统计考勤分析python程序

原创

mob64ca12e3a791 2023-09-03 11:56:53 ©著作权

文章标签 数据 python 柱状图 文章分类 Python 后端开发

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者mob64ca12e3a791的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

统计考勤分析 Python 程序

引言

在现代企业中，考勤管理是一项至关重要的工作。通过统计员工的出勤情况，我们可以评估员工的工作表现、计算工资、管理人力资源等。传统上，考勤管理是一项繁琐且耗时的工作，但借助 Python 编程语言，我们可以快速、准确地完成考勤分析。

本文将介绍如何使用 Python 编写一个简单而强大的考勤分析程序。我们将使用 pandas 库来处理数据、matplotlib 库来可视化结果。通过本文，你将学习如何读取考勤数据、计算员工的出勤率、绘制旅行图和甘特图等。

准备工作

在开始之前，我们需要安装以下库：

pandas：用于数据处理和分析。
matplotlib：用于数据可视化。

你可以使用以下命令安装这些库：

# 安装 pandas
pip install pandas

# 安装 matplotlib
pip install matplotlib

数据准备

在进行考勤分析之前，我们需要准备好考勤数据。假设我们有一个名为 attendance.csv 的文件，其中包含了员工的考勤情况。文件的格式如下：

日期,员工编号,出勤状态
2021-01-01,A001,出勤
2021-01-01,B002,缺勤
2021-01-02,A001,迟到
2021-01-02,B002,出勤
...

在这个例子中，我们记录了员工的出勤日期、员工编号和出勤状态。你可以使用 Excel 或文本编辑器创建这个文件，并保存为 attendance.csv。

读取数据

首先，我们需要读取考勤数据。我们将使用 pandas 库中的 read_csv 函数来读取 CSV 文件。以下是读取考勤数据的示例代码：

import pandas as pd

# 读取考勤数据
data = pd.read_csv('attendance.csv')

# 打印数据的前几行
print(data.head())

上述代码将打开 attendance.csv 文件，并将其存储在变量 data 中。然后，我们使用 head 函数打印数据的前几行，以确保数据被正确读取。

计算出勤率

接下来，我们将计算每个员工的出勤率。出勤率是指员工实际出勤的天数与应出勤的天数之比。以下是计算出勤率的示例代码：

# 计算每个员工的出勤天数
attendance_count = data.groupby('员工编号')['出勤状态'].apply(lambda x: x[x == '出勤'].count())

# 计算每个员工的应出勤天数
total_days = data.groupby('员工编号')['出勤状态'].count()

# 计算出勤率
attendance_rate = attendance_count / total_days

# 打印出勤率
print(attendance_rate)

上述代码首先使用 groupby 函数按员工编号分组，并计算每个员工的实际出勤天数。然后，我们计算每个员工的应出勤天数。最后，我们将实际出勤天数除以应出勤天数，得到出勤率。

可视化结果

考勤数据的可视化可以帮助我们更好地理解数据。下面是一个使用 matplotlib 绘制出勤率柱状图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制出勤率柱状图
plt.bar(attendance_rate.index, attendance_rate)

# 添加图表标题和坐标轴标签
plt.title('Attendance Rate')
plt.xlabel('Employee ID')
plt.ylabel('Attendance Rate')

# 显示图表
plt.show()

上述代码使用 bar 函数绘制柱状图，并使用 title、xlabel 和 ylabel 函数添加图表标题和坐标轴标签。最后，我们使用 show 函数显示图表。