python 打卡记录代码_利用Python实现对考勤打卡数据处理的总结

利用Python实现对考勤打卡数据处理的总结

一、背景交代

二、说明

三、 8种方法

1. 查看文件是否存在

2. 导入excel文件，并把数据保存为dataframe格式

3. 计算程序运行时间

4. 对格式为“年-月-日时:分:秒”的时间进行截取

5. 利用已有一列得到一个新列

6. 数据聚合

7. 数据合并（两个dataframe的合并）

8. 程序运行完毕，自主决定关闭运行窗口

四、主要参考资料

五、后记

一、背景交代

要处理的数据主要有两份，一份数据名称为考勤记录，另一份数据名称为打卡记录，目的是合并这两个组数据，呈现的是考勤数据样式，并进行简单的数据处理后输出。

考勤数据

打卡数据

二、说明

数据处理主要用的是Python的Numpy和Pandas两个模块。这里简单介绍了实现下面8种方法时所使用的函数，大多点到为止。具体函数的用法很容易在网上搜到或者在最后列出的资料中找到。本文作者非专业程序员，写这篇文章目的是对制作这一数据处理工具的过程进行总结，文中存在的不规范描述请大佬们谅解。

三、 8种方法

1. 查看文件是否存在

使用os模块

import os

os.path.exists(test_file.txt)

存在返回True，否则False

2. 导入excel文件，并把数据保存为dataframe格式

import pandas as pd

读入：read_file=pd.read_excel(‘read_file.xlsx’)

保存为DataFrame：pd.DataFrame(pd.read_excel())

如果excel文档，可以单独读入某个sheet并保存为DataFrame格式的数据

excelfile_import=’excelfile_import.xlsx’

pd.DataFrame(pd.read_excel(excelfile_import,sheet_name=’sheet1’))

关于数据的操作包括排序等等，参考的文档是像Excel一样使用python进行数据分析等。

3. 计算程序运行时间

使用datetime

import datetime import datetime

datetime.now() 计算当前时间，可以在程序的开始和结束部分各放置一个，赋给不同变量，两个值相减得到的时间差为程序的运行时间。

两个时间相减得到的时间差涉及类型是timedelta

使用timedelta的total_seconds方法可以获得以秒计数的时间

把秒转为分除以60即可，结果保留2位小数(runtime1是计算得到的时间差)

round(runtime1.total_seconds()/60,2)

4. 对格式为“年-月-日时:分:秒”的时间进行截取

原始数据：2018-09-05 20:13:09，所在列名称“上班时间”

直接截取会报错，先把这一列转为str

pd.astype({‘上班时间’：’str’})

如果是多于一列，则为pd.astype({‘上班时间’:’str’,’下班时间’:’str’})

为了方便对列截取，设置了一个函数，截取的是前面的日期，提示一点，python中字符串的数据索引一般从0开始，截取一段时，一般是前闭后开。比如下面函数中的a[0,10]

截取的字符串第一个字符的索引是0，最后一个是9，默认步径是1.

def sdata(a)

return(a[0:10])

5. 利用已有一列得到一个新列

生成一个名字为 “日期”的新列，具体采用了dataframe的apply方法，还用到了匿名函数lambda。

df[‘日期’] = df.apply(lambda x:sdata(x[‘上班时间’]), axis=1)

除了根据已存在的一列得到一个新列，还有根据多列得到一个新列的方法，方法类似，搜索一下很容易找到，这里不再赘述。

6. 数据聚合

如背景所述，原始数据有两个文档，一个是考勤记录，一个是打卡记录。

如何处理打卡记录并处理为考勤数据样式，主要方法是数据聚合。

具体就是使用groupby函数，

设置索引：df1=df.groupby([‘工号’,‘姓名’,‘日期’])，

对某一个工号来说，正常一个日期会有两个打卡数据，一个是上班打卡，一个是下班打卡，

当然也可能多于2个，或者只有1个。

要处理的列是：

df2=df1. [‘打卡时间’]

使用内置方法min和max，筛选出每个工号，每天第一次打卡和最后一次打卡，生成两个新列并分别命名为“上班打卡”“下班打卡”：

df3=df2.agg([(‘上班打卡’,‘min’),(‘下班打卡’,‘max’)])

得到的结果如下，但是这样的数据不利于后期再处理。

这时候使用重置index函数reset_index把索引去掉

df4=df3.reset_index()

这样处理后得到如下形式的数据，实现了打卡数据向考勤数据的转化。

其实最初打算使用pandas的数据透视表（Pivot Tables）功能，但是没有找到重置index的方法，最终使用了数据聚合功能，很好的实现的目的。

7. 数据合并（两个dataframe的合并）

把处理过的打卡数据和考勤数据合并。

具体到这里就是把两个dataframe中，每个工号对应每天的打卡数据取并。

首先是合并，合并方法很多，经过比较使用了append方法。

简单合并后，如何实现上面取并的意图，删除当天重复的考勤数据。这里使用的是drop_duplicates方法，drop_duplicates的筛选条件可以是多列。

8. 程序运行完毕，自主决定关闭运行窗口

input(‘Press ’)，其实加一行输入回车键的代码

四、主要参考资料

Python for Data Analysis 2nd Edition

从Excel到Python–数据分析进阶指南

https://blog.csdn.net/weixin_39000819/article/details/80942423

五、后记

在把写好的python程序打包成exe的过程中遇到了很多问题，特别是最后用pyinstaller的-F命令打包成一个单独的exe文件以后，在一些电脑上没有办法正常运行。经过一番折腾，尝试采用—D命令，也就是打包成一个文件夹的方法解决了这一问题。

主要参考资料中第3条给出的是网友总结的常用pyinstaller命令，大家打包的时候可以参考。

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