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如何使用Python制作月考勤表

在本篇文章中，我们将带你一步步实现一个简单的月考勤表。我们将用Python编程语言来创建这个项目，并介绍所需的步骤和代码。随本文附有甘特图，帮助你更好地理解整个过程的时间安排。

项目流程

首先，我们需要明确整个项目的步骤。以下是实现月考勤表的基本流程：

步骤	描述
1	安装必要的库
2	创建考勤表的基本结构
3	收集用户输入
4	存储和展示考勤记录
5	生成考勤统计图表

接下来，我们将深入每一步骤并提供所需的代码及详细注释。

步骤详解

1. 安装必要的库

我们将使用Pandas库来处理数据，使用Matplotlib库来自动生成图表。通过以下命令安装这些库：

pip install pandas matplotlib

2. 创建考勤表的基本结构

考勤表的基本结构可以使用Pandas的DataFrame来实现。我们将创建一个空的DataFrame来存储考勤信息。

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame，包含日期和考勤状态列
date_range = pd.date_range(start='2023-10-01', end='2023-10-31')
attendance_df = pd.DataFrame({'日期': date_range, '考勤状态': ['缺勤'] * len(date_range)})

# 打印初始考勤表
print(attendance_df)

代码说明：

pd.date_range：生成一个从2023年10月1日到10月31日的日期范围。
pd.DataFrame：创建一个包含日期和考勤状态的DataFrame，初始状态为“缺勤”。

3. 收集用户输入

接下来，允许用户输入每一天的考勤状态。用户可以选择“缺勤”、“出勤”或“请假”。

# 收集用户输入
for i in range(len(attendance_df)):
    status = input(f"请输入 {attendance_df.iloc[i]['日期'].date()} 的考勤状态（缺勤/出勤/请假）: ")
    attendance_df.at[i, '考勤状态'] = status

# 打印更新后的考勤表
print(attendance_df)

代码说明：

input：提示用户输入考勤状态。
attendance_df.at[i, '考勤状态']：更新DataFrame中对应日期的考勤状态。

4. 存储和展示考勤记录

将考勤记录保存为CSV文件，方便以后的数据分析和查看。

# 将考勤表保存为CSV文件
attendance_df.to_csv('attendance.csv', index=False)

print("考勤记录已保存为 attendance.csv")

代码说明：

to_csv：将DataFrame写入CSV文件，index=False表示不保存行索引。

5. 生成考勤统计图表

通过Matplotlib生成考勤状态的统计图，便于可视化展示考勤情况。

import matplotlib.pyplot as plt

# 统计考勤状态
attendance_counts = attendance_df['考勤状态'].value_counts()

# 绘制柱状图
attendance_counts.plot(kind='bar')
plt.title('考勤状态统计')
plt.xlabel('考勤状态')
plt.ylabel('人数')
plt.xticks(rotation=0)
plt.grid(axis='y')
plt.savefig("attendance_report.png")  # 保存图表为PNG文件
plt.show()

代码说明：

value_counts：统计每种考勤状态的数量。
plot：生成柱状图，展示考勤状态的分布。

甘特图

为了可视化项目的时间安排，我们可以使用Mermaid语法来创建甘特图。以下是该项目的甘特图展示：

gantt
    title 考勤表制作计划
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section 安装必要库
    安装库       :a1, 2023-10-01, 1d
    section 创建考勤表结构
    创建结构     :a2, after a1, 1d
    section 收集用户输入
    用户输入     :a3, after a2, 1d
    section 存储和展示记录
    保存记录     :a4, after a3, 1d
    section 生成统计图表
    生成图表     :a5, after a4, 1d