feat: added auswertung.py - processes the files and produces a plot

auswertung.py

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+import pandas as pd
+import os
+import matplotlib.pyplot as plt
+import seaborn as sns
+
+df = pd.DataFrame()
+df["Standort"] = []
+
+abkuerzungen = {
+    "Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg": "BTU Cottbus-Senftenberg",
+    "Bergische Universität Wuppertal": "BU Wuppertal",
+    "Christian-Albrechts-Universität zu Kiel": "CAU Kiel",
+    "Fachhochschule St. Pölten (AUT)": "FH St. Pölten",
+    "Universität Magdeburg": "OVGU Magdeburg",
+}
+
+# Einlesen aller Dateien im Ordner /data
+files = os.listdir('data')
+for fil in files:
+    data = pd.read_csv('data/' + fil)
+    data = data[["Standort","Status"]]
+    data = data.groupby(["Standort"]).count()
+    data = data.reset_index()
+    data[fil.strip(".csv")] = data["Status"]
+    data.drop(columns=["Status"], inplace=True)
+    
+    df = pd.merge(df, data, on="Standort", how="outer")
+
+df["Standort"] = df["Standort"].map(abkuerzungen).fillna(df["Standort"])
+
+#df.to_csv('auswertung.csv', index=False)
+
+# Umwandlung in ein Pivot-Format für eine Heatmap
+df_heatmap = df.set_index("Standort").fillna(0)
+
+# Plot anpassen: quadratische Zellen und Farbskala, die 0 von 1 abhebt
+plt.figure(figsize=(0.6 * df_heatmap.shape[1], 0.6 * df_heatmap.shape[0]))
+sns.heatmap(
+    df_heatmap,
+    cmap="coolwarm",  # Farbpalette für besseren Kontrast zwischen 0 und 1
+    square=True,      # Erzwingt quadratische Zellen
+    cbar_kws={'label': 'Anzahl der Teilnehmer'}  # Beschriftung der Farbleiste
+)
+
+plt.title("Anzahl der Teilnehmer pro Standort und Tagung")
+plt.xlabel("Tagung")
+plt.ylabel("Standort")
+# Achsenticks anpassen
+plt.xticks(rotation=45, ha="right", fontsize=6)  # Schriftgröße und Ausrichtung der x-Achse anpassen
+plt.yticks(fontsize=8)  # Schriftgröße der y-Achse anpassen
+plt.show()