每日一题34：数据分组之查找每个员工花费的总时间

一、每日一题

表: Employees

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+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| emp_id      | int  |
| event_day   | date |
| in_time     | int  |
| out_time    | int  |
+-------------+------+
在 SQL 中，(emp_id, event_day, in_time) 是这个表的主键。
该表显示了员工在办公室的出入情况。
event_day 是此事件发生的日期，in_time 是员工进入办公室的时间，而 out_time 是他们离开办公室的时间。
in_time 和 out_time 的取值在1到1440之间。
题目保证同一天没有两个事件在时间上是相交的，并且保证 in_time 小于 out_time。

计算每位员工每天在办公室花费的总时间（以分钟为单位）。请注意，在一天之内，同一员工是可以多次进入和离开办公室的。在办公室里一次进出所花费的时间为out_time 减去 in_time。

返回结果表单的顺序无要求。

查询结果的格式如下：

示例 1：

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输入：
Employees table:
+--------+------------+---------+----------+
| emp_id | event_day  | in_time | out_time |
+--------+------------+---------+----------+
| 1      | 2020-11-28 | 4       | 32       |
| 1      | 2020-11-28 | 55      | 200      |
| 1      | 2020-12-03 | 1       | 42       |
| 2      | 2020-11-28 | 3       | 33       |
| 2      | 2020-12-09 | 47      | 74       |
+--------+------------+---------+----------+
输出：
+------------+--------+------------+
| day        | emp_id | total_time |
+------------+--------+------------+
| 2020-11-28 | 1      | 173        |
| 2020-11-28 | 2      | 30         |
| 2020-12-03 | 1      | 41         |
| 2020-12-09 | 2      | 27         |
+------------+--------+------------+
解释：
雇员 1 有三次进出: 有两次发生在 2020-11-28 花费的时间为 (32 - 4) + (200 - 55) = 173, 有一次发生在 2020-12-03 花费的时间为 (42 - 1) = 41。
雇员 2 有两次进出: 有一次发生在 2020-11-28 花费的时间为 (33 - 3) = 30,  有一次发生在 2020-12-09 花费的时间为 (74 - 47) = 27。

解答：

python 复制代码

import pandas as pd

def total_time(employees: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    employees['total_time'] = employees['out_time'] - employees['in_time']
    result = employees.groupby(['event_day', 'emp_id'])['total_time'].sum().reset_index()
    result = result.rename(columns = {'event_day': 'day'})
    result = result[['day', 'emp_id', 'total_time']]
    return result

题源：Leetcode

二、总结

这里需要注意的是reset_index(),代码中通过聚类然后进行sum()操作，为了避免将原索引并入内容中，故进行reset_index()使得索引还是原来的索引。

换句话说，在上面的代码中，进行聚合操作后，可能会产生层次化的索引，其中 "event_day" 和 "emp_id" 可能会成为索引的一部分。

2024.6.6