钉钉考勤数据处理 python

原创

mob64ca12ec3a08 2024-11-19 04:53:51 ©著作权

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钉钉考勤数据处理与分析：用 Python 实现

引言

随着远程办公和灵活工作制的普及，企业对于员工考勤数据的管理变得愈发重要。钉钉作为一款主要用于企业办公的工具，提供了考勤打卡的功能。然而，如何高效地处理和分析这些考勤数据，仍然是一个挑战。本文将介绍如何使用 Python 进行钉钉考勤数据的处理与分析，并通过代码示例和可视化图表来帮助企业管理者更好地理解员工的考勤情况。

数据获取

首先，我们需要获取钉钉的考勤数据。钉钉的考勤数据通常可以导出为 Excel 或 CSV 格式。我们可以使用 Pandas 库来读取这个数据文件。

import pandas as pd

# 读取考勤数据文件
data = pd.read_csv('dingding_attendance.csv')

# 查看数据的前几行
print(data.head())

在这段代码中，我们使用 pd.read_csv() 方法读取 CSV 文件并将数据存储在一个 DataFrame 中。head() 方法可以帮助我们查看数据的结构和内容。

数据清洗

考勤数据可能会包含一些空值或不一致的数据，以下是一个简单的数据清洗步骤，可以帮助我们处理这些问题。

# 查看数据基本信息
print(data.info())

# 删除含有缺失值的行
data.dropna(inplace=True)

# 将考勤日期列转换为日期格式
data['考勤日期'] = pd.to_datetime(data['考勤日期'])

在这个示例中，我们首先查看数据的信息，然后删除了包含缺失值的行。最后，我们将考勤日期的格式转换为日期格式，以便后续分析。

数据分析

我们可以进行一些基本的统计分析，例如每个月的出勤天数、缺勤天数、迟到天数等。

# 添加一列，用于标记是否缺勤
data['缺勤'] = data['考勤状态'].apply(lambda x: 1 if x == '缺勤' else 0)
data['迟到'] = data['考勤状态'].apply(lambda x: 1 if x == '迟到' else 0)

# 按照月份进行分组统计
monthly_summary = data.groupby(data['考勤日期'].dt.to_period('M')).agg({
    '缺勤': 'sum',
    '迟到': 'sum'
}).reset_index()

print(monthly_summary)

在这个代码片段中，我们为数据添加了两列，分别标记缺勤和迟到的状态，然后按照每个月进行统计，最后得到了一个汇总的 DataFrame。

数据可视化

为了更直观地展示考勤数据，我们可以使用 Matplotlib 库绘制饼状图，展示缺勤和迟到的比例。

import matplotlib.pyplot as plt

# 饼状图数据
labels = '缺勤', '正常出勤', '迟到'
sizes = [monthly_summary['缺勤'].sum(), (data.shape[0] - monthly_summary['缺勤'].sum() - monthly_summary['迟到'].sum()), monthly_summary['迟到'].sum()]
colors = ['#ff9999','#66b3ff','#99ff99']
explode = (0.1, 0, 0)  # 仅将第一部分(缺勤)突出显示

plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90)
plt.axis('equal')  # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.
plt.title('考勤状态分布')
plt.show()

在这段代码中，我们使用 Matplotlib 绘制了一个饼状图。饼状图将缺勤、正常出勤和迟到分别标记并突出显示，便于管理者快速了解整体的考勤状态。