需求与背景

某公司旗下有很多便利店，但近期却发现个别门店存在全职帮兼职打卡的情况，为此总部领导决定对所有门店的打卡时间数据进行分析，将每一个门店，全职人员和兼职人员上班卡、下班卡其中之一相差1分钟以内的数据找出来，然后再具体调查。

下面我们的任务就是以兼职人员数据为基准，找出相同门店下全职人员上班卡、下班卡其中之一相差1分钟以内的数据：

解决需求

首先读取数据（已脱敏）：

import pandas as pd

excel = pd.ExcelFile("全职与兼职相差一分钟.xlsx")
df_fulltime = excel.parse("全职")
df_parttime = excel.parse("兼职")
display(df_fulltime.head())
print(df_fulltime.shape)
display(df_parttime.head())
print(df_parttime.shape)

由于两张表的数据列名一致，我们可以将两张表拼接起来，方便分组：

df_fulltime["类型"] = "全职"
df_parttime["类型"] = "兼职"
df = pd.concat([df_fulltime, df_parttime], ignore_index=True)
df

测试分组和拆分：

for (area, store, time), df_split in df.groupby(["区域", "门店", "日期"]):
    print(area, store, time)
    df_fulltime_split = df_split.query("类型=='全职'")
    df_parttime_split = df_split.query("类型=='兼职'")
    display(df_fulltime_split)
    display(df_parttime_split)
    break

不过上述数据并没有能够匹配的数据，我们选个有结果的分组进行测试：

g = df.groupby(["区域", "门店", "日期"])
df_split = g.get_group(("DB区域", "54mh5", "2020-08-04"))
df_fulltime_split = df_split.query("类型=='全职'")
df_parttime_split = df_split.query("类型=='兼职'")
display(df_fulltime_split)
display(df_parttime_split)

为了方便计算，获取上下班时间的分钟数：

def func(time_str):
    if not isinstance(time_str, str):
        return 0
    time_arr = time_str.split(":")
    return int(time_arr[0])*60+int(time_arr[1])


df_fulltime_time = df_fulltime_split[["上班卡", "下班卡"]].applymap(func)
df_parttime_time = df_parttime_split[["上班卡", "下班卡"]].applymap(func)

display(df_fulltime_time)
display(df_parttime_time)

测试数据筛选：

for (time1, time2), row in zip(df_parttime_time.values, df_parttime_split.values[:, :-1]):
    print(time1, time2)
    print(row)
    idx = df_fulltime_time.query(
        f"{time1-1}<=上班卡<={time1+1} or {time2-1}<=下班卡<={time2+1}").index
    display(df_fulltime_split.loc[idx])
    break

测试数据整理：

result = []
data = df_fulltime_split.loc[idx].values[:, 3:-1]
row = row.tolist()
row.extend(data)
result.append(row)
result = pd.DataFrame(result)
result.rename(columns=dict(
    enumerate(["区域", "门店", "日期", "工号", "姓名", "上班卡", "下班卡"])), inplace=True)
result.rename(columns=lambda x: x if isinstance(
    x, str) else f"全职打卡{x-1}", inplace=True)
result

整理一下完整代码：

完整代码

import pandas as pd

excel = pd.ExcelFile("全职与兼职相差一分钟.xlsx")
df_fulltime = excel.parse("全职")
df_parttime = excel.parse("兼职")
df_fulltime["类型"] = "全职"
df_parttime["类型"] = "兼职"
df = pd.concat([df_fulltime, df_parttime], ignore_index=True)


def func(time_str):
    if not isinstance(time_str, str):
        return 0
    time_arr = time_str.split(":")
    return int(time_arr[0])*60+int(time_arr[1])


result = []
for (area, store, time), df_split in df.groupby(["区域", "门店", "日期"]):
    df_fulltime_split = df_split.query("类型=='全职'")
    df_parttime_split = df_split.query("类型=='兼职'")
    df_fulltime_time = df_fulltime_split[["上班卡", "下班卡"]].applymap(func)
    df_parttime_time = df_parttime_split[["上班卡", "下班卡"]].applymap(func)
    for (time1, time2), row in zip(df_parttime_time.values, df_parttime_split.values[:, :-1]):
        idx = df_fulltime_time.query(
            f"{time1-1}<=上班卡<={time1+1} or {time2-1}<=下班卡<={time2+1}").index
        if len(idx) > 0:
            data = df_fulltime_split.loc[idx].values[:, 3:-1]
            row = row.tolist()
            row.extend(data)
            result.append(row)
result = pd.DataFrame(result)
result.rename(columns=dict(
    enumerate(["区域", "门店", "日期", "工号", "姓名", "上班卡", "下班卡"])), inplace=True)
result.rename(columns=lambda x: x if isinstance(
    x, str) else f"全职打卡{x-1}", inplace=True)
result

最终结果：