Python实现自动化处理每月考勤缺卡数据

下面是 Python 实现自动化处理每月考勤缺卡数据的完整攻略：

1. 确定目标

首先，需要明确的是我们的目标：自动处理每个月的考勤缺卡数据，以便我们可以方便地统计出每个员工的考勤情况，及时进行汇报和处理。具体而言，我们需要完成以下任务：

读取考勤数据，包括每个员工的工号、姓名、缺卡日期等；
检查每个员工的考勤数据，查看是否存在缺卡情况；
自动计算出每个员工的缺卡次数；
将结果保存到一个文件中，方便后续查看和统计。

2. 准备数据

在开始编写代码之前，我们需要准备一些数据：

考勤数据，应该包括每个员工的工号、姓名、考勤日期等；
缺卡类型，通常包括旷工、迟到、早退等；
缺卡数据，包括每个员工每个月的缺卡情况。

这些数据可以通过 Excel 表格等工具进行维护，也可以通过数据库等方式进行存储和管理。

3. 编写代码

接下来，我们可以开始编写 Python 代码。在此过程中，我们需要用到以下的库：

import pandas as pd
import datetime as dt

读取数据

首先，我们需要从 Excel 表格或其他数据源中读取考勤数据。这里我们以 Excel 表格为例，使用 Pandas 库中的 read_excel() 函数进行读取：

df = pd.read_excel('attendance.xlsx')

在读取数据之后，我们可以使用 Pandas 库中的 head() 函数查看前几行数据：

print(df.head())

检查缺卡

接下来，我们需要检查每个员工的考勤数据，查看是否存在缺卡情况。这里我们以旷工为例，假设旷工是指缺少整天的考勤数据。我们可以编写一个函数来检查旷工情况：

def check_kuanggong(df):
    result = pd.DataFrame(columns=['工号', '姓名', '缺卡日期', '缺卡类型'])
    for index, row in df.iterrows():
        date = row['日期']
        if pd.isnull(row['上班时间']) and pd.isnull(row['下班时间']):
            result = result.append({
                '工号': row['工号'],
                '姓名': row['姓名'],
                '缺卡日期': date.date(),
                '缺卡类型': '旷工'
            }, ignore_index=True)
    return result

该函数遍历考勤数据表格，检查每个员工每天的考勤情况。如果某个员工某天的上下班时间均为空，就将该记录加入到结果表格中，表明该员工旷工了。

计算缺卡次数

接下来，我们要自动计算出每个员工的缺卡次数。这里我们仍以旷工为例，计算出每个员工的旷工次数。代码如下：

def count_kuanggong(df):
    result = pd.DataFrame(columns=['工号', '姓名', '缺卡次数'])
    for group_name, group_df in df.groupby(by=['工号', '姓名']):
        kuanggong_count = len(group_df[group_df['缺卡类型'] == '旷工'])
        result = result.append({
            '工号': group_name[0],
            '姓名': group_name[1],
            '缺卡次数': kuanggong_count
        }, ignore_index=True)
    return result

该函数将考勤数据按照工号和姓名进行分组，然后统计每个员工的旷工次数。最后将结果保存到一个表格中。

保存结果

最后，我们需要将统计结果保存到一个文件中，方便后续查看和统计。这里，我们将结果保存到 CSV 格式的文件中，代码如下：

def save_result(df, filename):
    df.to_csv(filename, encoding='utf-8-sig', index=False)

示例

下面给出两个示例说明：

示例一

假设我们打开 Excel 表格后，发现数据如下：

工号	姓名	日期	上班时间	下班时间
001	张三	2022-02-01	08:30	16:30
001	张三	2022-02-02	08:20	16:40
001	张三	2022-02-03	08:25
001	张三	2022-02-04		16:25

然后，我们可以通过如下代码进行计算：

# 读取考勤数据
df = pd.read_excel('attendance.xlsx')

# 检查旷工
kg = check_kuanggong(df)

# 计算旷工次数
kg_count = count_kuanggong(kg)

# 保存结果
save_result(kg_count, 'output.csv')

# 查看结果
print(kg_count)

运行后，我们可以得到以下结果：

工号	姓名	缺卡次数
001	张三	1

这说明张三本月旷工了一天。

示例二