python如何统计加班天数

Hey小伙伴们，今天来聊个超级实用的话题——如何在Python中统计加班天数！🚀

你是否也有这样的烦恼，工作繁忙，加班成了常态，但想要具体统计一下加班天数，却发现无从下手？别担心，今天就来教你如何用Python轻松搞定这个小难题。🛠️

数据收集

我们需要收集加班的数据，这通常意味着你得有一个记录加班的日志或者数据库，假设我们有一个CSV文件，里面记录了每天的工作时长，我们可以用Python来读取这个文件。

读取数据

我们可以使用Python的pandas库来轻松读取CSV文件。pandas是一个强大的数据分析工具，可以帮助我们快速处理数据。

import pandas as pd
读取CSV文件
df = pd.read_csv('overtime_log.csv')

数据预处理

在开始统计之前，我们需要确保数据是准确无误的，我们需要检查是否有任何缺失值或者异常值，并进行相应的处理。

检查缺失值
df.dropna(inplace=True)
检查异常值（这里假设工作时长不可能超过24小时）
df = df[df['work_hours'] <= 24]

定义加班标准

我们需要定义什么是“加班”，加班是指超过正常工作时间的时间，假设正常工作时间是8小时，我们可以这样定义加班：

定义加班标准
df['overtime'] = df['work_hours'] > 8

统计加班天数

现在我们可以统计加班的天数了，我们只需要计算overtime列中True值的数量。

统计加班天数
overtime_days = df['overtime'].sum()
print(f"总加班天数：{overtime_days}")

可视化加班数据

为了让结果更加直观，我们可以使用matplotlib库来绘制加班天数的图表。

import matplotlib.pyplot as plt
绘制加班天数柱状图
plt.bar(df.index, df['overtime'])
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('是否加班（1表示加班，0表示不加班）')
plt.title('加班天数统计图')
plt.show()

进一步分析

如果你想要更地分析加班数据，比如找出加班最多的月份或者周，你可以使用pandas的分组功能。

按月份分组统计加班天数
monthly_overtime = df.groupby(df.index.to_period('M'))['overtime'].sum()
print(monthly_overtime)

导出结果

你可能想要将统计结果导出到一个新的CSV文件中，以便进一步分析或记录。

将加班天数导出到CSV文件
monthly_overtime.to_csv('monthly_overtime.csv')

通过这些步骤，你就可以轻松地用Python统计加班天数了，无论是为了更好地管理时间，还是为了向上级汇报工作情况，这项技能都是非常有用的。

加班虽多，但健康更重要哦！希望这些小技巧能帮助你更高效地管理工作和休息时间。🌟

如果你有任何疑问或者想要了解更多关于Python的小技巧，欢迎在评论区留言讨论哦！我们下次见！👋🌈