Python实现数据集中时薪周薪月薪统一换算为年薪的方法

需求说明 #

• 目标：将数据集中按时薪、周薪、月薪、年薪四种单位统计的薪资，统一换算为年度薪资

原代码问题提示 #

你提供的原始代码存在逻辑错误：annual_rate 函数内部错误调用了全局的 df["prevailing_wage"] 而非传入的单行数据 x["prevailing_wage"]，执行时会返回全列数据而非对应行的计算结果，无法得到正确的换算值。

修正后的可运行代码 #

def annual_rate(x):
    if x["unit_of_wage"] == "Hour":
        # 时薪转年薪：默认每周工作40小时，全年52周
        return x["prevailing_wage"] * 40 * 52
    elif x["unit_of_wage"] == "Week":
        # 周薪转年薪：全年52周
        return x["prevailing_wage"] * 52
    elif x["unit_of_wage"] == "Month":
        # 月薪转年薪：全年12个月
        return x["prevailing_wage"] * 12
    else:
        # 年薪直接返回原值
        return x["prevailing_wage"]

df = df.assign(annual_salary_calc=df.apply(annual_rate, axis=1))

高性能优化写法（可选） #

如果数据集规模较大，用向量化运算替代行遍历apply可以大幅提升运行效率：

import numpy as np

conditions = [
    df["unit_of_wage"] == "Hour",
    df["unit_of_wage"] == "Week",
    df["unit_of_wage"] == "Month"
]
# 对应单位的薪资换算乘数
multipliers = [40*52, 52, 12]
df["annual_salary_calc"] = df["prevailing_wage"] * np.select(conditions, multipliers, default=1)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Carl Honrado