process_stop_ponctualite

offre_realisee.domain.entities.ponctualite.process_stop_ponctualite.compute_cost_matrix(df_by_stop: DataFrame, heure_reelle_col: Series) → ndarray

Traite les données de ponctualité par arrêts et génère le scores de conformité.

Parameters

df_by_stopDataFrame

DataFrame contenant les données de ponctualité par arrêt.

heure_reelle_colpd.Series

Série contenant les heures réelles des passages.

Returns

matrixndarray

Matrice contenant les scores de conformité: - ComplianceType.compliant (1). - ComplianceType.semi_compliant (0.75 en haute frequence, 0.5 en basse frequence). - ComplianceType.not_compliant (0.25 en haute frequence, 0 en basse frequence). - ComplianceType.situation_inacceptable_retard (-1000000): En retard. - ComplianceType.situation_inacceptable_avance (-999900): En avance. - ComplianceType.situation_inacceptable_absence (-999000): Pas de données.

offre_realisee.domain.entities.ponctualite.process_stop_ponctualite.process_stop_ponctualite(df_by_stop: DataFrame) → DataFrame

Traitement des données par arrêt et ajout des scores de conformité.

Cette fonction prend un DataFrame avec des données de ponctualité par arrêt et optimise les attributions de temps réelle/théorique pour minimiser les pénalités. Elle retourne un DataFrame incluant les scores de conformité, le lien théorique réelle et gère les passages aberrants en les marquant comme non attribués.

Parameters

df_by_stopDataFrame

DataFrame contenant les données par arrêt.

Returns

df_by_stopDataFrame

DataFrame contenant l’agencement optimal des valeurs théoriques/réelles ainsi que le score de conformité associé.