python考勤统计

在Python中，你可以通过编写脚本来实现考勤统计的功能。通常，这涉及到读取员工出勤记录的数据（如CSV、Excel文件或数据库），然后对数据进行处理和分析。以下是一个简单的流程：

1. **数据导入**：使用pandas库读取数据，例如`df = pd.read_csv('attendance.csv')`。

2. **数据清洗**：检查并处理缺失值、错误格式或其他需要整理的地方，例如`df.dropna()`删除空值。

3. **定义考勤规则**：比如全勤、迟到、早退等，可以设置阈值或时间区间来判断。

4. **计算统计**：根据定义的规则，对每个员工进行统计，比如计算总出勤天数、迟到次数等。

5. **生成报告**：将统计结果整理成图表或打印出来，使用matplotlib、seaborn或者其他可视化库。

6. **异常处理**：考虑到实际考勤系统可能会有异常情况，如周末休假、特殊事件调整等，需要适当处理这些边缘情况。

**示例代码片段**（简化版）:

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('attendance.csv')

# 假设有一个'arrival_time'列用于记录打卡时间
data['late'] = data['arrival_time'] - data['expected_arrival_time']

# 判断迟到早退
data['status'] = 'on_time'
data.loc[data['late'] > 0, 'status'] = 'late'

# 统计
total_days = len(data)
late_count = data[data['status'] == 'late'].shape[0]

print(f"总出勤天数: {total_days}")
print(f"迟到次数: {late_count}")

# 可视化
plt.bar(['全勤', '迟到'], [total_days - late_count, late_count])