visual/excel_radar_plot.py - comb - obuxxxov/CodeForge

visual/excel_radar_plot.py
136 строк5 KB
ObliInSe
сборка прошла, теперь тютора делаю
18 авг 2025, 00:54
18 авг 2025, 00:54dde10a9
import os
import json
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go


def load_and_aggregate(excel_path: str) -> pd.DataFrame:
    df = pd.read_excel(excel_path)

    required_cols = [
        'Блок',
        'Компетенция',
        'Оценка',
        'Оценка Тимлида',
        'Оценка AI',
    ]
    for col in required_cols:
        if col not in df.columns:
            raise ValueError(f"Отсутствует обязательная колонка: {col}")

    # Приводим числовые колонки
    for col in ['Оценка', 'Оценка Тимлида', 'Оценка AI']:
        df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce')

    # Метрики по блокам
    agg = df.groupby('Блок').agg(
        Сумма_Оценка=('Оценка', 'sum'),
        Сумма_Оценка_Тимлида=('Оценка Тимлида', 'sum'),
        Сумма_Оценка_AI=('Оценка AI', 'sum'),
    ).reset_index()
    # Калиброванная оценка блока: (сумма Оценка + сумма Оценка Тимлида + сумма Оценка AI) / 3
    agg['Среднее_калиброванное'] = (
        agg['Сумма_Оценка'] + agg['Сумма_Оценка_Тимлида'] + agg['Сумма_Оценка_AI']
    ) / 3

    # Порядок осей радара
    agg = agg.sort_values('Блок')
    return agg


def build_radar(agg: pd.DataFrame, html_out: str, png_out: str | None = None) -> None:
    categories = agg['Блок'].tolist()

    # Для замкнутого радара добавим первую категорию в конец для каждого трейса
    def closed(values):
        return values + values[:1]

    cat_closed = categories + categories[:1]

    fig = go.Figure()
    fig.add_trace(go.Scatterpolar(
        r=closed(agg['Сумма_Оценка'].tolist()),
        theta=cat_closed,
        fill='toself',
        name='Сумма: Оценка',
        opacity=0.25
    ))
    fig.add_trace(go.Scatterpolar(
        r=closed(agg['Сумма_Оценка_Тимлида'].tolist()),
        theta=cat_closed,
        fill='toself',
        name='Сумма: Оценка Тимлида',
        opacity=0.25
    ))
    fig.add_trace(go.Scatterpolar(
        r=closed(agg['Сумма_Оценка_AI'].tolist()),
        theta=cat_closed,
        fill='toself',
        name='Сумма: Оценка AI',
        opacity=0.25
    ))
    fig.add_trace(go.Scatterpolar(
        r=closed(agg['Среднее_калиброванное'].tolist()),
        theta=cat_closed,
        name='Средняя калиброванная',
        line=dict(width=3)
    ))

    # Подписи, сетка и видимость
    max_r = max(
        agg['Сумма_Оценка'].max(),
        agg['Сумма_Оценка_Тимлида'].max(),
        agg['Сумма_Оценка_AI'].max(),
        agg['Среднее_калиброванное'].max(),
    )
    fig.update_layout(
        title='Профиль компетенций по блокам',
        polar=dict(
            radialaxis=dict(visible=True, range=[0, max_r * 1.1]),
            angularaxis=dict(direction='clockwise')
        ),
        legend=dict(orientation='h', yanchor='bottom', y=-0.15, xanchor='center', x=0.5),
        margin=dict(l=40, r=40, t=60, b=80),
        template='plotly_white'
    )

    fig.write_html(html_out, include_plotlyjs='cdn')
    if png_out:
        try:
            fig.write_image(png_out, scale=2)
        except Exception as exc:
            print(f"Не удалось сохранить PNG через kaleido: {exc}")


def export_json_for_frontend(agg: pd.DataFrame, json_out_path: str) -> None:
    data = {
        "blocks": agg['Блок'].tolist(),
        "metrics": {
            "sum_score": agg['Сумма_Оценка'].tolist(),
            "sum_lead": agg['Сумма_Оценка_Тимлида'].tolist(),
            "sum_ai": agg['Сумма_Оценка_AI'].tolist(),
            "calibrated_avg": agg['Среднее_калиброванное'].tolist(),
        },
    }
    with open(json_out_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)


def main():
    excel_path = os.path.join(
        os.path.dirname(os.getcwd()),
        'analyzer',
        'graph_matrix.xlsx',
    )
    agg = load_and_aggregate(excel_path)
    build_radar(agg, html_out='radar_plot.html', png_out='radar_plot.png')
    # Экспорт для фронтенда
    public_dir = os.path.join(os.getcwd(), 'public')
    os.makedirs(public_dir, exist_ok=True)
    json_out = os.path.join(public_dir, 'competency_agg.json')
    export_json_for_frontend(agg, json_out)
    print('Готово: radar_plot.html, radar_plot.png и public/competency_agg.json')


if __name__ == '__main__':
    main()