Python 自动排班

可以使用 Python 的第三方库 Pandas 和 NumPy 来实现自动排班。以下是一个简单的示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设有 4 名员工和 7 天的工作日
num_employees = 4
num_days = 7

# 创建一个 DataFrame，用于存储员工排班信息
schedule = pd.DataFrame(np.zeros((num_days, num_employees)), columns=['Employee 1', 'Employee 2', 'Employee 3', 'Employee 4'])

# 定义一个函数，用于根据员工的可用时间和已排班情况来分配工作日程
def assign_schedule(day):
    # 假设员工可用时间为 9:00 - 17:00，每天工作 8 小时
    available_time = pd.date_range(start='09:00', end='17:00', freq='1H')
    available_time = available_time[:-1]  # 去掉最后一个时间点，因为员工不能在下班时间工作

    # 找出已排班的员工
    scheduled_employees = schedule.iloc[day].values.nonzero()[0]

    # 从未排班的员工中找到可用时间最长的员工
    available_employees = set(range(num_employees)) - set(scheduled_employees)
    best_employee = None
    max_available_time = pd.Timedelta(0)
    for employee in available_employees:
        available_time_employee = available_time[~available_time.isin(schedule.iloc[:, employee])]
        if len(available_time_employee) > 0:
            available_time_employee = pd.Timedelta(available_time_employee[-1] - available_time_employee[0])
            if available_time_employee > max_available_time:
                best_employee = employee
                max_available_time = available_time_employee

    # 如果找到了可用时间最长的员工，则将该员工分配到该天的排班中
    if best_employee is not None:
        schedule.iloc[day, best_employee] = 1

# 对每个工作日进行排班分配
for day in range(num_days):
    assign_schedule(day)

# 输出排班结果
print(schedule)

该示例中，我们假设员工的可用时间为每天的 9:00 - 17:00，每天工作 8 小时。我们使用 Pandas DataFrame 来存储员工排班信息，并使用 NumPy 来计算员工可用时间和已排班情况。我们定义了一个函数 `assign_schedule`，用于根据员工的可用时间和已排班情况来分配工作日程。在每个工作日循环中，我们调用该函数来分配排班。最终，我们输出排班结果。

需要注意的是，该示例仅用于演示如何使用 Pandas 和 NumPy 实现自动排班。实际的排班需求可能更加复杂，需要根据实际情况进行相应的修改。