns_order]
# Возвращаем таблицу с Summary
return wide_df
# Функция для форматирования табличек и записи их в XLSX-файл
def export_results(summarized_df, merged_df, file_name="summary.xlsx"):
# Создаем новую книгу
wb = Workbook()
# ========== Первый лист: Compliance Rate (CR) ==========
ws1 = wb.active
ws1.title = "Compliance Rate (CR)"
# Предобработка датафрейма
summarized_df = summarized_df.reset_index().rename(columns={"index": "id"})
for r_idx, row in enumerate(dataframe_to_rows(summarized_df, index=False, header=True), start=1):
for c_idx, value in enumerate(row, start=1):
cell = ws1.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
# Форматируем первую строку и первую колонку как жирные
if r_idx == 1 or c_idx == 1:
cell.font = Font(bold=True)
# Окрашиваем ячейки на основе значений (от 0 - красный до 1 - зеленый) + Округление до двух знаков после запятой
elif isinstance(value, (int, float)) and 0 <= value <= 1:
# Округялем до двух знаков после запятой
truncated_value = np.floor(value * 100) / 100
cell.value = truncated_value
# Окрашиваем ячейки
green = int(value * 255)
red = 255 - green
cell.fill = PatternFill(
start_color=f"{red:02X}{green:02X}00",
end_color=f"{red:02X}{green:02X}00",
fill_type="solid"
)
# ========== Второй лист: Prompts ==========
ws2 = wb.create_sheet(title="Prompts")
# Убираем лишние колонки
merged_df.drop(columns=['finished_dt', 'sent_dt', 'day_month'], inplace=True)
for r_idx, row in enumerate(dataframe_to_rows(merged_df, index=False, header=True), start=1):
for c_idx, value in enumerate(row, start=1):
cell = ws2.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
# Форматируем первую строку и первую колонку как жирные
if r_idx == 1 or c_idx == 1:
cell.font = Font(bold=True)
# Проверяем, относится ли текущий столбец к 'complete'
# Учитываем, что индекс добавляется как первая колонка
if c_idx - 1 >= 0 and c_idx - 1 < len(merged_df.columns) and merged_df.columns[c_idx - 1] == 'complete':
if isinstance(value, bool):
color = "00FF00" if value else "FF0000" # Зеленый для True, красный для False
cell.fill = PatternFill(
start_color=color,
end_color=color,
fill_type="solid"
)
# Сохраняем книгу в файл
wb.save("summary.xlsx")