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valueerror: worksheet index 0 is invalid

时间: 2024-05-13 16:21:04 浏览: 451
This error occurs when trying to access a worksheet in a workbook using an index of 0, which is not a valid index. Worksheet indices start at 1 in most programming languages, including Python. To resolve this error, make sure you are using the correct index when accessing the worksheet. For example, if you want to access the first worksheet in a workbook, use an index of 1: ```python import openpyxl # Load the workbook workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx') # Access the first worksheet worksheet = workbook.worksheets[1] ``` Alternatively, you can access a worksheet by name: ```python # Access the worksheet by name worksheet = workbook['Sheet1'] ``` Make sure you are using a valid worksheet index or name to avoid the "valueerror: worksheet index 0 is invalid" error.
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import pandas as pd import logging from geopy.distance import geodesic import time from contextlib import contextmanager import numpy as np from sqlalchemy import create_engine, text from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential from datetime import datetime # -------------------------- # 通用配置 # -------------------------- DB_CONFIG = { "conn_str": "mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/test?charset=utf8", "pool_size": 10, "pool_recycle": 300 } member_list_path = r"D:\OneDrive\ERIC\维护\平台数据\代维信息\2025-07人员信息快照_20250708.xlsx" member_list_columns = ['登陆账号', '所属组织', '所属地市', '在职状态'] TIME_RANGE = { "start": '2025-07-01 00:00:00', "end": '2025-07-08 23:59:59' } # 定义日期格式转换器 def format_time_range(time_range): # 解析开始时间和结束时间 start_date = datetime.strptime(time_range["start"], '%Y-%m-%d %H:%M:%S') end_date = datetime.strptime(time_range["end"], '%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 格式化为YYYYMMDD形式并拼接 return f"{start_date.strftime('%Y%m%d')}~{end_date.strftime('%Y%m%d')}" # 获取格式化后的时间范围 source_time = format_time_range(TIME_RANGE) FILE_PATHS = { "cran_info": r'D:\OneDrive\ERIC\维护\test\CRAN机房信息.csv', "output": fr'D:\OneDrive\ERIC\维护\工单\现场执行工单\现场执行工单_{source_time}.xlsx' } TABLE_CONFIG = { '工单_保障': {'columns': ["工单当前状态", "工单号", "工单分类", "维护分类"]}, '工单_巡检': {'columns': [ "工单当前状态", "工单号", "资源ID", "资源名称", "资源经度", "资源纬度", "STATION_NAME", "STATION_ID", "STATION_LEVEL", "LONGITUDE", "LATITUDE", "工单分类", "维护分类" ]}, '工单_拆站': {'columns': [ "工单当前状态", "工单号", "资源cid AS 资源ID", "资源名称", "资源经度", "资源纬度", "STATION_NAME", "STATION_ID", "STATION_LEVEL", "LONGITUDE", "LATITUDE", "工单分类", "维护分类" ]}, '工单_验收': {'columns': [ "工单当前状态", "工单号", "资源cid AS 资源ID", "资源名称", "资源经度", "资源纬度", "STATION_NAME", "STATION_ID", "STATION_LEVEL", "LONGITUDE", "LATITUDE", "工单分类", "维护分类" ]}, '工单_发电': {'columns': [ "工单当前状态", "工单号", "站点ID AS 资源ID", "站点名称 AS 资源名称", "站点经度 AS 资源经度", "站点纬度 AS 资源纬度", "STATION_NAME", "STATION_ID", "STATION_LEVEL", "LONGITUDE", "LATITUDE", "工单分类", "维护分类" ]}, '工单_通用': {'columns': [ "工单当前状态", "工单号", "资源名称", "资源经度", "资源纬度", "STATION_NAME", "STATION_ID", "STATION_LEVEL", "LONGITUDE", "LATITUDE", "工单分类", "维护分类" ]}, '故障工单': {'columns': [ "工单状态 AS 工单当前状态", "工单编号 AS 工单号", "STATION_NAME AS 资源名称", "LONGITUDE AS 资源经度", "LATITUDE AS 资源纬度", "STATION_NAME", "STATION_ID", "STATION_LEVEL", "LONGITUDE", "LATITUDE", "工单分类", "维护分类", "故障处理时长_小时", "是否延期有效", "是否及时处理", "高频故障", "是否超长退服", "网元分类" ], 'where_column': '工单编号'} } DIMENSIONS = [ {'name': '执行人', 'keys': ['执行人']}, {'name': '所属组织', 'keys': ['所属组织']}, {'name': '地市', 'keys': ['地市']}, {'name': '代维简称', 'keys': ['代维简称']}, {'name': '地市代维', 'keys': ['地市', '代维简称']} ] # -------------------------- # 工具函数 # -------------------------- @contextmanager def time_monitor(step_name): """耗时监控上下文管理器""" start_time = time.time() try: yield finally: print(f"{step_name} 耗时: {time.time() - start_time:.4f}秒") def setup_logging(): """日志配置""" logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s', handlers=[ logging.FileHandler("data_processor_v2.log"), logging.StreamHandler() ] ) return logging.getLogger(__name__) logger = setup_logging() @retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=4, max=10)) def safe_read_sql(sql: text, engine, params: dict = None) -> pd.DataFrame: """带重试机制的SQL读取""" logger.debug(f"执行SQL: {sql} \n参数: {params}") return pd.read_sql(sql, engine, params=params) def init_db_engine(): """初始化数据库引擎""" return create_engine( DB_CONFIG["conn_str"], pool_size=DB_CONFIG["pool_size"], pool_recycle=DB_CONFIG["pool_recycle"] ) # -------------------------- # 数据校验函数 # -------------------------- def is_valid_coordinates(lat, lon): """经纬度有效性校验""" if pd.isna(lat) or pd.isna(lon): return False if not (-90 <= lat <= 90 and -180 <= lon <= 180): return False if abs(lat) < 1e-6 and abs(lon) < 1e-6: return False return True def calculate_distance(coord1, coord2): """带校验的距离计算""" try: lat1, lon1 = coord1 lat2, lon2 = coord2 except (TypeError, ValueError) as e: logger.debug(f"坐标解析失败: {str(e)} | coord1={coord1} coord2={coord2}") return 99999.0 if not (is_valid_coordinates(lat1, lon1) and is_valid_coordinates(lat2, lon2)): return 99999.0 return geodesic(coord1, coord2).meters # -------------------------- # 数据加载模块 # -------------------------- def load_site_orders(engine): """加载现场执行工单数据""" sql = text(""" SELECT 地市, 代维简称, 专业, 工单类型, 工单编号, 执行人, 所属组织, 出发时间, 出发经度, 出发纬度, 签到时间, 签到经度, 签到纬度, 完成时间, 完成经度, 完成纬度, 路途时长, 实际工作时长 FROM 现场执行工单 WHERE 出发时间 BETWEEN :start_time AND :end_time """) params = { 'start_time': TIME_RANGE["start"], 'end_time': TIME_RANGE["end"] } df = safe_read_sql(sql, engine, params) df = df[~df['所属组织'].str.contains('高铁')] df['代维简称'] = df['代维简称'].replace('中移铁通', '铁通') valid_companies = ['中贝', '中通服', '中邮建', '唐人', '宜通', '怡创', '浙通服', '润建', '虹信', '超讯', '铁通', '长实'] df = df[df['代维简称'].isin(valid_companies)] df['地市代维'] = df['地市'].str.split("-").str[0] + '-' + df['代维简称'] logger.info(f"加载现场工单记录数: {len(df)}") return df def batch_load_order_data(engine, order_numbers, batch_size=500): """批量加载工单相关数据""" dfs = [] for table, config in TABLE_CONFIG.items(): try: columns = ", ".join(config['columns']) where_col = config.get('where_column', '工单号') # 修复:正确构造SQL查询字符串,确保引号闭合 sql_template = text(f"SELECT {columns} FROM {table} WHERE {where_col} IN :order_nums") table_dfs = [] for i in range(0, len(order_numbers), batch_size): batch = order_numbers[i:i + batch_size] df = safe_read_sql(sql_template, engine, params={'order_nums': batch}) table_dfs.append(df) if table_dfs: table_df = pd.concat(table_dfs, ignore_index=True) dfs.append(table_df) logger.info(f"表 {table} 加载完成,记录数: {len(table_df)}") except Exception as e: logger.error(f"加载表 {table} 失败: {str(e)}", exc_info=True) return dfs # -------------------------- # 数据处理模块 # -------------------------- def merge_order_data(site_df, order_dfs): """合并工单数据(增强版)""" if not order_dfs: logger.warning("没有需要合并的工单数据") return pd.DataFrame() final_df = pd.concat(order_dfs, axis=0, ignore_index=True) final_df = final_df.drop_duplicates(subset=['工单号'], keep='first') merged_df = pd.merge( left=site_df, right=final_df, left_on='工单编号', right_on='工单号', how='left', ) merged_df.drop(columns=['工单号'], inplace=True) merged_df['路途时长(分钟)'] = (merged_df['路途时长'] * 60).round(2) merged_df['实际工作时长(分钟)'] = (merged_df['实际工作时长'] * 60).round(2) # 过滤有效状态 condition = ( merged_df['工单当前状态'].notna() & (merged_df['工单当前状态'] != '') & ~merged_df['工单当前状态'].str.contains('已驳回|已撤销|已关闭', na=False) ) return merged_df[condition] def get_custom_natural_week(date): """ 计算“自然周”编号。本定义中,一周从上周三开始,到本周二结束。 """ if pd.isnull(date): return np.nan weekday = date.weekday() days_since_last_thursday = (weekday + 5) % 7 date = date - pd.Timedelta(days=days_since_last_thursday) return date.isocalendar()[1] # -------------------------- # 核心处理模块 # -------------------------- def generate_time_features(df): """增强时间特征生成""" df['出发时间'] = pd.to_datetime(df['出发时间'], errors='coerce') df['自然年'] = df['出发时间'].dt.year df['自然月'] = df['出发时间'].dt.to_period('M').astype(str) df['自然周'] = df['出发时间'].apply(get_custom_natural_week) df['出发日期'] = df['出发时间'].dt.date return df def process_coordinates(df): """坐标处理""" coord_columns = [ "资源纬度", "资源经度", "签到纬度", "签到经度", "LATITUDE", "LONGITUDE", "完成纬度", "完成经度" ] for col in coord_columns: if col in df.columns: df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce') else: logger.warning(f"列 {col} 不存在") fault_columns = ['是否超长退服', '高频故障', '是否延期有效', '是否及时处理'] for col in fault_columns: if col not in df.columns: df[col] = '否' return df def calculate_distances(df): """距离计算""" df["签到距离"] = df.apply( lambda row: calculate_distance( (row["签到纬度"], row["签到经度"]), (row["资源纬度"], row["资源经度"]) ), axis=1 ) return df def merge_cran_data(main_df, cran_path): """合并CRAN机房数据并取最近RU距离""" cran_df = pd.read_csv(cran_path) for col in ["ru纬度", "ru经度"]: cran_df[col] = pd.to_numeric(cran_df[col], errors="coerce").fillna(0) merged = pd.merge( main_df[["工单编号", "STATION_NAME", "签到经度", "签到纬度"]], cran_df, left_on="STATION_NAME", right_on="station_name", how="left" ) merged["签到距离_CRAN"] = merged.apply( lambda row: calculate_distance( (row["签到纬度"], row["签到经度"]), (row["ru纬度"], row["ru经度"]) ), axis=1 ) min_distances = merged.groupby("工单编号", as_index=False)["签到距离_CRAN"].min() return pd.merge( main_df, min_distances, on="工单编号", how="left" ).fillna({"签到距离_CRAN": 99999.0}) # -------------------------- # 统计计算模块 # -------------------------- def calculate_workload(df): """工作量评定""" df['工作量评定'] = '有效' df['原因'] = '' no_completion = df['完成时间'].isna() df.loc[no_completion, ['工作量评定', '原因']] = ['无效', '无完成时间'] short_work = df['实际工作时长(分钟)'] < 5 df.loc[short_work, ['工作量评定', '原因']] = ['无效', '工作时长过短'] if all(col in df.columns for col in ['签到距离', '签到距离_CRAN', '维护分类']): invalid_dist = ( ~df['维护分类'].isin(['发电', '保障']) & (df['签到距离'] > 300) & (df['签到距离_CRAN'] > 300) ) df.loc[invalid_dist, ['工作量评定', '原因']] = ['无效', '签到距离过大'] return df def _calculate_base_stats(df, group_keys): """通用基础指标计算""" categories = df['维护分类'].dropna().unique() agg_dict = { # 总工单数(已去重) "总工单数": ('工单编号', 'nunique'), # 有效工单数(去重) "有效工单数": ('工单编号', lambda x: df.loc[x.index, '工单编号'][df['工作量评定'] == "有效"].nunique()), # 故障工单数(去重):统计工单分类为"故障工单"的工单编号唯一数 "故障工单数": ('工单编号', lambda x: df.loc[x.index, '工单编号'][df['工单分类'] == "故障工单"].nunique()), # 故障及时数(去重):统计同时满足工单分类为故障工单且是否及时处理为"是"的工单编号唯一数 "故障及时数": ('工单编号', lambda x: df.loc[x.index, '工单编号'][ (df['工单分类'] == "故障工单") & (df['是否及时处理'] == "是") ].nunique()), # 故障超时数(去重):统计同时满足工单分类为故障工单且是否及时处理为"否"的工单编号唯一数 "故障超时数": ('工单编号', lambda x: df.loc[x.index, '工单编号'][ (df['工单分类'] == "故障工单") & (df['是否及时处理'] == "否") ].nunique()), # 超长退服工单数(去重):统计是否超长退服为"是"的工单编号唯一数 "超长退服工单数": ('工单编号', lambda x: df.loc[x.index, '工单编号'][df['是否超长退服'] == "是"].nunique()), # 超频故障工单数(去重):统计高频故障为"是"的工单编号唯一数 "超频故障工单数": ('工单编号', lambda x: df.loc[x.index, '工单编号'][df['高频故障'] == "是"].nunique()), # 延期工单数(去重):统计是否延期有效为"是"的工单编号唯一数 "延期工单数": ('工单编号', lambda x: df.loc[x.index, '工单编号'][df['是否延期有效'] == "是"].nunique()), # 其他非去重指标保持不变 "故障处理时长": ('故障处理时长_小时', lambda x: x[df['工单分类'] == "故障工单"].sum()), "路途总时长": ('路途时长(分钟)', 'sum'), "工作总时长": ('实际工作时长(分钟)', 'sum'), "出勤人数": ('执行人', 'nunique'), "出勤人天": ('工单编号', lambda x: df.loc[x.index][['执行人', '出发日期']].drop_duplicates().shape[0]), } for cat in categories: agg_dict[f"{cat}工单数"] = ( '维护分类', lambda x, current_cat=cat: x.eq(current_cat).sum() ) stats = df.groupby(group_keys).agg(**agg_dict).reset_index() return stats def _add_derived_metrics(stats, time_level): """通用衍生指标计算""" stats['出勤总时长'] = stats['路途总时长'] + stats['工作总时长'] hour_cols = ['出勤总时长', '路途总时长', '工作总时长'] for col in hour_cols: stats[f'{col}(h)'] = (stats[col] / 60).round(2) stats['平均工单工作时长(h)'] = ( stats['工作总时长(h)'] / stats['总工单数'] ).replace([np.inf, -np.inf], 0).fillna(0).round(2) stats['平均工单路途时长(h)'] = ( stats['路途总时长(h)'] / stats['总工单数'] ).replace([np.inf, -np.inf], 0).fillna(0).round(2) if time_level == 'weekly': stats['人均能效_周'] = (stats['有效工单数'] / stats['出勤人天']).round(2) elif time_level == 'monthly': stats['人均能效_月'] = (stats['有效工单数'] / stats['出勤人天']).round(2) stats['故障处理及时率'] = (stats['故障及时数'] / stats['故障工单数']).replace(np.inf, 0) stats['工作时长占比'] = (stats['工作总时长'] / stats['出勤总时长']).replace(np.inf, 0) stats['人均出勤天数'] = (stats['出勤人天'] / stats['出勤人数']).replace(np.inf, 0).round(2) stats['日均出勤人数'] = (stats['出勤人天'] / stats['出勤天数']).replace(np.inf, 0).round(2) return stats def calculate_attendance_metrics(df, denominator): """计算出勤相关指标""" df = df.copy() df['出勤总时长(h)'] = (df['路途时长(分钟)'] + df['实际工作时长(分钟)']) / 60 df['工作总时长(h)'] = df['实际工作时长(分钟)'] / 60 # 按执行人和出发日期分组,计算每天的数据 daily_stats = df.groupby(['执行人', '出发日期']).agg( station_count=('STATION_NAME', 'nunique'), total_attendance_hours=('出勤总时长(h)', 'sum'), total_work_hours=('工作总时长(h)', 'sum') ).reset_index() # 计算每天是否达标(条件1) daily_stats['达标'] = ( (daily_stats['station_count'] >= 4) & (daily_stats['total_attendance_hours'] >= 7) & (daily_stats['total_work_hours'] >= 2) ) # 按执行人聚合计算总指标 executor_stats = daily_stats.groupby('执行人').agg( meet_days=('达标', 'sum'), total_stations=('station_count', 'sum'), total_attendance_hours=('total_attendance_hours', 'sum'), total_work_hours=('total_work_hours', 'sum') ).reset_index() # 计算衍生指标 executor_stats['平均每天到站址'] = executor_stats['total_stations'] / denominator executor_stats['日均出勤出工时长'] = executor_stats['total_attendance_hours'] / denominator executor_stats['日均有效出勤工时'] = executor_stats['total_work_hours'] / denominator # 添加条件2达标标识 executor_stats['条件2达标'] = ( (executor_stats['平均每天到站址'] >= 4) & (executor_stats['日均出勤出工时长'] >= 7) & (executor_stats['日均有效出勤工时'] >= 2) ) return executor_stats.rename(columns={'meet_days': '出勤达标天数'}) def generate_stats(df, dimension, time_level): """通用统计生成函数""" time_key = { 'daily': '出发日期', 'weekly': '自然周', 'monthly': '自然月' }[time_level] group_keys = dimension['keys'] + [time_key] # 获取维度的主键(用于合并的键名) dimension_key = dimension['keys'][0] # 取维度的第一个键作为合并主键 stats = _calculate_base_stats(df, group_keys) stats['出勤天数'] = df.groupby(group_keys)['出发日期'].nunique().values # 计算月度分母(MIN(TIME_RANGE["end"]的日期部分, 22)) denominator = None if time_level == 'daily': stats['出发日期'] = pd.to_datetime(stats['出发日期']).dt.strftime('%Y-%m-%d') else: stats['出勤天数'] = df.groupby(group_keys)['出发日期'].nunique().values if time_level == 'monthly': # 移除原工作日天数计算,替换为新分母 end_date = datetime.strptime(TIME_RANGE["end"], '%Y-%m-%d %H:%M:%S') end_day = end_date.day denominator = min(end_day, 22) stats = _add_derived_metrics(stats, time_level) # 当维度为执行人且时间粒度为月度时,合并出勤指标(使用正确的键名) if dimension['name'] == '执行人' and time_level == 'monthly' and denominator is not None: attendance_metrics = calculate_attendance_metrics(df, denominator) # 使用维度的实际键名(如'执行人')作为合并键,而非固定的'维度' stats = pd.merge( stats, attendance_metrics[[ # 保留原始'执行人'列作为合并键 '执行人', '出勤达标天数', '平均每天到站址', '日均出勤出工时长', '日均有效出勤工时' ]], on=dimension_key, # 动态使用维度的键名(如'执行人')进行合并 how='left' ) return stats # -------------------------- # 代维统计增强模块 # -------------------------- def enhance_maintainer_stats(filtered_data, member_list_df_filter): time_range_data = filtered_data.copy() # 初始化维度框架 GROUP_KEYS = ['所属组织', '代维简称', '地市', '地市代维'] dim_dfs = [] for key in GROUP_KEYS: df = member_list_df_filter.groupby(key).agg( 应出勤人数=('登陆账号', 'count') ).reset_index() dim_dfs.append(df) if not time_range_data.empty: # ===================== 原有统计逻辑 ===================== # 执行人级别统计 executor_stats = time_range_data.groupby(['执行人', '所属组织', '代维简称', '地市', '地市代维']).agg( 总工单数=('工单编号', 'nunique'), 有效工单数=('工作量评定', lambda s: s.eq('有效').sum()), 总路途时长=('路途时长(分钟)', 'sum'), 总工作时长=('实际工作时长(分钟)', 'sum'), 总出勤天数=('出发日期', 'nunique'), 故障工单数=('工单分类', lambda s: s.eq('故障工单').sum()), 超长退服工单数=('是否超长退服', lambda s: s.eq('是').sum()), 高频故障工单数=('高频故障', lambda s: s.eq('是').sum()), 延期工单数=('是否延期有效', lambda s: s.eq('是').sum()), 故障及时数=('是否及时处理', lambda s: s.eq('是').sum()) ).reset_index() # 计算执行人级别指标 metrics = [ ('平均路途时长(小时)', (executor_stats['总路途时长'] / 60) / executor_stats['总工单数'].replace(0, np.nan)), ('工作时长占比', executor_stats['总工作时长'] / (executor_stats['总路途时长'] + executor_stats['总工作时长']).replace(0, np.nan)), ('人均每日工单数', executor_stats['总工单数'] / executor_stats['总出勤天数'].replace(0, np.nan)), ('人均每日有效工单数', executor_stats['有效工单数'] / executor_stats['总出勤天数'].replace(0, np.nan)), ('人均每日出勤时长(小时)', (executor_stats['总路途时长'] + executor_stats['总工作时长']) / 60 / executor_stats['总出勤天数'].replace( 0, np.nan)), ('人均每日工作时长(小时)', executor_stats['总工作时长'] / 60 / executor_stats['总出勤天数'].replace(0, np.nan)), ('每工单路途时长(小时)', executor_stats['总路途时长'] / 60 / executor_stats['总工单数'].replace(0, np.nan)), ('每工单工作时长(小时)', executor_stats['总工作时长'] / 60 / executor_stats['总工单数'].replace(0, np.nan)), ('超长退服工单占比', executor_stats['超长退服工单数'] / executor_stats['故障工单数'].replace(0, np.nan)), ('高频故障工单占比', executor_stats['高频故障工单数'] / executor_stats['故障工单数'].replace(0, np.nan)), ('延期工单占比', executor_stats['延期工单数'] / executor_stats['故障工单数'].replace(0, np.nan)), ] for col, formula in metrics: executor_stats[col] = formula executor_stats = executor_stats.fillna(0).round(4) # 维度聚合统计 def calculate_dimension_stats(grouped_df, current_key): return grouped_df.groupby(current_key).agg( 总工单数=('总工单数', 'sum'), 有效工单数=('有效工单数', 'sum'), 工单平均路途超2小时人数=('平均路途时长(小时)', lambda x: (x > 2).sum()), 平均工作时长占比低人数=('工作时长占比', lambda x: (x < 0.1).sum()), 人均每日工单数=('人均每日工单数', 'mean'), 人均每日有效工单数=('人均每日有效工单数', 'mean'), 人均每日出勤时长=('人均每日出勤时长(小时)', 'mean'), 人均每日工作时长=('人均每日工作时长(小时)', 'mean'), 每工单路途时长=('每工单路途时长(小时)', 'mean'), 每工单工作时长=('每工单工作时长(小时)', 'mean'), 超长退服工单占比=('超长退服工单占比', 'mean'), 高频故障工单占比=('高频故障工单占比', 'mean'), 延期工单占比=('延期工单占比', 'mean'), ).reset_index().round(4) # 合并维度统计 updated_dims = [] for i, key in enumerate(GROUP_KEYS): dim_stats = calculate_dimension_stats(executor_stats, key) dim_stats['有效工单占比'] = (dim_stats['有效工单数'] / dim_stats['总工单数']).replace(np.inf, 0).fillna( 0).round(4) merged = pd.merge( dim_dfs[i], dim_stats, on=key, how='left' ).fillna(0) updated_dims.append(merged) dim_dfs = updated_dims # ===================== 新增需求处理 ===================== # 提取问题工单 sign_in_issue = time_range_data[time_range_data['原因'] == '签到距离过大'] short_duration_issue = time_range_data[time_range_data['原因'] == '工作时长过短'] top50_travel_orders = time_range_data.nlargest(50, '路途时长(分钟)')['工单编号'].unique() top50_travel_data = time_range_data[time_range_data['工单编号'].isin(top50_travel_orders)] # 处理各维度指标 for i, key in enumerate(GROUP_KEYS): # 合并签到距离过大条目数 sign_in_counts = sign_in_issue.groupby(key)['工单编号'].nunique().reset_index(name='签到距离过大条目数') dim_dfs[i] = pd.merge(dim_dfs[i], sign_in_counts, on=key, how='left') # 合并工作时长过短条目数 short_duration_counts = short_duration_issue.groupby(key)['工单编号'].nunique().reset_index( name='工作时长过短条目数') dim_dfs[i] = pd.merge(dim_dfs[i], short_duration_counts, on=key, how='left') # 合并路途时长TOP50条目数 top50_counts = top50_travel_data.groupby(key)['工单编号'].nunique().reset_index(name='路途时长TOP50条目数') dim_dfs[i] = pd.merge(dim_dfs[i], top50_counts, on=key, how='left') dim_dfs[i] = dim_dfs[i].fillna(0) # ===================== 出勤相关统计 ===================== # 实际出勤人数 def merge_attendance(source_df, target_df, grp_key): att = source_df.groupby(grp_key)['执行人'].nunique().reset_index(name='实际出勤人数') return pd.merge(target_df, att, on=grp_key, how='left').fillna(0) for i, key in enumerate(GROUP_KEYS): dim_dfs[i] = merge_attendance(time_range_data, dim_dfs[i], key) dim_dfs[i]['出勤率'] = (dim_dfs[i]['实际出勤人数'] / dim_dfs[i]['应出勤人数']).replace(np.inf, 0).fillna( 0).round(4) # 出勤天数统计 for i, key in enumerate(GROUP_KEYS): att_cols = ['执行人', key, '出发日期'] att_days = time_range_data[att_cols].drop_duplicates(subset=['执行人', '出发日期']) # 计算每个执行人的出勤天数 att_days_per_executor = att_days.groupby([key, '执行人']).size().reset_index(name='出勤天数') # 总出勤人天(所有人的出勤天数总和) total_attendance_person_days = att_days_per_executor.groupby(key)['出勤天数'].sum().reset_index( name='总出勤人天') dim_dfs[i] = pd.merge(dim_dfs[i], total_attendance_person_days, on=key, how='left').fillna(0) # 出勤天数(不同出发日期的数量) attendance_days = att_days.groupby(key)['出发日期'].nunique().reset_index(name='出勤天数_实际') dim_dfs[i] = pd.merge(dim_dfs[i], attendance_days, on=key, how='left').fillna(0) # 计算人均出勤天数和日均出勤人数 dim_dfs[i]['人均出勤天数'] = (dim_dfs[i]['总出勤人天'] / dim_dfs[i]['实际出勤人数']).replace(np.inf, 0).fillna( 0).round(2) dim_dfs[i]['日均出勤人数'] = (dim_dfs[i]['总出勤人天'] / dim_dfs[i]['出勤天数_实际']).replace(np.inf, 0).fillna( 0).round(2) # 出勤不足3天人数统计 under3 = att_days_per_executor[att_days_per_executor['出勤天数'] < 3].groupby(key)[ '执行人'].count().reset_index(name='出勤不足3天人数') dim_dfs[i] = pd.merge(dim_dfs[i], under3, on=key, how='left').fillna(0) dim_dfs[i]['出勤不足3天人员占比'] = (dim_dfs[i]['出勤不足3天人数'] / dim_dfs[i]['实际出勤人数']).replace( [np.inf, -np.inf], 0).fillna(0).round(4) # ===================== 故障处理及时率计算 ===================== for i, key in enumerate(GROUP_KEYS): fault_data = time_range_data[time_range_data['工单分类'] == '故障工单'] # 初始化要计算的占比列 ratio_columns = ['故障处理及时率', '超长退服工单占比', '高频故障工单占比', '延期工单占比'] if not fault_data.empty: agg_dict = { '是否及时处理': lambda x: x.eq('是').any(), '是否超长退服': lambda x: x.eq('是').any(), '高频故障': lambda x: x.eq('是').any(), '是否延期有效': lambda x: x.eq('是').any(), '所属组织': 'first', '代维简称': 'first', '地市': 'first', '地市代维': 'first' } if key == '地市代维': agg_dict['地市'] = 'first' agg_dict['代维简称'] = 'first' unique_faults = fault_data.groupby('工单编号').agg(agg_dict).reset_index() # 按维度key分组统计 fault_stats_current = unique_faults.groupby(key).agg( 总故障工单数=('工单编号', 'nunique'), 总故障及时数=('是否及时处理', 'sum'), 超长退服工单数=('是否超长退服', 'sum'), 高频故障工单数=('高频故障', 'sum'), 延期工单数=('是否延期有效', 'sum') ).reset_index() # 计算各项占比 fault_stats_current['故障处理及时率'] = ( fault_stats_current['总故障及时数'] / fault_stats_current['总故障工单数'] ).replace([np.inf, -np.inf], 0).fillna(0) fault_stats_current['超长退服工单占比'] = ( fault_stats_current['超长退服工单数'] / fault_stats_current['总故障工单数'] ).replace([np.inf, -np.inf], 0).fillna(0) fault_stats_current['高频故障工单占比'] = ( fault_stats_current['高频故障工单数'] / fault_stats_current['总故障工单数'] ).replace([np.inf, -np.inf], 0).fillna(0) fault_stats_current['延期工单占比'] = ( fault_stats_current['延期工单数'] / fault_stats_current['总故障工单数'] ).replace([np.inf, -np.inf], 0).fillna(0) else: # 创建空数据框并初始化所有占比列为0 fault_stats_current = pd.DataFrame(columns=[key] + ratio_columns) for col in ratio_columns: fault_stats_current[col] = 0.0 # 输出统计结果 logger.info(f"维度[{key}]故障统计结果:") logger.info(f" 总故障工单数: {fault_stats_current.get('总故障工单数', 0).sum()}") logger.info(f" 超长退服工单数: {fault_stats_current.get('超长退服工单数', 0).sum()}") logger.info(f" 高频故障工单数: {fault_stats_current.get('高频故障工单数', 0).sum()}") logger.info(f" 延期工单数: {fault_stats_current.get('延期工单数', 0).sum()}") # 使用map函数手动添加占比数据 for col in ratio_columns: mapping = dict(zip(fault_stats_current[key], fault_stats_current[col])) dim_dfs[i][col] = dim_dfs[i][key].map(mapping).fillna(0) # 输出合并后占比 logger.info(f"维度[{key}]合并后占比:") for col in ratio_columns: mean_value = dim_dfs[i][col].mean() logger.info(f" {col}: {mean_value}") # ===================== 调整字段顺序 ===================== base_columns = [ '应出勤人数', '实际出勤人数', '出勤率', '出勤不足3天人数', '出勤不足3天人员占比', '总工单数', '有效工单数', '有效工单占比', '签到距离过大条目数', '工作时长过短条目数', '路途时长TOP50条目数', '人均出勤天数', '日均出勤人数', '工单平均路途超2小时人数', '平均工作时长占比低人数', '人均每日工单数', '人均每日有效工单数', '人均每日出勤时长', '人均每日工作时长', '每工单路途时长', '每工单工作时长', '超长退服工单占比', '高频故障工单占比', '延期工单占比', '故障处理及时率' ] # 确保所有列都存在 for i, key in enumerate(GROUP_KEYS): # 只保留数据框中实际存在的列 available_columns = [col for col in base_columns if col in dim_dfs[i].columns] ordered_columns = [key] + available_columns dim_dfs[i] = dim_dfs[i][ordered_columns] # ===================== 总计行处理 ===================== for i in range(len(dim_dfs)): df = dim_dfs[i] group_key = GROUP_KEYS[i] # 创建总计行字典 total_row = {group_key: '总计'} # 处理需要sum的字段 sum_cols = [ '应出勤人数', '实际出勤人数', '出勤不足3天人数', '总工单数', '有效工单数', '签到距离过大条目数', '工作时长过短条目数', '路途时长TOP50条目数', '工单平均路途超2小时人数', '平均工作时长占比低人数' ] # 检查并添加出勤相关列 has_total_attendance = '总出勤人天' in df.columns has_attendance_days = '出勤天数_实际' in df.columns if has_total_attendance: sum_cols.append('总出勤人天') if has_attendance_days: sum_cols.append('出勤天数_实际') # 计算总计行的和 for col in sum_cols: if col in df.columns: total_row[col] = df[df[group_key] != '总计'][col].sum() # 计算平均值字段 mean_cols = [ '人均每日工单数', '人均每日有效工单数', '人均每日出勤时长', '人均每日工作时长', '人均出勤天数', '日均出勤人数', '每工单路途时长', '每工单工作时长', '超长退服工单占比', '高频故障工单占比', '延期工单占比', '故障处理及时率' ] for col in mean_cols: if col in df.columns: # 使用加权平均计算总计行的平均值 if '实际出勤人数' in df.columns: total_row[col] = (df[df[group_key] != '总计'][col] * df[df[group_key] != '总计'][ '实际出勤人数']).sum() / df[df[group_key] != '总计']['实际出勤人数'].sum() else: total_row[col] = df[df[group_key] != '总计'][col].mean() # 重新计算总计行中的百分比和比率字段 # 出勤率 total_actual = total_row.get('实际出勤人数', 0) total_expected = total_row.get('应出勤人数', 0) total_row['出勤率'] = total_actual / total_expected if total_expected > 0 else 0 # 出勤不足3天人员占比 total_under3 = total_row.get('出勤不足3天人数', 0) total_row['出勤不足3天人员占比'] = total_under3 / total_actual if total_actual > 0 else 0 # 有效工单占比 total_valid = total_row.get('有效工单数', 0) total_orders = total_row.get('总工单数', 0) total_row['有效工单占比'] = total_valid / total_orders if total_orders > 0 else 0 # 添加总计行到数据框 total_df = pd.DataFrame([total_row]) dim_dfs[i] = pd.concat([df, total_df], ignore_index=True) return tuple(dim_dfs) # -------------------------- # 输出模块 # -------------------------- def save_to_excel(dataframes, path): """增强版Excel输出(带百分比格式)""" with pd.ExcelWriter(path, engine='xlsxwriter') as writer: workbook = writer.book # 定义格式(新增垂直居中设置) header_format = workbook.add_format({ 'bold': True, 'text_wrap': True, # 自动换行 'border': 1, 'bg_color': '#D9EAD3', # 浅绿色背景 'align': 'center', # 水平居中 'valign': 'vcenter' # 垂直居中(新增) }) cell_format = workbook.add_format({ 'border': 1, 'align': 'center', # 内容水平居中 'valign': 'vcenter' # 内容垂直居中(新增) }) percent_format = workbook.add_format({ 'num_format': '0.00%', # 百分比格式 'border': 1, 'align': 'center', # 内容水平居中 'valign': 'vcenter' # 内容垂直居中(新增) }) for name, df in dataframes.items(): # 写入数据时添加标题格式 df.to_excel( writer, sheet_name=name, index=False, header=False, # 禁用自动标题 startrow=1 # 从第二行开始写数据 ) worksheet = writer.sheets[name] # 动态识别百分比列 percent_columns = [ col for col in df.columns if col.endswith(('率', '占比')) ] # 设置列格式(包含标题和数据) for col_num, col_name in enumerate(df.columns): col_width = max(12, len(col_name) * 1.5) # 动态列宽 # 设置标题 worksheet.write(0, col_num, col_name, header_format) # 设置列格式 if col_name in percent_columns: fmt = percent_format else: fmt = cell_format # 应用格式到整列 worksheet.set_column( first_col=col_num, last_col=col_num, width=col_width, cell_format=fmt ) # 冻结首行 worksheet.freeze_panes(1, 0) # 自动筛选(仅对数据量小于10000行的sheet启用) if len(df) < 10000: worksheet.autofilter(0, 0, len(df), len(df.columns) - 1) # -------------------------- # 主流程 # -------------------------- def main(): engine = init_db_engine() try: with time_monitor("数据加载"): site_orders = load_site_orders(engine) order_numbers = site_orders['工单编号'].unique().tolist() order_dfs = batch_load_order_data(engine, order_numbers) with time_monitor("数据合并与处理"): merged_data = merge_order_data(site_orders, order_dfs) if merged_data.empty: logger.warning("无有效数据") return processed_data = ( merged_data .pipe(process_coordinates) .pipe(calculate_distances) .pipe(merge_cran_data, cran_path=FILE_PATHS["cran_info"]) .pipe(generate_time_features) .pipe(calculate_workload) ) output_dfs = {'原始数据': processed_data} with time_monitor("统计计算"): for dim in DIMENSIONS: for time_level in ['daily', 'weekly', 'monthly']: stats_df = generate_stats( processed_data, dimension=dim, time_level=time_level ) level_name = { 'daily': '日统计', 'weekly': '周统计', 'monthly': '月统计' }[time_level] sheet_name = f"{level_name}_{dim['name']}" output_dfs[sheet_name] = stats_df with time_monitor("处理代维组织数据"): member_list_df = pd.read_excel(member_list_path, usecols=member_list_columns, engine='calamine') pattern = r'(?=.*无线2023)(?=.*维护组)(?!.*OLT)' member_list_df = member_list_df[member_list_df['所属组织'].str.contains(pattern, regex=True, na=False)] member_list_df['代维简称'] = member_list_df['所属组织'].str.split("-").str[0] member_list_df['代维简称'] = member_list_df['代维简称'].replace('中移铁通', '铁通') member_list_df = member_list_df.rename(columns={'所属地市': '地市'}) member_list_df['地市代维'] = member_list_df['地市'].str.split("-").str[0] + '-' + member_list_df['代维简称'] member_list_df = member_list_df.drop_duplicates(subset=['登陆账号']) member_list_df['时间戳'] = source_time member_list_df_filter = member_list_df[member_list_df['在职状态'] == '在职'] filtered_data = processed_data[processed_data['所属组织'].isin(member_list_df_filter['所属组织'])] output_dfs['原始数据_副本'] = filtered_data.copy() stats_group, stats_company, stats_city, stats_area = enhance_maintainer_stats( filtered_data, member_list_df_filter ) output_dfs.update({ '代维组维度': stats_group, '代维公司维度': stats_company, '地市维度': stats_city, '地市代维维度': stats_area }) with time_monitor("生成Top50统计"): # 从原始数据_副本中提取Top50 top50_travel = filtered_data.nlargest(50, '路途时长(分钟)') # 选择需要的列 top50_travel = top50_travel[['工单编号', '执行人', '所属组织', '地市', '代维简称', '路途时长(分钟)']] output_dfs['路途时长Top50'] = top50_travel # 在指定的结果表第一列添加时间戳 target_sheets = ['代维组维度', '代维公司维度', '地市维度', '地市代维维度', '路途时长Top50'] for sheet in target_sheets: df = output_dfs[sheet] df.insert(0, '时间戳', source_time) with time_monitor("保存结果"): save_to_excel(output_dfs, FILE_PATHS["output"]) logger.info(f"结果已保存至:{FILE_PATHS['output']}") except Exception as e: logger.error(f"处理失败:{str(e)}", exc_info=True) raise if __name__ == "__main__": main()

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