Python代码去取Excel打卡记录，然后生成考勤汇总

在Python中，我们可以使用pandas库来处理Excel文件并进行数据操作。首先，你需要安装`pandas`, `openpyxl`和`xlrd`库，分别用于数据分析、读写Excel 2010及以上版本的xlsx文件以及读取旧版xls文件。

以下是一个简单的步骤说明：

1. 安装所需库：

pip install pandas openpyxl xlrd

2. 使用pandas读取Excel文件：

import pandas as pd

# 指定Excel文件路径
excel_file = '打卡记录.xlsx'
df_excel = pd.read_excel(excel_file)  # 如果是xls文件，则使用pd.read_excel(file, engine='xlrd')

# 确保表格包含打卡时间列（如'Time'），假设它位于第一列
time_column = df_excel.iloc[:, 0]

3. 数据预处理：
检查数据是否按日期排序，并处理缺失值（如果需要）。例如，删除空行或填充/转换时间戳：

df_excel = df_excel.sort_values(by=time_column)
df_excel.dropna(subset=[time_column], inplace=True)  # 删除有缺失值的行

4. 考勤汇总：

# 创建一个新的DataFrame来存储考勤汇总
attendance_summary = pd.DataFrame()

# 分段计算每天的出勤情况（例如，迟到、正常、早退）
for day, group in df_excel.groupby([time_column.dt.date]):
    on_time_count = len(group[group['Time'] == 'On Time'])
    late_count = len(group[group['Time'] == 'Late'])
    early_count = len(group[group['Time'] == 'Early'])

    summary_row = {'Date': day, 'On_Time': on_time_count, 'Late': late_count, 'Early': early_count}
    attendance_summary = attendance_summary.append(summary_row, ignore_index=True)

# 可能还需要调整列名或其他细节，具体取决于你的需求

5. 保存结果到新的Excel文件：

attendance_summary.to_excel('考勤汇总.xlsx', index=False)  # 将汇总数据写回Excel文件