i have an excel file that records every time a worker check's in and out of the office during the day using a column that takes two values "entrer" is check in/ "sortie" is check out, i need to calculate how much time the worker stayed in the office for every day in the month and if the worker forgot to check in just add a column to the table with the value "anomaly".
now i got it working for one day of the week 100% and the whole file also but as soon i have to separate by day and month to calculate the total hours it just spits out errors and i have to remove the grouping by ID but then the count is no good.
this is my code right now:
df = pd.read_excel("./fp.xls")
df = df.sort_values("Date And Time")
regEx = r'^(\d{4})-(\d{2})-(\d{2}) (\d{2}):(\d{2}):(\d{2})$'
for x,n in enumerate(df.values[1]):
if bool(re.match(regEx,str(n))):
df[df.columns[x]] = pd.to_datetime(df[df.columns[x]])
results = [part for _, part in df.groupby(pd.Grouper(key='Date And Time',freq='1D'))]
#this is the grouping by id that i didn't know how to use wit the date
group = df.groupby("Personnel ID")
# dates =group.apply(lambda x: x['Date And Time'].unique())
zz=pd.Timedelta(0)
lam=[]
res=[]
for x in results:
# print(x["Event Point"])
if len(x)%2!=0:
print("anomaly")
else:
lam.append(x)
for i in range(0,len(lam)):
if(len(lam[i])==0):
print("weekend")
else:
for y in lam[i].values:
status = y[2]
if status == "Entree":
hh = y[0]
else:
kk=y[0]-hh
zz=zz kk
print(pd.to_datetime(lam[i].values[0][0]).date(),lam[i].values[0][1],zz)
zz=pd.Timedelta(0)
this is the data for one day:
{'Date And Time': {0: '2020-10-15 18:59:18', 1: '2020-10-15 18:23:28', 2: '2020-10-15 18:21:01', 3: '2020-10-15 14:02:11', 4:
'2020-10-15 14:02:08', 5: '2020-10-15 13:51:34', 6: '2020-10-15 12:22:51', 7: '2020-10-15 12:07:39', 8: '2020-10-15 12:05:21', 9: '2020-10-15 12:02:31', 10: '2020-10-15 10:24:37', 11: '2020-10-15 09:02:51', 12: '2020-10-15 08:54:57', 13: '2020-10-15 08:44:10', 14: '2020-10-15 08:15:31'}, 'Personnel ID': {0: 44, 1: 41, 2: 43, 3: 43, 4: 44, 5: 41, 6: 44, 7: 41, 8: 41, 9: 43, 10: 42, 11: 42, 12: 43, 13: 44, 14: 41}, 'Event Point': {0: 'Sortie', 1: 'Sortie', 2: 'Sortie', 3: 'Entree', 4: 'Entree', 5: 'Entree', 6: 'Sortie', 7: 'Sortie', 8: 'Sortie', 9: 'Sortie', 10:
'Sortie', 11: 'Entree', 12: 'Entree', 13: 'Entree', 14: 'Entree'}}
and here for two months:
{'Date And Time': {0: '2020-09-23 18:11:05', 1: '2020-09-23 18:01:58', 2: '2020-09-23 18:01:52', 3: '2020-09-23 18:01:47', 4: '2020-09-23 14:12:16', 5: '2020-09-23 14:06:12', 6: '2020-09-23 13:46:43', 7: '2020-09-23 13:27:54', 8: '2020-09-23 12:07:59', 9: '2020-09-23 12:07:46', 10: '2020-09-23 12:04:50', 11: '2020-09-23 12:04:42', 12: '2020-09-23 08:46:20', 13: '2020-09-23 08:45:14', 14: '2020-09-23 08:40:54', 15: '2020-09-23 08:15:36', 16: '2020-09-22 18:15:29', 17: '2020-09-22 18:15:27', 18: '2020-09-22 18:14:45', 19: '2020-09-22 18:11:13', 20: '2020-09-22 14:17:49', 21: '2020-09-22 14:08:03', 22: '2020-09-22 14:05:55', 23: '2020-09-22 13:56:38', 24: '2020-09-22 12:33:23', 25: '2020-09-22 12:05:23', 26: '2020-09-22 12:04:13', 27: '2020-09-22 12:04:12', 28: '2020-09-22 08:51:03', 29: '2020-09-22 08:46:39', 30: '2020-09-22 08:35:43', 31: '2020-09-22 08:04:49', 32: '2020-09-21 18:12:05', 33: '2020-09-21 18:11:57', 34: '2020-09-21 18:11:49', 35: '2020-09-21 18:11:38', 36: '2020-09-21 14:07:34', 37: '2020-09-21 14:07:06', 38: '2020-09-21 14:04:33', 39: '2020-09-21 13:44:54', 40: '2020-09-21 12:20:47', 41: '2020-09-21 12:20:42', 42: '2020-09-21 12:18:42', 43: '2020-09-21 12:06:53', 44: '2020-09-21 08:53:35', 45: '2020-09-21 08:43:28', 46: '2020-09-21 08:43:26', 47: '2020-09-21 08:43:23', 48: '2020-09-21 08:02:12', 49: '2020-09-18 17:59:45', 50: '2020-09-18 17:59:39', 51: '2020-09-18 17:59:37', 52: '2020-09-18 17:55:39', 53: '2020-09-18 14:05:58', 54: '2020-09-18 14:02:50', 55: '2020-09-18 13:56:56', 56: '2020-09-18 13:21:58', 57: '2020-09-18 12:07:35', 58: '2020-09-18 12:06:20', 59: '2020-09-18 12:06:19', 60: '2020-09-18 12:03:41', 61: '2020-09-18 08:46:57', 62: '2020-09-18 08:43:50', 63: '2020-09-18 08:37:18', 64: '2020-09-18 08:17:51', 65: '2020-09-17 18:20:35', 66: '2020-09-17 18:03:24', 67: '2020-09-17 18:03:00', 68: '2020-09-17 15:30:39', 69: '2020-09-17 14:10:28', 70: '2020-09-17 14:06:52', 71: '2020-09-17 14:03:15', 72: '2020-09-17 12:15:34', 73: '2020-09-17 12:14:56', 74: '2020-09-17 12:14:50', 75: '2020-09-17 12:05:10', 76: '2020-09-17 08:56:54', 77: '2020-09-17 08:48:09', 78: '2020-09-17 08:36:53', 79: '2020-09-16 18:06:03', 80: '2020-09-16 18:05:38', 81: '2020-09-16 18:02:12', 82: '2020-09-16 17:22:34', 83: '2020-09-16 17:14:08', 84: '2020-09-16 14:07:49', 85: '2020-09-16 14:05:24', 86: '2020-09-16 14:00:05', 87: '2020-09-16 13:27:24', 88: '2020-09-16 12:16:30', 89: '2020-09-16 12:06:31', 90: '2020-09-16 12:06:21', 91: '2020-09-16 12:04:38', 92: '2020-09-16 08:46:13', 93: '2020-09-16 08:45:01', 94: '2020-09-16 08:41:41', 95: '2020-09-16 08:07:57', 96: '2020-09-15 18:05:33', 97: '2020-09-15 18:05:31', 98: '2020-09-15 18:03:37', 99: '2020-09-15 18:03:17', 100: '2020-09-15 14:20:40', 101: '2020-09-15 14:08:49', 102: '2020-09-15 13:59:10', 103: '2020-09-15 13:57:10', 104: '2020-09-15 12:46:12', 105: '2020-09-15 12:16:59', 106: '2020-09-15 12:16:46', 107: '2020-09-15 12:06:08', 108: '2020-09-15 12:05:30', 109: '2020-09-15 08:44:48', 110: '2020-09-15 08:42:40', 111: '2020-09-15 08:32:25', 112: '2020-09-15 08:05:41', 113: '2020-09-14 18:24:39', 114: '2020-09-14 18:24:28', 115: '2020-09-14 18:24:25', 116: '2020-09-14 18:21:59', 117: '2020-09-14 15:54:49', 118: '2020-09-14 14:24:58', 119: '2020-09-14 14:11:24', 120: '2020-09-14 14:07:22', 121: '2020-09-14 12:01:31', 122: '2020-09-14 12:01:28', 123: '2020-09-14 12:00:57', 124: '2020-09-14 11:25:14', 125: '2020-09-14 11:14:10', 126: '2020-09-14 08:45:52', 127: '2020-09-14 08:45:50', 128: '2020-09-14 08:40:20', 129: '2020-09-11 18:03:14', 130: '2020-09-11 18:00:52', 131: '2020-09-11 14:15:25', 132: '2020-09-11 14:09:48', 133: '2020-09-11 13:53:59', 134: '2020-09-11 12:04:33', 135: '2020-09-11 12:04:07', 136: '2020-09-11 08:45:38', 137: '2020-09-11 08:24:43', 138: '2020-09-10 18:15:37', 139: '2020-09-10 18:15:35', 140: '2020-09-10 18:10:08', 141: '2020-09-10 16:57:51', 142: '2020-09-10 16:45:37', 143: '2020-09-10 14:09:46', 144: '2020-09-10 13:57:23', 145: '2020-09-10 13:44:19', 146: '2020-09-10 12:14:35', 147: '2020-09-10 11:58:47', 148: '2020-09-10 09:50:05', 149: '2020-09-10 09:35:04', 150: '2020-09-10 08:48:23', 151: '2020-09-10 08:42:14', 152: '2020-09-10 08:15:31', 153: '2020-09-09 18:10:21', 154: '2020-09-09 18:10:13', 155: '2020-09-09 18:10:04', 156: '2020-09-09 18:01:47', 157: '2020-09-09 14:31:18', 158: '2020-09-09 14:01:18', 159: '2020-09-09 14:00:27', 160: '2020-09-09 13:39:51', 161: '2020-09-09 12:03:06', 162: '2020-09-09 12:03:04', 163: '2020-09-09 11:59:39', 164: '2020-09-09 11:57:19', 165: '2020-09-09 08:46:50', 166: '2020-09-09 08:44:19', 167: '2020-09-09 08:32:32', 168: '2020-09-09 08:07:07', 169: '2020-09-08 17:57:33', 170: '2020-09-08 17:57:18', 171: '2020-09-08 17:57:13', 172: '2020-09-08 17:54:38', 173: '2020-09-08 14:05:16', 174: '2020-09-08 14:04:59', 175: '2020-09-08 13:54:21', 176: '2020-09-08 13:41:54', 177: '2020-09-08 12:14:47', 178: '2020-09-08 12:14:44', 179: '2020-09-08 12:08:23', 180: '2020-09-08 12:01:40', 181: 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138: 'Sortie', 139: 'Sortie', 140: 'Sortie', 141: 'Entree', 142: 'Sortie', 143: 'Entree', 144: 'Entree', 145: 'Entree', 146: 'Sortie', 147: 'Sortie', 148: 'Entree', 149: 'Sortie', 150: 'Entree', 151: 'Entree', 152: 'Entree', 153: 'Sortie', 154: 'Sortie', 155: 'Sortie', 156: 'Sortie', 157: 'Entree', 158: 'Entree', 159: 'Entree', 160: 'Entree', 161: 'Sortie', 162: 'Sortie', 163: 'Sortie', 164: 'Sortie', 165: 'Entree', 166: 'Entree', 167: 'Entree', 168: 'Entree', 169: 'Sortie', 170: 'Sortie', 171: 'Sortie', 172: 'Sortie', 173: 'Entree', 174: 'Entree', 175: 'Entree', 176: 'Entree', 177: 'Sortie', 178: 'Sortie', 179: 'Sortie', 180: 'Sortie', 181: 'Entree', 182: 'Entree', 183: 'Entree', 184: 'Entree', 185: 'Sortie', 186: 'Sortie', 187: 'Sortie', 188: 'Sortie', 189: 'Entree', 190: 'Entree', 191: 'Entree', 192: 'Entree', 193: 'Sortie', 194: 'Sortie', 195: 'Sortie', 196: 'Sortie', 197: 'Entree', 198: 'Entree', 199: 'Entree', 200: 'Entree', 201: 'Sortie', 202: 'Sortie', 203: 'Sortie', 204: 'Sortie', 205: 'Entree', 206: 'Entree', 207: 'Entree', 208: 'Entree', 209: 'Sortie', 210: 'Sortie', 211: 'Sortie', 212: 'Sortie', 213: 'Entree', 214: 'Entree', 215: 'Entree', 216: 'Entree', 217: 'Sortie', 218: 'Sortie', 219: 'Sortie', 220: 'Sortie', 221: 'Entree', 222: 'Sortie', 223: 'Entree', 224: 'Entree', 225: 'Entree', 226: 'Entree', 227: 'Sortie', 228: 'Sortie', 229: 'Sortie', 230: 'Sortie', 231: 'Entree', 232: 'Sortie', 233: 'Entree', 234: 'Entree', 235: 'Entree', 236: 'Entree', 237: 'Sortie', 238: 'Sortie', 239: 'Sortie', 240: 'Entree', 241: 'Entree', 242: 'Entree', 243: 'Sortie', 244: 'Sortie', 245: 'Sortie', 246: 'Entree', 247: 'Entree', 248: 'Entree', 249: 'Sortie', 250: 'Sortie', 251: 'Entree', 252: 'Entree', 253: 'Sortie', 254: 'Sortie', 255: 'Entree', 256: 'Entree', 257: 'Sortie', 258: 'Sortie', 259: 'Sortie', 260: 'Entree', 261: 'Entree', 262: 'Entree', 263: 'Sortie', 264: 'Sortie', 265: 'Entree', 266: 'Entree', 267: 'Sortie', 268: 'Sortie', 269: 'Sortie', 270: 'Sortie', 271: 'Entree', 272: 'Entree', 273: 'Entree', 274: 'Entree', 275: 'Sortie', 276: 'Sortie', 277: 'Sortie', 278: 'Sortie', 279: 'Entree', 280: 'Entree', 281: 'Entree', 282: 'Entree', 283: 'Sortie', 284: 'Sortie', 285: 'Sortie', 286: 'Sortie', 287: 'Entree', 288: 'Sortie', 289: 'Entree', 290: 'Entree', 291: 'Entree', 292: 'Entree', 293: 'Sortie', 294: 'Sortie', 295: 'Sortie', 296: 'Sortie', 297: 'Entree', 298: 'Entree', 299: 'Entree', 300: 'Entree', 301: 'Sortie', 302: 'Sortie', 303: 'Sortie', 304: 'Sortie', 305: 'Entree', 306: 'Sortie', 307: 'Entree', 308: 'Entree', 309: 'Entree', 310: 'Entree', 311: 'Sortie', 312: 'Sortie', 313: 'Sortie', 314: 'Sortie', 315: 'Entree', 316: 'Sortie', 317: 'Entree', 318: 'Entree', 319: 'Entree', 320: 'Entree', 321: 'Sortie', 322: 'Sortie', 323: 'Sortie', 324: 'Entree', 325: 'Sortie', 326: 'Entree', 327: 'Entree', 328: 'Entree', 329: 'Sortie', 330: 'Sortie', 331: 'Sortie', 332: 'Entree', 333: 'Entree', 334: 'Entree', 335: 'Sortie', 336: 'Sortie', 337: 'Entree', 338: 'Entree', 339: 'Sortie', 340: 'Sortie', 341: 'Entree', 342: 'Entree', 343: 'Sortie', 344: 'Entree', 345: 'Sortie', 346: 'Entree', 347: 'Sortie', 348: 'Entree', 349: 'Sortie', 350: 'Entree', 351: 'Sortie', 352: 'Entree', 353: 'Sortie', 354: 'Entree', 355: 'Sortie', 356: 'Sortie', 357: 'Sortie', 358: 'Entree', 359: 'Entree', 360: 'Sortie', 361: 'Entree', 362: 'Sortie', 363: 'Entree', 364: 'Entree', 365: 'Entree', 366: 'Sortie', 367: 'Sortie', 368: 'Sortie', 369: 'Sortie', 370: 'Entree', 371: 'Sortie', 372: 'Entree', 373: 'Sortie', 374: 'Entree', 375: 'Entree', 376: 'Entree', 377: 'Entree', 378: 'Sortie', 379: 'Sortie', 380: 'Sortie', 381: 'Entree', 382: 'Entree', 383: 'Sortie', 384: 'Sortie', 385: 'Entree', 386: 'Entree', 387: 'Entree', 388: 'Sortie', 389: 'Sortie', 390: 'Sortie', 391: 'Sortie', 392: 'Entree', 393: 'Entree', 394: 'Entree', 395: 'Entree', 396: 'Sortie', 397: 'Sortie', 398: 'Sortie', 399: 'Sortie', 400: 'Entree', 401: 'Entree', 402: 'Entree', 403: 'Entree', 404: 'Sortie', 405: 'Entree', 406: 'Sortie', 407: 'Entree', 408: 'Sortie', 409: 'Sortie', 410: 'Sortie', 411: 'Sortie', 412: 'Entree', 413: 'Entree', 414: 'Entree', 415: 'Entree', 416: 'Sortie', 417: 'Sortie', 418: 'Entree', 419: 'Sortie', 420: 'Sortie', 421: 'Sortie', 422: 'Entree', 423: 'Entree', 424: 'Entree', 425: 'Entree', 426: 'Sortie', 427: 'Sortie', 428: 'Sortie', 429: 'Sortie', 430: 'Entree', 431: 'Entree', 432: 'Entree', 433: 'Entree', 434: 'Sortie', 435: 'Sortie', 436: 'Sortie', 437: 'Entree', 438: 'Entree', 439: 'Entree', 440: 'Sortie', 441: 'Sortie', 442: 'Sortie', 443: 'Sortie', 444: 'Entree', 445: 'Entree', 446: 'Entree', 447: 'Sortie', 448: 'Entree', 449: 'Entree', 450: 'Sortie', 451: 'Sortie', 452: 'Sortie', 453: 'Sortie', 454: 'Entree', 455: 'Entree', 456: 'Entree', 457: 'Entree', 458: 'Sortie', 459: 'Sortie', 460: 'Sortie', 461: 'Sortie', 462: 'Entree', 463: 'Entree', 464: 'Entree', 465: 'Entree', 466: 'Sortie', 467: 'Sortie', 468: 'Sortie', 469: 'Sortie', 470: 'Entree', 471: 'Entree', 472: 'Entree', 473: 'Entree', 474: 'Sortie', 475: 'Sortie', 476: 'Sortie', 477: 'Entree', 478: 'Sortie', 479: 'Entree', 480: 'Sortie', 481: 'Entree', 482: 'Entree', 483: 'Entree', 484: 'Sortie', 485: 'Sortie', 486: 'Sortie', 487: 'Entree', 488: 'Entree', 489: 'Entree'}}
and thank you very much i have been stuck here for two days!!!
CodePudding user response：
IIUC you could try the following code. The code use NaN for cases where there is an issue with Entree/Sortie times.
import pandas as pd
import numpy as np
from pprint import pprint as pp # For displaying as dataframe
def hours_worked(tf):
'''
Find the elapsed time between accumulated Entree/Sortie in DataFrame
Return nan when there is a issue with start/stop times
'''
start = tf['Event Point']=='Entree'
stop = tf['Event Point']=='Sortie'
if start.sum() == stop.sum(): # Check that we have a matching number of Entree & Sortie
starts = tf[start]['date_time']
stops = tf[stop]['date_time']
if (stops.values >= starts.values ).all():
elapsed = (stops.values - starts.values).sum()
# Return value hours
return elapsed.astype('timedelta64[s]').astype(np.int32)/3600.
else:
# Not all Entree/Sortie pairs, not all start times are greater than corresponding stop time
return np.nan
else:
# Number of Entree/Sortie doesn't match
return np.nan
def agg_hours(tf):
'''
Aggregate hours worked by day and personnel ID
'''
return (tf
.assign(date_time = pd.to_datetime(tf['Date And Time'])) # Date & time from string
.sort_values(['date_time']) # Sort by datetimes together
.groupby([pd.Grouper(key='date_time',freq='1D'), # Group by Day
'Personnel ID']) # and ID
.apply(hours_worked) # Get hours worked
.to_frame() # To Dataframe
.rename(columns = {0:"Hours Worked"})) # renaming column 0
Usage
result = agg_hours(df) # Aggregate hours for the dataframe
pp(result) # Show results
Test Results
Using posted data from question.
Test 1 Using 1 day of data
Hours Worked
date_time Personnel ID
2020-10-15 41 NaN
42 1.362778
43 7.440000
44 8.597500
Test 2 Multiple days of data
Hours Worked
date_time Personnel ID
2020-08-04 42 8.320000
43 7.869722
44 7.715833
2020-08-05 41 6.418889
42 8.665556
43 9.303611
44 8.168611
2020-08-06 41 6.790556
42 8.169444
43 8.299167
44 7.617222
2020-08-07 41 0.650278
42 8.396111
43 7.498333
44 7.779444
2020-08-10 41 7.660833
42 8.212222
43 7.410000
44 7.867222
2020-08-11 41 5.269444
42 7.961667
43 7.459167
44 7.792222
2020-08-12 41 4.970556
42 8.666667
43 7.615833
44 NaN
2020-08-13 41 4.732500
42 10.511667
43 NaN
44 3.845833
2020-08-17 43 8.262222
2020-08-18 43 7.482500
2020-08-19 43 6.083889
2020-08-24 42 8.330278
43 7.318333
2020-08-25 42 7.406944
43 7.347778
44 7.074444
2020-08-26 41 7.293333
42 7.693611
43 7.196389
44 7.282222
2020-08-27 41 5.100556
42 8.344167
43 8.076111
44 7.611667
2020-08-28 41 7.941944
42 8.148056
43 7.232500
44 6.629722
2020-08-31 41 0.970278
42 8.254167
43 7.538889
2020-09-01 42 8.752500
43 7.764444
2020-09-02 41 8.411111
42 8.013333
43 7.356944
2020-09-03 41 6.652778
42 8.904444
43 8.335000
44 7.575556
2020-09-04 41 2.697778
42 7.389444
43 7.020000
44 6.951667
2020-09-07 41 8.174167
42 7.707500
43 7.250278
44 7.528889
2020-09-08 41 8.268889
42 7.838056
43 7.178889
44 7.394722
2020-09-09 41 7.985278
42 8.017222
43 7.277778
44 6.917222
2020-09-10 41 7.901111
42 7.842500
44 NaN
2020-09-11 41 3.757500
42 7.810833
44 NaN
2020-09-14 41 2.452778
42 7.068611
43 7.535556
44 7.573056
2020-09-15 41 8.115000
42 7.977222
43 7.449167
44 NaN
2020-09-16 41 NaN
42 7.503611
43 7.253611
44 7.188333
2020-09-17 41 2.539167
42 7.861111
43 7.286111
44 NaN
2020-09-18 41 8.390278
42 7.528333
43 7.227500
44 7.269722
2020-09-21 41 8.725833
42 7.700556
43 7.339722
44 NaN
2020-09-22 41 8.311389
42 7.921667
43 7.381111
44 7.343056
2020-09-23 41 8.538056
42 7.698889
43 7.256111
44 7.187500