使用 Python 计算公司 X 的员工任期答案

【问题标题】：Using Python calculate an employee tenure with a company X使用 Python 计算公司 X 的员工任期
【发布时间】：2020-04-25 08:08:45
【问题描述】：

我有一种情况，我需要计算员工在 X 公司的任期（以年为单位）。数据格式如下：

df =

EID      Event_Name                Event_Date
1        Hired                     03/09/1990  00:00:00
1        Terminated                14/10/2005  00:00:00
1        Rehired                   02/11/2015  00:00:00
2        Hired                     03/10/1990  00:00:00
2        Terminated                15/10/2005  00:00:00

任期计算很容易理解：

首先计算 Hired 和 Terminated 之间的差异其次计算今天的日期和 Rehired 之间的差异（如果 rehired 适用，则忽略）

示例：对于 EID =1：任期为：

  (LAST JOB WORKED WITH COMPANY X)         14/10/2005  00:00:00 - 03/09/1990  00:00:00 = 5520 days
  (REHIRED WITH COMP X AND STILL WORKING)  25/04/2020  00:00:00 - 02/11/2015  00:00:00 = 1636 days

总任职天数 = (5520 + 1636)/365 = 19.6 年
其他 EID 也是如此

输出应如下所示：

 EID      Tenure(Years)               
 1        19.6
 2        15.04

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas datetime date-difference

【解决方案1】：

如果Event_Name 列中每组的Terminated 值从不连续，则解决方案有效：

#converting to datetimes
df['Event_Date'] = pd.to_datetime(df['Event_Date'], dayfirst=True)

#today datetime
now = pd.Timestamp.now().floor('d')
#shifted rows per groups for terminated Event_Date 
df['new'] = df.groupby('EID')['Event_Date'].shift(-1).fillna(now)
#removed rows with Terminated
df = df[df['Event_Name'].ne('Terminated')].copy() 
#difference
df['Tenure(Years)'] = df['new'].sub(df['Event_Date'])
#aggregate sum
df = df.groupby('EID')['Tenure(Years)'].sum().dt.days.div(365).reset_index()
print (df)
   EID  Tenure(Years)
0    1      19.605479
1    2      15.043836

【讨论】：

让我快速检查一下，我会告诉你的！
@Django0602 - 如果解决方案有问题，我认为原因是 Event_Name 值的顺序不同
这简直太棒了！非常感谢@jezrael！它工作正常，因为没有任何 ID 连续出现终止的事件。