《Pandas数据处理》课件 1.3.2计算老师的上课时间

计算老师的上课时间主讲人：徐玲重庆市九龙坡职业教育中心问题描述在“电商部教师线上教学课时”表中，计算出老师的上课时间和上课学时。原始数据如表1.3.6所示。表1.3.6电商部教师线上教学课时任课教师任课班级课程教学内容日期教学互动时间学生应到（人）学生实到（人）薛光洋2019秋电商2（电子商务3➕2）中职历史辛亥革命2020-02-1014:30-16:3042.039.0薛光洋2019电商春2电子商务3➕2中职历史辛亥革命2020-02-129:00-10:3038.028.0薛光洋2019电商春4（电子商务现代学徒制）中职历史辛亥革命2020-02-139:30-10:3049.037.0薛光洋2019级电商春3（电子商务3＋2）中职历史辛亥革命2020-02-1315:00-16:3040.040.0薛光洋2019级电商1班(计算机应用高职)(秋)中职历史辛亥革命2020-02-1414：00-15：0046.046.0........................瞿羽2019级春电商6班表格处理NaN2020-02-2710:30-11:00NaNNaN瞿羽2019级电商4班(春)表格处理NaN2020-02-2710:30-11:30NaNNaN瞿羽2019级电商2班(电子商务3+2)(春)表格处理数据有效性2020-03-0510:40-12:0236.038.0瞿羽2019级电商3班(电子商务3+2)(春)表格处理数据有效性2020-03-0510:40-12:0141.042.0瞿羽2019级电商6班(计算机应用高职)(春)表格处理数据有效性2020-03-0510:40-12:0041.046.0输出结果表1.3.7“电商部教师线上教学课时”统计表任课教师任课班级课程教学内容日期教学互动时间学生应到（人）学生实到（人）开始结束上课时间上课学时薛光洋2019秋电商2（电子商务3➕2）中职历史辛亥革命2020-02-1014:30-16:3042.039.08709901203.00薛光洋2019电商春2电子商务3➕2中职历史辛亥革命2020-02-129:00-10:3038.028.0540630902.25薛光洋2019电商春4（电子商务现代学徒制）中职历史辛亥革命2020-02-139:30-10:3049.037.0570630601.50薛光洋2019级电商春3（电子商务3＋2）中职历史辛亥革命2020-02-1315:00-16:3040.040.0900990902.25薛光洋2019级电商1班(计算机应用高职)(秋)中职历史辛亥革命2020-02-1414：00-15：0046.046.0840900601.50....................................瞿羽2019级春电商6班表格处理NaN2020-02-2710:30-11:00NaNNaN630660300.75瞿羽2019级电商4班(春)表格处理NaN2020-02-2710:30-11:30NaNNaN630690601.50瞿羽2019级电商2班(电子商务3+2)(春)表格处理数据有效性2020-03-0510:40-12:0236.038.0640722822.05瞿羽2019级电商3班(电子商务3+2)(春)表格处理数据有效性2020-03-0510:40-12:0141.042.0640721812.02瞿羽2019级电商6班(计算机应用高职)(春)表格处理数据有效性2020-03-0510:40-12:0041.046.0640720802.00题前思考问题描述问题解答怎样提取教学互动时间？调用str.extract()方法使用正则表达式从字符数据中抽取匹配的分组数据

怎样计算上课总时长？分别计算出“开始”、“结束”时间，再计算出“上课时间”和“上课学时”

importpandasaspd

importre

data=pd.read_excel(r"D:\pydata\项目一\电商部教师线上教学课时核对后.xlsx")

lt=pile('(\d+)[^\d]+(\d+)[^\d]+(\d+)[^\d]+(\d+)')

temp=data['教学互动时间'].str.extract(lt)

data['开始']=temp[0].astype('int')*60+temp[1].astype('int')

data['结束']=temp[2].astype('int')*60+temp[3].astype('int')

data["上课时间"]=data['结束']-data['开始']

data["上课学时"]=round(data["上课时间"]/40,2)

print(data)

程序代码引入正则表达式re模块，re是内置模块，不需要安装。importpandasaspd

importre

data=pd.read_excel(r"D:\pydata\项目一\电商部教师线上教学课时核对后.xlsx")

lt=pile('(\d+)[^\d]+(\d+)[^\d]+(\d+)[^\d]+(\d+)')

temp=data['教学互动时间'].str.extract(lt)

data['开始']=temp[0].astype('int')*60+temp[1].astype('int')

data['结束']=temp[2].astype('int')*60+temp[3].astype('int')

data["上课时间"]=data['结束']-data['开始']

data["上课学时"]=round(data["上课时间"]/40,2)

print(data)

程序代码使用pile()编译正则表达式给对象lt，正则表达式中（\d+）表示匹配一个或多个数字，[^\d]表示匹配除数字以外的任意字符。importpandasaspd

importre

data=pd.read_excel(r"D:\pydata\项目一\电商部教师线上教学课时核对后.xlsx")

lt=pile('(\d+)[^\d]+(\d+)[^\d]+(\d+)[^\d]+(\d+)')

temp=data['教学互动时间'].str.extract(lt)

data['开始']=temp[0].astype('int')*60+temp[1].astype('int')

data['结束']=temp[2].astype('int')*60+temp[3].astype('int')

data["上课时间"]=data['结束']-data['开始']

data["上课学时"]=round(data["上课时间"]/40,2)

print(data)

程序代码调用str.extract()方法使用正则表达式与“教学互动时间”列匹配，从匹配到的第一个字符串中提取出捕获组。因为正则表达式中有4个捕获组，所以匹配的结果数据框有4列，分别对应4个捕获组，代表了开始时、分和结束时、分。

01230143016301900103029301030315001630414001500...........122210301100122310301130122410401202122510401201122610401200importpandasaspd

importre

data=pd.read_excel(r"D:\pydata\项目一\电商部教师线上教学课时核对后.xlsx")

lt=pile('(\d+)[^\d]+(\d+)[^\d]+(\d+)[^\d]+(\d+)')

temp=data['教学互动时间'].str.extract(lt)

data['开始']=temp[0].astype('int')*60+temp[1].astype('int')

data['结束']=temp[2].astype('int')*60+temp[3].astype('int')

data["上课时间"]=data['结束']-data['开始']

data["上课学时"]=round(data["上课时间"]/40,2)

print(data)

程序代码计算开始时间，以“开始”为名添加到列。temp[0]是开始“时“的序列，temp[1]是开始”分”的序列，temp[0].astype('int')*60+temp[1].astype('int')就能从“时“和”分“两个序列得到”开始“这个时刻的值（开始时*60+开始分=开始时刻）。任课教师任课班级课程教学内容日期教学互动时间学生应到（人）学生实到（人）开始薛光洋2019秋电商2（电子商务3➕2）中职历史辛亥革命2020-02-1014:30-16:3042.039.0870薛光洋2019电商春2电子商务3➕2中职历史辛亥革命2020-02-129:00-10:3038.028.0540薛光洋2019电商春4（电子商务现代学徒制）中职历史辛亥革命2020-02-139:30-10:3049.037.0570薛光洋2019级电商春3（电子商务3＋2）中职历史辛亥革命2020-02-1315:00-16:3040.040.0900薛光洋2019级电商1班(计算机应用高职)(秋)中职历史辛亥革命2020-02-1414：00-15：0046.046.0840...........................瞿羽2019级春电商6班表格处理NaN2020-02-2710:30-11:00NaNNaN630瞿羽2019级电商4班(春)表格处理NaN2020-02-2710:30-11:30NaNNaN630瞿羽2019级电商2班(电子商务3+2)(春)表格处理数据有效性2020-03-0510:40-12:0236.038.0640瞿羽2019级电商3班(电子商务3+2)(春)表格处理数据有效性2020-03-0510:40-12:0141.042.0640瞿羽2019级电商6班(计算机应用高职)(春)表格处理数据有效性2020-03-0510:40-12:0041.046.0640importpandasaspd

importre

data=pd.read_excel(r"D:\pydata\项目一\电商部教师线上教学课时核对后.xlsx")

lt=pile('(\d+)[^\d]+(\d+)[^\d]+(\d+)[^\d]+(\d+)')

temp=data['教学互动时间'].str.extract(lt)

data['开始']=temp[0].astype('int')*60+temp[1].astype('int')

data['结束']=temp[2].astype('int')*60+temp[3].astype('int')

data["上课时间"]=data['结束']-data['开始']

data["上课学时"]=round(data["上课时间"]/40,2)

print(data)

程序代码添加标签为“结束”时刻列。temp[2]是结束“时“序列，temp[3]是结束”分“序列，结束时*60+结束分=结束时刻。任课教师任课班级课程教学内容日期教学互动时间学生应到（人）学生实到（人）开始结束薛光洋2019秋电商2（电子商务3➕2）中职历史辛亥革命2020-02-1014:30-16:3042.039.0870990薛光洋2019电商春2电子商务3➕2中职历史辛亥革命2020-02-129:00-10:3038.028.0540630薛光洋2019电商春4（电子商务现代学徒制）中职历史辛亥革命2020-02-139:30-10:3049.037.0570630薛光洋2019级电商春3（电子商务3＋2）中职历史辛亥革命2020-02-1315:00-16:3040.040.0900990薛光洋2019级电商1班(计算机应用高职)(秋)中职历史辛亥革命2020-02-1414：00-15：0046.046.0840900..............................瞿羽2019级春电商6班表格处理NaN2020-02-2710:30-11:00NaNNaN630660瞿羽2019级电商4班(春)表格处理NaN2020-02-2710:30-11:30NaNNaN630690瞿羽2019级电商2班(电子商务3+2)(春)表格处理数据有效性2020-03-0510:40-12:0236.038.0640722瞿羽2019级电商3班(电子商务3+2)(春)表格处理数据有效性2020-03-0510:40-12:0141.042.0640721瞿羽2019级电商6班(计算机应用高职)(春)表格处理数据有效性2020-03-0510:40-12:0041.046.0640720importpandasaspd

importre

data=pd.read_excel(r"D:\pydata\项目一\电商部教师线上教学课时核对后.xlsx")

lt=pile('(\d+)[^\d]+(\d+)[^\d]+(\d+)[^\d]+(\d+)')

temp=data['教学互动时间'].str.extract(lt)

data['开始']=temp[0].astype('int')*60+temp[1].astype('int')

data['结束']=temp[2].astype('int')*60+temp[3].astype('int')

data["上课时间"]=data['结束']-data['开始']

data["上课学时"]=round(data["上课时间"]/40,2)

print(data)

程序代码添加标签为“上课时间”的列，列数据为“结束”列与“开始”列数据之差，即上课时间=结束-开始。

任课教师任课班级课程教学内容日期教学互动时间学生应到（人）学生实到（人）开始结束上课时间薛光洋2019秋电商2（电子商务3➕2）中职历史辛亥革命2020-02-1014:30-16:3042.039.0870990120薛光洋2019电商春2电子商务3➕2中职历史辛亥革命2020-02-129:00-10:3038.028.054063090薛光洋2019电商春4（电子商务现代学徒制）中职历史辛亥革命2020-02-139:30-10:3049.037.057063060薛光洋2019级电商春3（电子商务3＋2）中职历史辛亥革命2020-02-1315:00-16:3040.040.090099090薛光洋2019级电商1班(计算机应用高职)(秋)中职历史辛亥革命2020-02-1414：00-15：0046.046.084090060.................................瞿羽2019级春电商6班表格处理NaN2020-02-2710:30-11:00NaNNaN63066030瞿羽2019级电商4班(春)表格处理NaN2020-02-2710:30-11:30NaNNaN63069060瞿羽2019级电商2班(电子商务3+2)(春)表格处理数据有效性2020-03-0510:40-12:0236.038.064072282瞿羽2019级电商3班(电子商务3+2)(春)表格处理数据有效性2020-03-0510:40-12:0141.042.064072181瞿羽2019级电商6班(计算机应用高职)(春)表格处理数据有效性2020-03-0510:40-12:0041.046.064072080importpandasaspd

importre

data=pd.read_excel(r"D:\pydata\项目一\电商部教师线上教学课时核对后.xlsx")

lt=pile('(\d+)[^\d]+(\d+)[^\d]+(\d+)[^\d]+(\d+)')

temp=data['教学互动时间'].str.extract(lt)

data['开始']=temp[0].astype('int')*60+temp[1].astype('int')

data['结束']=temp[2].astype('int')*60+temp[3].astype('int')

data["上课时间"]=data['结束']-data['开始']

data["上课学时"]=round(data["上课时间"]/40,2)

print(data)

程序代码添加标签为“上课学时”的列，这里假定一学时为40分钟，则上课学时=上课时间/40，结果保留2位小数。任课教师任课班级课程教学内容日期教学互动时间学生应到（人）学生实到（人）开始结束上课时间上课学时薛光洋2019秋电商2（电子商务3➕2）中职历史辛亥革命2020-02-1014:30-16:3042.039.08709901203.00薛光洋2019电商春2电子商务3➕2中职历史辛亥革命2020-02-129:00-10:3038.028.0540630902.25薛光洋2019电商春4（电子商务现代学徒制）中职历史辛亥革命2020-02-139:30-10:3049.037.0570630601.50薛光洋2019级电商春3（电子商务3＋2）中职历史辛亥革命2020-02-1315:00-16:3040.040.0900990902.25薛光洋2019级电商1班(计算机应用高职)(秋)中职历史辛亥革命2020-02-1414：00-15：0046.046.0840900601.50....................................瞿羽2019级春电商6班表格处理NaN2020-02-2710:30-11:00NaNNaN630660300.75瞿羽2019级电商4班(春)表格处理NaN2020-02-2710:30-11:30NaNNaN630690601.50瞿羽2019级电商2班(电子商务3+2)(春)表格处理数据