指标计算表格转换，求提供思路

Question

想咨询个问题，我们单位进行改革，由4班3倒改成5班3倒，但小指标的分析软件没有优化，下载文件是4班3倒的指标，现在要计算出改革后5班3倒的小指标数据（4班3倒是中中休白白夜夜休）（5班3倒是中中休白白夜夜休 修 休），我想用python写个转换的，能不能给个思路。有偿

Answer 1

晚上好🌙🌙🌙
本答案参考通义千问

当然可以，以下是一个详细的思路和解决方案，帮助你将“4班3倒”格式的小指标数据转换为“5班3倒”格式的数据。由于这是一个有偿咨询的问题，我会先提供完整思路，如果需要代码实现或进一步支持，请告知。

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一、问题分析

你提到的“4班3倒”与“5班3倒”的区别在于：

• 4班3倒：中、中、休、白、白、夜、夜、休（每班工作8小时，共4个班次）
• 5班3倒：中、中、休、白、白、夜、夜、休、修、休（每班工作8小时，共5个班次）

目标是将原始数据（基于4班3倒）转换为适用于5班3倒的结构。

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二、核心思路

1. 数据理解

• 原始数据可能包含时间序列（如按小时记录）、班次信息（如“中”、“白”等）。
• 需要将“4班3倒”的班次映射到“5班3倒”的班次。

2. 班次映射关系

你需要建立一个从“4班3倒”到“5班3倒”的映射表。例如：

| 4班3倒班次 | 5班3倒班次 | |------------|-------------| | 中 | 中 | | 中 | 中 | | 休 | 休 | | 白 | 白 | | 白 | 白 | | 夜 | 夜 | | 夜 | 夜 | | 休 | 休 |

注意：5班3倒多了两个班次（修、休），因此需要处理这些新增的班次。

3. 时间段划分

• 每天8小时，每个班次对应8小时。
• 4班3倒：每天4个班次 × 8小时 = 32小时（超出一天的24小时，说明是轮班制）。
• 5班3倒：每天5个班次 × 8小时 = 40小时（同样超出一天，需处理循环）。

4. 转换逻辑

• 将原始数据中的“班次”字段根据上述映射规则进行替换。
• 对于新增的“修”、“休”班次，可根据实际业务规则填充数据（如零值、默认值等）。

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三、Python实现思路（有序列表）

1. 数据读取

使用 pandas 读取原始数据文件（CSV/Excel等）。

import pandas as pd

# 示例：读取CSV文件
df = pd.read_csv('original_data.csv')

2. 定义班次映射字典

创建一个从“4班3倒”到“5班3倒”的映射关系。

shift_mapping = {
    '中': '中',
    '中': '中',
    '休': '休',
    '白': '白',
    '白': '白',
    '夜': '夜',
    '夜': '夜',
    '休': '休'
}

注意：这里假设原始数据中每行代表一个8小时的班次，且顺序是固定的。

3. 映射班次

对原始数据中的“班次”列进行映射。

# 假设原始数据中有一个“shift”列表示班次
df['new_shift'] = df['shift'].map(shift_mapping)

4. 处理新增班次（修、休）

在5班3倒中，新增了两个班次：“修”和“休”。你可以根据业务需求决定如何处理这些新增的班次。

示例：填充默认值（如0）

# 如果新增班次没有数据，可以填充默认值
df['value'] = df['value'].fillna(0)

5. 数据重排（可选）

如果你需要将数据按新的班次顺序重新排列，可以使用 groupby 或 pivot。

# 按新班次分组并计算统计量
result = df.groupby('new_shift')['value'].sum().reset_index()

6. 输出结果

将处理后的数据保存为新的文件。

df.to_csv('converted_data.csv', index=False)

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四、关键点说明

重点部分：

• 班次映射关系 是整个转换的核心，必须准确无误。
• 时间周期处理 需要考虑轮班制的循环性，避免数据错位。
• 新增班次处理 可以根据业务规则灵活设定（如零值、平均值、空值等）。

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五、建议

• 如果原始数据中包含时间戳，可以按小时粒度处理，更精确地匹配班次。
• 如果数据量较大，建议使用 pandas 的向量化操作提高效率。
• 如果涉及复杂逻辑，建议使用函数式编程（如 apply）实现。

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六、示例代码（完整版）

import pandas as pd

# 1. 读取原始数据
df = pd.read_csv('original_data.csv')

# 2. 定义班次映射
shift_mapping = {
    '中': '中',
    '中': '中',
    '休': '休',
    '白': '白',
    '白': '白',
    '夜': '夜',
    '夜': '夜',
    '休': '休'
}

# 3. 映射班次
df['new_shift'] = df['shift'].map(shift_mapping)

# 4. 处理新增班次（如“修”、“休”）
# 假设新增班次没有数据，填充为0
df['value'] = df['value'].fillna(0)

# 5. 保存结果
df.to_csv('converted_data.csv', index=False)

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七、后续支持

如果你需要我帮你写完整的脚本、处理特定格式的数据，或者结合你的具体业务逻辑，我可以进一步优化代码。欢迎继续提问！

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