考勤数据导出来后，要一个个删除重复数据，Python搞定

Dontp

中控考勤导出来以后，数据很多重复的，就用Python做了一个小工具，代码贴出来，可以随便更改，改字段就行：
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
from openpyxl.styles import Alignment
from datetime import datetime, timedelta
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
import os

# 创建文件选择对话框
def select_file():
    root = tk.Tk()
    root.withdraw()  # 隐藏主窗口
    file_path = filedialog.askopenfilename(filetypes=[("Excel files", "*.xlsx")])
    return file_path

# 读取Excel文件，使用openpyxl作为引擎
file_path = select_file()
if not file_path:
    print("未选择文件，程序退出。")
    exit()

df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl', parse_dates=['日期时间'])

# 获取输入文件的名称（不包括扩展名）
input_file_name = os.path.splitext(os.path.basename(file_path))[0]

# 处理数据
processed_data = []

def format_timedelta(td):
    """将timedelta格式化为'小时:分钟:秒'"""
    hours, remainder = divmod(td.total_seconds(), 3600)
    minutes, seconds = divmod(remainder, 60)
    return f"{int(hours):02}:{int(minutes):02}:{int(seconds):02}"

def calculate_time_with_half_hour_rule(td):
    """计算时间，30分钟以内四舍五入到0.5小时"""
    hours = td.total_seconds() // 3600
    minutes = (td.total_seconds() % 3600) // 60
   
    if minutes < 30:
        return hours
    elif 30 <= minutes < 60:
        return hours + 0.5
    else:
        return (hours + 1) + 0.5

def calculate_overtime(end_time):
    """计算加班时间，返回小时数"""
    end_of_workday = datetime.combine(end_time.date(), datetime.strptime("19:00:00", "%H:%M:%S").time())
    midnight = datetime.combine(end_time.date(), datetime.strptime("23:59:59", "%H:%M:%S").time())
   
    if end_time > end_of_workday:
        if end_time > midnight:
            # 跨越两天的情况
            first_part = midnight - end_of_workday
            second_part = end_time - (midnight + timedelta(days=1))
            total_overtime = first_part + second_part
        else:
            # 没有跨越两天的情况
            total_overtime = end_time - end_of_workday
        return calculate_time_with_half_hour_rule(total_overtime)
    return 0

def calculate_adjustment(start_time):
    """计算调休时间"""
    if start_time.time() > datetime.strptime("10:00:00", "%H:%M:%S").time():
        start_of_workday = datetime.combine(start_time.date(), datetime.strptime("10:00:00", "%H:%M:%S").time())
        adjustment = (start_time - start_of_workday).total_seconds() / 3600
        adjustment = max(1, int(adjustment))  # 不满1小时按1小时计算
        if adjustment > 3:
            adjustment -= 1
        return adjustment
    return 0

def is_weekend(date):
    """判断日期是否为周末"""
    return date.weekday() >= 5  # 5表示周六，6表示周日

for name, group in df.groupby('姓名'):
    group_list = group.sort_values(by='日期时间').values.tolist()
    if len(group_list) > 1:
        start_time = group_list[0][2]
        end_time = group_list[-1][2]
        
        # 处理跨天的情况
        if end_time < start_time:
            end_time += timedelta(days=1)
        
        hours_worked = (end_time - start_time)
        hours_worked_hours = calculate_time_with_half_hour_rule(hours_worked)
        standard_hours = max(0, hours_worked_hours - 1)
        
        # 判断是否为周末
        if is_weekend(start_time.date()):
            overtime_hours = standard_hours
            overtime_hours_end = standard_hours
            excess_hours = standard_hours
            adjustment_hours = 0  # 周末不计算调休时间
        else:
            overtime_hours = max(0, standard_hours - 8)
            overtime_hours_end = calculate_overtime(end_time)
            excess_hours = standard_hours - 8  # 保留负值
            adjustment_hours = calculate_adjustment(start_time)
        
        # 合并所有数据到一个字典
        data_dict = {
            "姓名": name,
            "考勤号码": group_list[0][1],
            "开始时间": start_time,
            "结束时间": end_time,
            "工时(小时)": hours_worked_hours,
            "统计时间(小时:分钟:秒)": format_timedelta(hours_worked),
            "标准工时": standard_hours,
            "超标时间": excess_hours,
            "加班时间(小时)": overtime_hours_end,
            "调休": adjustment_hours
        }
        
        # 添加合并后的数据
        processed_data.append(data_dict)
    else:
        start_time = group_list[0][2]
        end_time = group_list[0][2]
        
        hours_worked = timedelta(seconds=0)
        hours_worked_hours = 0
        standard_hours = 0
        overtime_hours = 0
        overtime_hours_end = 0
        excess_hours = 0
        
        # 判断是否为周末
        if is_weekend(start_time.date()):
            adjustment_hours = 0  # 周末不计算调休时间
        else:
            adjustment_hours = calculate_adjustment(start_time)
        
        # 合并所有数据到一个字典
        data_dict = {
            "姓名": name,
            "考勤号码": group_list[0][1],
            "开始时间": start_time,
            "结束时间": end_time,
            "工时(小时)": hours_worked_hours,
            "统计时间(小时:分钟:秒)": "00:00:00",
            "标准工时": standard_hours,
            "超标时间": excess_hours,
            "加班时间(小时)": overtime_hours_end,
            "调休": adjustment_hours
        }
        
        # 添加合并后的数据
        processed_data.append(data_dict)

# 转换为DataFrame
result_df = pd.DataFrame(processed_data)

# 创建一个新的Excel工作簿
wb = Workbook()
ws = wb.active

# 写入表头
header = ["姓名", "考勤号码", "开始时间", "结束时间", "工时(小时)", "统计时间(小时:分钟:秒)", "标准工时", "超标时间", "加班时间(小时)", "调休"]
ws.append(header)

# 写入数据
current_row = 2
for index, row in result_df.iterrows():
    ws.cell(row=current_row, column=1, value=row["姓名"])
    ws.cell(row=current_row, column=2, value=row["考勤号码"])
    ws.cell(row=current_row, column=3, value=row["开始时间"])
    ws.cell(row=current_row, column=4, value=row["结束时间"])
    ws.cell(row=current_row, column=5, value=row["工时(小时)"])
    ws.cell(row=current_row, column=6, value=row["统计时间(小时:分钟:秒)"])
    ws.cell(row=current_row, column=7, value=row["标准工时"])
    ws.cell(row=current_row, column=8, value=row["超标时间"])
    ws.cell(row=current_row, column=9, value=row["加班时间(小时)"])
    ws.cell(row=current_row, column=10, value=row["调休"])
   
    current_row += 1

# 合并单元格
merge_ranges = {}
for row in ws.iter_rows(min_row=2, max_col=1, max_row=ws.max_row):
    for cell in row:
        if cell.value and cell.value == ws[cell.row - 1][0].value:
            if cell.value not in merge_ranges:
                merge_ranges[cell.value] = [ws[cell.row - 1][0].row, cell.row]
            else:
                merge_ranges[cell.value][1] = cell.row

for name, (start_row, end_row) in merge_ranges.items():
    ws.merge_cells(start_row=start_row, start_column=1, end_row=end_row, end_column=1)
    ws.merge_cells(start_row=start_row, start_column=2, end_row=end_row, end_column=2)

# 设置单元格对齐方式
for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_col=10, max_row=ws.max_row):
    for cell in row:
        cell.alignment = Alignment(wrap_text=True, horizontal='center', vertical='center')

# 保存Excel文件
output_file_path = f'{input_file_name}_processed_data_merged.xlsx'
wb.save(output_file_path)

# 打印结果
print(result_df.to_string(index=False))

结果是

jun269

强大的楼主能给打包成UI界面的就更给力了，要不然这个玩意一般人玩不来的。

tryEverything

好用，方便多了。Ctrl+C

a7512482

不错，省事

dazhaorpa

很实用啊，楼主给力

xhawkjw

很实用，不错

hhpurple

优秀，谢谢楼主分享

gc1368

楼主威武，好东西多分享

JJarvis

考勤机上导出的数据怎么会重复呢

andyle

考勤数据重复有点无法理解