如何从两个数据时间中提取工时

2024-04-16 09:50:34 发布

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我有一个包含员工开始时间和结束时间的数据框。我想知道一个员工在一个给定的班次工作了多少小时(班次1:8:00-2:00;班次2:2pm-10pm,班次3:10pm-8am)。谢谢你的帮助。你知道吗

         Start        End
0 2015-01-01 18:44:00 2015-01-02 07:31:00
1 2015-01-01 06:38:00 2015-01-01 19:57:00
2 2015-01-01 06:34:00 2015-01-01 19:13:00
3 2015-01-01 18:48:00 2015-01-02 07:15:00
4 2015-01-01 06:50:00 2015-01-01 20:02:00

Tags: 数据时间员工startend小时班次
1条回答
网友
1楼 · 发布于 2024-04-16 09:50:34

请注意,我的答案还不是很完美。首先,我创建所讨论的示例数据集。你知道吗

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([
    ['2015-01-01 18:44:00', '2015-01-02 07:31:00'], 
    ['2015-01-01 06:38:00', '2015-01-01 19:57:00'],
    ['2015-01-01 06:34:00', '2015-01-01 19:13:00'],
    ['2015-01-01 18:48:00', '2015-01-02 07:15:00'],
    ['2015-01-01 06:50:00', '2015-01-01 20:02:00']
], columns=['start', 'stop'])

df.start = pd.to_datetime(df.start)
df.stop = pd.to_datetime(df.stop)

然后找出每个班次间隔之间的工作时间

from datetime import datetime, timedelta


def find_interval(r):
    """
    r: row of dataframe, with 'start' and 'stop' column
    """
    t_start = r['start']
    t_stop = r['stop']
    t = t_start
    s1_start = datetime(t.date().year, t.date().month, t.date().day, 8)
    s1_stop = datetime(t.date().year, t.date().month, t.date().day, 14)
    s2_start = datetime(t.date().year, t.date().month, t.date().day, 14)
    s2_stop = datetime(t.date().year, t.date().month, t.date().day, 22)
    s3_start = datetime(t.date().year, t.date().month, t.date().day, 22)
    s3_stop = datetime(t.date().year, t.date().month, t.date().day + 1, 8)

    shift_hours = []
    for (s_start, s_stop) in [(s1_start, s1_stop), (s2_start, s2_stop), (s3_start, s3_stop)]:
        if t_stop < s_start:
            shift_hours.append(timedelta(seconds=0))
        elif t_stop > s_start and t_stop < s_stop:
            shift_hours.append(t_stop - s_start)
        elif t_start < s_stop and t_stop > s_stop:
            shift_hours.append(s_stop - t_start)
        else:
            shift_hours.append(timedelta(seconds=0))
    return shift_hours

连接回

df_shift = pd.DataFrame([find_interval(r) for _, r in df.iterrows()])
df_out = pd.concat((df, df_shift), axis=1) # output

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