【python】自动统计考勤数据

如果没有钉钉这种打卡软件可以帮你统计考勤数据，而且考勤机导出的数据只有员工打卡时间时，可以利用python编写一个自动统计的脚本，加快办公效率

实现的几个功能：

1、按月统计出勤，早退，迟到等常见指标

2、对源数据进行了清洗加工，尤其对一天内重复打卡的情况进行处理

3、抽取出异常记录（忘记打卡），便于排查异常原因

附带完整源码~

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Aug 25 16:10:46 2021@author: Administrator
"""import pandas as pd
import datetime
import os
import time# %%def get_week_day(date):week_day = {0: '一',1: '二',2: '三',3: '四',4: '五',5: '六',6: '日'}day = date.weekday()return week_day[day]def get_monringORafternoon(date):current_time = date.hourif current_time <= 12:return '上午'else:return '下午'def lateForWork(df):return (df['AMPM'] == '上午') & (df['Time'].apply(lambda x: datetime.time.strftime(x, "%H:%M:%S")) > '09:00:00')def leaveEarly(df):return (df['AMPM'] == '下午') & (df['Time'].apply(lambda x: datetime.time.strftime(x, "%H:%M:%S")) < '18:00:00')def severelyLate(df):return (df['AMPM'] == '上午') & (df['Time'].apply(lambda x: datetime.time.strftime(x, "%H:%M:%S")) > '09:10:00')def workOnSunday(df):return (df['week_day'] == '日')def eveningWork(df):return (df['AMPM'] == '下午') & (df['Time'].apply(lambda x: datetime.time.strftime(x, "%H:%M:%S")) >= '20:00:00')def weekends_between(d1,d2):days_between = (d2-d1).daysweekends, leftover = divmod(days_between,7)if leftover:start_day = (d2-datetime.timedelta(leftover)).isoweekday()end_day = start_day+leftover
#    if start_day<=6 and end_day>6:
#      weekends +=.5
#    if start_day<=7 and end_day>7:
#      weekends +=.5if start_day<=7 and end_day>7: #上面是算周末，现在是只算周日weekends +=1return weekends# %%
def main():at = time.time()path = os.getcwd()print('-'*20)print(f'已打开文件夹{path} ,正在读取内容...')print('-'*20)dirs = os.listdir(path)excel_list = [i for i in dirs if i.endswith('xls')]if len(excel_list)==0:input(f'没有找到xls文件，请将需要处理的文件放入{path}，检查后重新启动程序')elif len(excel_list)>1:for i in enumerate(excel_list):print(i)try:excel_file = excel_list[int(input('发现有多个xls文件，输入想要统计的文件对应的编号：'))]except:print('没有找到此编号')input()else:excel_file = excel_list[0]print('-'*20)print('正在处理: ',excel_file)print('-'*20)data = pd.read_excel(path+'\\'+excel_file)if data.columns[0]!='ID de Usuario':df = pd.read_excel(path+'\\'+excel_file,header=8)data = df.loc[:,['ID de Usuario', 'Nombre Completo', 'Fecha/Hora']]data.columns = ['ID de Usuario','Nombre','Tiempo'] #统一叫法data=data[~(data['Nombre'].isnull())] #删掉空行data['Tiempo'] = pd.to_datetime(data['Tiempo'])data['Year'] = data['Tiempo'].dt.yeardata['Month'] = data['Tiempo'].dt.monthdata['Day'] = data['Tiempo'].dt.daydata['Time'] = data['Tiempo'].dt.timedata['week_day'] = data['Tiempo'].apply(get_week_day)data['AMPM'] = data['Tiempo'].apply(get_monringORafternoon)# %% 剔除重复打卡（上午最早一条，下午最晚一条）df_temp_day = data.drop_duplicates(['ID de Usuario', 'Nombre', 'Year', 'Month', 'Day'])df_temp_AM = data.loc[data['AMPM'] == '上午'].sort_values('Tiempo').drop_duplicates(subset=['ID de Usuario', 'Nombre', 'Year', 'Month', 'Day', 'AMPM'], keep='first')df_temp_PM = data.loc[data['AMPM'] == '下午'].sort_values('Tiempo').drop_duplicates(subset=['ID de Usuario', 'Nombre', 'Year', 'Month', 'Day', 'AMPM'], keep='last')df_dropdup = pd.concat([df_temp_AM, df_temp_PM], ignore_index=True).sort_values(['ID de Usuario', 'Tiempo'])# %% 迟到 早退 严重迟到 周日加班 晚上加班df_dropdup['迟到'] = lateForWork(df_dropdup).astype(int)df_dropdup['早退'] = leaveEarly(df_dropdup).astype(int)df_dropdup['严重迟到'] = severelyLate(df_dropdup).astype(int)df_dropdup['周日加班'] = workOnSunday(df_dropdup).astype(int)*0.5df_dropdup['晚上加班'] = eveningWork(df_dropdup).astype(int)# %% 异常gp_timecount = df_dropdup.groupby(['ID de Usuario', 'Nombre', 'Year', 'Month', 'Day'])['Time'].count()exceptionRecord = gp_timecount[gp_timecount == 1].reset_index()exceptionRecord.rename({'Time': '异常'}, axis=1, inplace=True)  # 异常记录gp_abnormal = exceptionRecord.groupby(['ID de Usuario', 'Nombre', 'Year', 'Month'])['异常'].count().reset_index()# %% 周日天数gp_tiempo=df_dropdup.groupby(['ID de Usuario', 'Nombre', 'Year', 'Month'])['Tiempo'].agg(['min','max'])sundayCount=gp_tiempo.apply(lambda x:weekends_between(x['min'],x['max']),axis=1).reset_index()sundayCount.columns = ['ID de Usuario', 'Nombre', 'Year', 'Month', '周日天数']# %% 统计汇总gp_count = df_temp_day.groupby(['ID de Usuario', 'Nombre', 'Year', 'Month'])['Day'].count()gp_sum = df_dropdup.groupby(['ID de Usuario', 'Nombre', 'Year', 'Month'])['迟到', '早退', '严重迟到', '周日加班', '晚上加班'].sum()gp_result = pd.concat([gp_count, gp_sum], axis=1).reset_index()gp_result.rename({'Day': '出勤天数'}, axis=1, inplace=True)# 添加“异常”列gp_result2 = pd.merge(gp_result, gp_abnormal, how='left').fillna(0)# 添加周日天数辅助计算出勤天数  出勤天数= 实际出勤-周日加班+周日天数gp_result2 = pd.merge(gp_result, sundayCount, how='left').fillna(0)# 校正出勤天数gp_result2['出勤天数'] = gp_result2['出勤天数']-gp_result2['周日加班']+gp_result2['周日天数']# 删除辅助列，若有计算疑问可注释该列gp_result2.drop('周日天数',axis=1,inplace=True)# %% 导出file_name = path+'\\'+'【result】'+excel_filewith pd.ExcelWriter(file_name) as writer:gp_result2.to_excel(writer,sheet_name='统计结果',index=False)data.to_excel(writer,sheet_name='源数据',index=False)df_dropdup.to_excel(writer,sheet_name='加工数据',index=False)exceptionRecord.to_excel(writer,sheet_name='异常记录',index=False)print('Time used: {} sec'.format(time.time()-at))input(f'数据已跑完，文件保存在{file_name}\n按enter键即可退出')#%%if __name__ == '__main__':try:main()except Exception as e:print('发生未知错误:',e)input()

使用方法：将需要处理的文件和python脚本放在同一个文件夹下，双击启动python脚本就可以了，处理之后会自动生成【result】开头的文件。

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