python办公自动化（9）利用pandas的行列转换处理排班表

python办公自动化（9）利用pandas的行列转换处理排班表

公司有个部门上班时间和其他部门不同，每月需要制作排班表导入OA系统，数据是这样的：

如果要导入到OA系统数据必须要转换成这样：

1.pandas行转列

#!/usr/bin/python
# -*- coding: gbk -*-
import  pandas  as pd
df=pd.read_csv('202005排班.csv',encoding="gbk",index_col=['姓名'])
#删除空列
df.dropna(axis=1,how='any',inplace=True)
#删除不用的列
df.drop(labels=['夜班天数'],axis=1,inplace=True)
result=df.stack().reset_index()
result.columns=['姓名','日期','班制']
result.to_csv('202005排班数据详细数据.csv',index=False,encoding='gbk')

2.pandas列转行

某一天领导说要看最近几个月的排班，要方便查看，汉，又要从系统导出来做成原来的的表格，还好有潘大师，呵呵

#!/usr/bin/python
# -*- coding: gbk -*-
import  pandas as pd

df=pd.read_csv('202005排班数据详细数据.csv',encoding='gbk',dtype = {'日期' : str})
result=df.pivot_table(index =['姓名'],columns=['日期'],values='班制',aggfunc='first').reset_index()
result.to_csv('202005排班汇总数据.csv',index=False,encoding='gbk')

注意：index是一维分组列 columns是二维分组列，values是分组列以外要选择得值，aggfunc是处理得分组函数默认是mean,我们这里不需要处理，所以写个字符串first

result=df.pivot_table(index =['姓名'],columns=['日期'],values='班制',aggfunc='first').reset_index()