使用Python的Pandas库轻松实现非常规日期时间转换
使用Python的Pandas库转换非常规日期时间
用一个真实的例子解释
背景
最近，我被委托分析客户公司员工请假的情况。具体来说，我需要了解员工在给定期间是否请假，最终为衡量员工遵守回到办公室政策设定一个基准。
我被提供了以下两个请假数据集：
- 休假数据（“数据集A”），其中包含员工请的短期请假，如年假或病假。这些请假是以每个员工每个日期的唯一方式进行的（即数据集中的每一行代表员工请假的一天）。
- 离职数据（“数据集B”），其中包含员工请的长期请假的起始日期和结束日期。这些请假的例子包括产假、陪产假、无薪假和事业休假。对于已经请过长期请假的员工，这个数据集是按照‘随请随走’的方式记录的，即每一行代表员工的一个日期范围，员工可能在数据集中出现多次，有多个日期范围（例如，员工可能选择每周请3天的陪产假，持续30周，这将在数据集中显示为30个日期范围的30行）。
这两个数据集互相补充，因为员工在给定期间既可能请短期请假，也可能请长期请假。
对于我的分析，我希望将这两个数据集合并为一个常见的格式，以便统计每个员工的所有请假情况。由于数据集A已经是以每个日期每个员工为单位的结构化表格格式，所以我需要将数据集B转换为类似的格式，如下图所示（这是我为演示目的创建的一个数据集）。
方法论
如图1所示的转换涉及到了一些挑战，因为它不是“一对一”且涉及到日期。为了实现这个转换，我…
