Init

.gitignore

@@ -0,0 +1 @@
+data/

.lintr

@@ -0,0 +1,4 @@
+linters: linters_with_tags(tags = c("readability", "best_practices", 
+    "common_mistakes"), 
+    indentation_linter(indent = 4L)) # see vignette("lintr")
+encoding: "UTF-8"

APT_PARCOURS.R

@@ -0,0 +1,151 @@
+library(dplyr)
+
+
+# Charger les données avec deux colonnes
+
+df_APT<- read.csv("Downloads/Suppl.csv", 
+                            sep= ";",
+                            encoding = "UTF-8",
+                            # header = TRUE,
+                            na.strings = T,
+                            dec=","
+)
+
+
+## Enlever les lignes et colonnes vides 
+
+fun_enlever_lignes_vides <- function(df) {
+  df <-filter(df,!(df$parcelle_id==""))
+  
+}
+
+df_APT <- df_APT[!apply(is.na(df_APT) | df_APT == "", 1, all), ]
+df_APT <- df_APT[, 1:2]
+df_APT <- df_APT[!grepl("\\d", df_APT[,2]), ]
+
+
+## Enlever les accents
+
+df_APT_sans_accents <- df_APT
+df_APT_sans_accents[,1] <- iconv(df_APT[,1], "UTF-8", "ASCII", sub = "")
+df_APT_sans_accents[,2] <- iconv(df_APT[,2], "UTF-8", "ASCII", sub = "")
+df_APT  <- df_APT_sans_accents
+
+
+
+## Copier les noms dans la colonne 2 jusqu'à un nouveau nom
+
+df_APT <- df_APT
+
+for (i in 2:nrow(df_APT)) {
+  if (df_APT[i, 2] == "") {
+    df_APT[i, 2] <- df_APT[i - 1, 2]
+  }
+}
+
+
+## Identifier les apprentis et créer 2 df apprentis et initaux car différents
+
+df_APT$apprenti <- NA
+df_APT$apprenti[df_APT$X == "Accompagnement des apprentis"] <- "apprenti"
+df_APT$apprenti[df_APT$X == "Priodes d'apprentissage en entreprise, semestre 1"] <- "apprenti" # cas des 2A faux apprentis
+
+
+
+df_APT <- df_APT %>%
+  group_by(X.1) %>%
+  mutate(apprenti = ifelse("apprenti" %in% apprenti, "apprenti", apprenti))
+df_APT$apprenti <- ifelse(is.na(df_APT$apprenti), "non-apprenti", df_APT$apprenti)
+
+
+df_APT_apprenti <- df_APT[df_APT$apprenti == "apprenti", ]
+df_APT_initiaux <- df_APT[df_APT$apprenti != "apprenti", ]
+
+
+
+
+# Liste des termes à exclure
+termes_a_exclure <- c("Ing - 1A", "Intitul du cours", "Approche professionnelle et sectorielle", "Approches des domaines", "Enjeux et dfis des sciences et technologies du vivant et de l'environnement", "Communication", "La recherche d'informations en sciences du vivant")
+
+# Filtrer les lignes qui ne contiennent pas les termes spécifiés dans la colonne "X"
+df_final <- df_APT_initiaux %>%
+  filter(!X %in% termes_a_exclure)
+
+# Afficher le résultat final
+print(df_final)
+
+
+
+
+
+
+## Les approches domaines de 1A
+
+index_approches_domaines <- which(df_APT_initiaux[, 1] == "Approches des domaines")
+lignes_a_garder <- list()
+
+for (i in index_approches_domaines) {
+  lignes_a_garder[[i]] <- c((i - 4):(i - 1))
+}
+
+df_APT_final <- df_APT_initiaux[-unlist(lignes_a_garder), ]
+
+## Les MODULE INTEGRATIF de 1A
+
+index_approches_domaines <- which(df_APT_final[, 1] == "MODULE INTEGRATIF")
+lignes_a_garder <- list()
+
+for (i in index_approches_domaines) {
+  lignes_a_garder[[i]] <- c((i - 12):(i - 1))
+}
+
+df_APT_final <- df_APT_final[-unlist(lignes_a_garder), ]
+
+
+## DOMINANTE
+
+index_approches_domaines <- which(df_APT_final[, 1] == "Ing - 2A")
+lignes_a_garder <- list()
+
+for (i in index_approches_domaines) {
+  lignes_a_garder[[i]] <- c((i - 44):(i - 1))
+}
+
+df_APT_final <- df_APT_final[-unlist(lignes_a_garder), ]
+
+
+
+
+## LES UC à choix 2 A
+
+index_approches_domaines <- which(df_APT_final[, 1] == "UE  choix Semestre 1")
+lignes_a_garder <- list()
+
+for (i in index_approches_domaines) {
+  lignes_a_garder[[i]] <- c((i - 34):(i - 1))
+}
+
+df_APT_final <- df_APT_final[-unlist(lignes_a_garder), ]
+
+## LA SPE 3 A
+
+index_approches_domaines <- which(df_APT_final[, 1] == "Ing - 3A")
+lignes_a_garder <- list()
+
+for (i in index_approches_domaines) {
+  lignes_a_garder[[i]] <- c((i - 3):(i - 1))
+}
+
+test <- df_APT_final[-unlist(lignes_a_garder), ]
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+

extract_data.R

@@ -0,0 +1,134 @@
+library(readxl)
+library(dplyr)
+library(tidyr)
+
+# Supplement_diplome-1.xls ligne 4
+ligne_prenom <- 5
+colonne_prenom <- 50
+
+folder_path <- file.path("data", "Bulletins promotion 2023")
+
+df <- do.call("rbind", lapply(list.files(folder_path), function(filename) {
+    current_data <- as.data.frame(read_excel(file.path(folder_path, filename), sheet = 1L, col_names = FALSE))
+    if (ncol(current_data) == 63L) {
+        return(current_data)
+    }
+}))
+
+
+indices_numero_ine <- which(df == "Numéro INE", arr.ind = TRUE)
+decalage_ine <- c(1, 6)
+
+#  Indices Total ECTS validés
+which(df == "Total Ects validés", arr.ind = TRUE)
+
+
+#  Indices Ing - 1A
+
+indices_cours_Ing_1A <- which(df == "Ing - 1A", arr.ind = TRUE)
+indices_cours_Ing_2A <- which(df == "Ing - 2A", arr.ind = TRUE)
+indices_cours_Ing_3A <- which(df == "Ing - 3A", arr.ind = TRUE)
+indices_stage_fin_etude <- which((df == "Stage de fin d'études") | (df == "Stage de fin d'études de 3ème année"), arr.ind = TRUE)
+
+col_ECTS <- 63
+
+# Décalages
+
+dec_col_cours_ine <- -23
+dec_row_cours_ine <- 35
+
+dec_col_annee <- -13
+
+dec_row_parcours_ing1A <- -4
+dec_col_parcours_ing1A <- 2
+
+dec_ECTS <- 42
+
+get_row_to_remove_cours <- function(cours) {
+    vec_cours <- cours
+    which((is.na(vec_cours) | (vec_cours == "Intitulé du cours") |
+        (vec_cours == "Ing - 1A") | (vec_cours == "Ing - 2A") |
+        (vec_cours == "Ing - 3A")))
+}
+
+
+full <- do.call("rbind", lapply(seq_len(nrow(indices_numero_ine)), function(idx) {
+    # Trouver l'INE
+    current_row <- indices_numero_ine[idx, 1]
+    current_col <- indices_numero_ine[idx, 2]
+
+    #  Ici si on est au dernier indice on va au bout du tableau et on nettoiera
+    # après
+    next_row <- ifelse(idx != nrow(indices_numero_ine),
+        indices_numero_ine[idx + 1, 1],
+        nrow(df)
+    )
+    # La colonne ne bouge pas
+    next_col <- current_col
+    ine <- df[[
+        current_row + decalage_ine[[1]],
+        current_col + decalage_ine[[2]]
+    ]]
+    #  Cours
+    cours <- df[seq(
+        current_row + dec_row_cours_ine,
+        next_row + dec_row_cours_ine - 1
+    ), current_col + dec_col_cours_ine]
+    ects <- df[seq(
+        current_row + dec_row_cours_ine,
+        next_row + dec_row_cours_ine - 1
+    ), col_ECTS]
+
+    longdata <- data.frame(ine = ine, cours = cours, ects = ects)
+    longdata <- longdata[which(!(is.na(longdata[["cours"]]) & is.na(longdata[["ects"]]))), ]
+    row_remove_intit_cours <- which((longdata[["cours"]] == "Intitulé du cours" &
+        longdata[["ects"]] == "Ects"))
+    if (!identical(row_remove_intit_cours, integer(0))) {
+        longdata <- longdata[-row_remove_intit_cours, ]
+    }
+    row_remove_ing <- which((longdata[["cours"]] == "Ing"))
+    if (!identical(row_remove_ing, integer(0))) {
+        longdata <- longdata[-row_remove_ing, ]
+    }
+
+    id_cycle_ing <- which(grepl("Ing - [1-3]A", longdata[["cours"]]))
+    id_cycle_ing <- c(id_cycle_ing, nrow(longdata))
+    annee_cycle_ing <- grep("20[0-9][0-9]-[0-9][0-9]", df[seq(
+        current_row + dec_row_cours_ine,
+        next_row + dec_row_cours_ine - 1
+    ), 8], value = TRUE)
+    type_annee <- rep("Unknown", nrow(longdata))
+    annee <- rep("", nrow(longdata))
+    for (idx in seq_len(length(id_cycle_ing) - 1L)) {
+        type_annee[seq(id_cycle_ing[idx], id_cycle_ing[idx + 1])] <- longdata[["cours"]][id_cycle_ing[idx]]
+        annee[seq(id_cycle_ing[idx], id_cycle_ing[idx + 1])] <- annee_cycle_ing[idx]
+    }
+    longdata[["annee"]] <- annee
+    longdata[["type_annee"]] <- type_annee
+
+    row_remove_annee_cycle_ing <- which(grepl("Ing - [0-9]{1}A", longdata[["cours"]]))
+    if (!identical(row_remove_annee_cycle_ing, integer(0))) {
+        longdata <- longdata[-row_remove_annee_cycle_ing, ]
+    }
+
+
+    #  Trouver les blocs et les mettre en bloc
+
+    # Identifier les indices des lignes où les valeurs ECTS ne sont pas NA
+    indices_blocs <- which(!is.na(longdata[["ects"]]))
+    noms_blocs <- longdata[indices_blocs, "cours"]
+    # Créer une nouvelle colonne "bloc" en remplissant les valeurs manquantes
+    longdata$bloc <- NA
+    longdata$bloc[indices_blocs] <- noms_blocs
+    # Remplir les valeurs manquantes dans la colonne "bloc" en utilisant une boucle
+    for (i in 2:nrow(longdata)) {
+        if (is.na(longdata[["bloc"]][i])) {
+            longdata[["bloc"]][i] <- longdata[["bloc"]][i - 1]
+        }
+    }
+
+    longdata
+}))
+
+
+df_ue_choix <- full[grepl("UE à choix *", full[["bloc"]]),]