Transformateur de données

Créez une fonction nommée transform_dataset qui traite une liste de dossiers d’étudiants à des fins d’analyse.

Chaque dossier est un dictionnaire contenant :

• student_id : un identifiant unique pour l’étudiant
• grades : une liste de notes numériques
• subjects : une liste des matières suivies par l’étudiant

Votre fonction doit :

1. Calculer la note moyenne de chaque étudiant
2. Inclure uniquement les étudiants dont toutes les notes sont supérieures à 70 (étudiants admissibles) — vous devez utiliser la fonction all() de Python pour vérifier cette condition
3. Créer un récapitulatif des matières suivies par les étudiants admissibles, en comptant combien d’étudiants admissibles suivent chaque matière
4. Renvoyer un dictionnaire avec deux clés :
   • qualified_students : un dictionnaire associant les identifiants des étudiants à leur note moyenne (arrondie à 2 décimales)
   • subject_summary : un dictionnaire associant les matières au nombre d’étudiants admissibles qui les suivent

Remarque : en Python, la fonction all() renvoie True uniquement si tous les éléments de l’itérable sont vrais. Par exemple, all(grade > 70 for grade in grades) renverra True uniquement si chaque note est supérieure à 70.

Exemple d’entrée :

[
    {
        "student_id": "S123", 
        "grades": [88, 92, 85], 
        "subjects": ["Math", "Science", "History"]
    },
    {
        "student_id": "S124", 
        "grades": [65, 95, 80], 
        "subjects": ["Math", "Science", "English"]
    },
    {
        "student_id": "S125", 
        "grades": [91, 89, 92], 
        "subjects": ["Math", "Physics", "History"]
    }
]

Exemple de sortie :

{
    'qualified_students': {'S123': 88.33, 'S125': 90.67}, 
    'subject_summary': {'Math': 2, 'Science': 1, 'History': 2, 'Physics': 1}
}