2020年5月4日
Python拆分一列为多列
摘要： 有的员工，没有公司开户行的银行卡，发放现金工资。有时人多，需要计算币数。现金工资表中，其中一列为实发工资，import pandas as pd，转化为pd.DataFrame。 面值[100,50,20,10,5,1]，简化版为[100,50,10,5,1]、[100,10,1]、[1]。 做个函 阅读全文
posted @ 2020-05-04 21:00 ForestYe 阅读(3316) 评论(0) 推荐(0)
日期
摘要： 拿到一份Excel，入职日期列填的都是文本日期，以圆点分隔年月日。问其原因，方便筛选年、月，输入时麻烦点。Excel输入日期，有时会显示月日，隐藏年，跨年时可能会出状况，文本日期安全。 我处理了下，菜单-数据-分列，格式选日期，转换成功。老板、老板娘的入职日期填的0占位置，我还真不知道怎么处理。 我 阅读全文
posted @ 2020-05-04 16:19 ForestYe 阅读(172) 评论(0) 推荐(0)
2020年5月3日
Python：日薪工资计算
摘要： 劳动者离职，当天要结清工资，实际操作是当天算清，三日内结清。有的公司省人力和吃利息，统一计算，统一下月月底发放。 有时要验算下离职工资，用Python操作一番，输入计时天数、请假小时、加班小时、基本工资（8小时）、工时（8小时），输出基本工资、工时、考勤、白天工资、晚上工资、总工资。 做个list， 阅读全文
posted @ 2020-05-03 19:24 ForestYe 阅读(1310) 评论(0) 推荐(0)
2020年5月2日
Python求差集
摘要： 本月月初在职员工表（20来列，身份证、银行卡号等），本月离职员工表（10来列，计时、计件等），不考虑本月入职员工表，求下月月初在职员工表。 Python，import pandas as pd，两个pd.DataFrame为a和b，有共同列姓名，求差集a-b。我的方法是只有姓名列参与差集。 c=se 阅读全文
posted @ 2020-05-02 19:12 ForestYe 阅读(926) 评论(0) 推荐(0)
一月、一年、十年：滚雪球的记录
摘要： 有的公司成立十余年，最新的电子文档只有一年的连续记录。 情况1，以年分隔，免的改多了。情况2，相关编号每年归一，你跟着改吧！情况3，今年有改动，字段和去年不一致，直接上新表吧！情况4，电脑老旧，十年的数据受不了，还是一年吧！情况5，xlookup/vlookup，不知道怎么处理旧记录、新记录混合。 阅读全文
posted @ 2020-05-02 13:36 ForestYe 阅读(138) 评论(0) 推荐(0)
小改小问题，大改大问题
摘要： 小改小问题，大改大问题。是你的工作，你都不一定敢改，不是你的工作，那还是求稳吧！用Excel做模板，很方便，代价是公式混乱，效率低下。 生产部门管理宽松，纸质考勤为主，电子考勤为辅。疫情期间，更是只有纸质考勤，没有电子考勤。上午、下午、晚上加班，三行。若是加上小休分隔，有些部门要求五行。生产部门，年 阅读全文
posted @ 2020-05-02 13:09 ForestYe 阅读(120) 评论(0) 推荐(0)
Excel+Python：分组名单
摘要： 各部门的社保、公积金、全勤奖、工衣、工龄奖、罚款等名单，要统计出来，A4纸横向排版。要么发群里通知，要么打印给相应主管。部门放一列，相应部门名单放一个cell里面。 公开透明后，人头不对、人名不对，各部门及时反馈，你就可以早点发现问题。 Excel中选中区域，双击运行Python文件，import 阅读全文
posted @ 2020-05-02 11:46 ForestYe 阅读(437) 评论(0) 推荐(0)
2020年5月1日
京东+京东读书+爱奇艺+知乎读书198元，犹豫中
摘要： 疫情期间，待屋里时间大幅度增加，京东+京东读书+爱奇艺+知乎读书198元，让我犹豫中。 原先掏过京东年费，享受过读书年卡，然后放弃了续费。 有次买东西，选京东快递柜收货，结果京东快递员抱怨快递柜会收他钱，让我下回不要选快递柜收货。如果选公司收货，风险高些，翻找起来也麻烦。 京东自营图书，49元免基础 阅读全文
posted @ 2020-05-01 15:15 ForestYe 阅读(450) 评论(0) 推荐(0)
职业判断
摘要： 只求结果，不知过程，某种程度的幸福。专业问题，专业人士处理，分工明确。 一个环节，一般有3种情况，按其中1种情况处理。三个环节，三次方后27种组合，按其中1种情况处理。在外人眼中，你的工作的难度是1，在自己眼中，工作的难度是27。 一个环节，一般有3种解决方法，掌握1种方法能解决八成问题，够用了。如 阅读全文
posted @ 2020-05-01 14:45 ForestYe 阅读(334) 评论(0) 推荐(0)
2020年4月30日
Excel+Python：分组求和
摘要： Excel选中区域，排除序号、姓名等列，复制Ctrl+C。 Python，import pandas as pd，读取剪切板并赋值给变量df，df.groupby('部门').sum()。若要避免部门变为index，df.groupby('部门',as_index=0).sum()。 如果要点人头， 阅读全文
posted @ 2020-04-30 20:31 ForestYe 阅读(2446) 评论(0) 推荐(0)