Python实现月度8天周期内至少7天任务达标状态判断功能

实现思路 #

• 先将日期列转成标准时间格式并排序，保证时间顺序正确
• 补全指定月份所有连续日期，无数据的日期默认视为未完成任务（req_met为FALSE），解决原数据日期不连续的问题
• 将req_met字段转成数值型（TRUE为1，FALSE为0），使用8天滑动窗口求和，只要存在任意窗口求和结果≥7就返回1，否则返回0

代码实现 #

import pandas as pd

def check_compliance(user_month_df):
    # 1. 预处理：转换日期格式、转req_met为数值、按日期排序去重
    df = user_month_df.copy()
    df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
    df['req_met'] = df['req_met'].map({'TRUE': 1, 'FALSE': 0})
    df = df.sort_values('Date').drop_duplicates('Date').set_index('Date')
    
    # 2. 补全当月所有连续日期，缺失记录默认未完成（填0）
    month_start = df.index.min().to_period('M').to_timestamp()
    month_end = df.index.max().to_period('M').to_timestamp(how='end')
    full_date_range = pd.date_range(start=month_start, end=month_end, freq='D')
    df_full = df.reindex(full_date_range, fill_value=0)
    
    # 3. 滑动窗口统计8天内完成天数，判断是否有达标窗口
    rolling_sum = df_full['req_met'].rolling(window=8, min_periods=8).sum()
    return 1 if (rolling_sum >= 7).any() else 0

使用说明 #

单用户单月测试 #

用你提供的示例数据测试输出符合预期：

# 示例数据构造
ids = 1
req_met = ['TRUE', 'TRUE', 'FALSE', 'FALSE', 'TRUE', 'TRUE', 'TRUE', 'FALSE', 'TRUE', 'TRUE', 'TRUE', 'TRUE', 'FALSE', 'FALSE', 'FALSE', 'FALSE', 'TRUE', 'TRUE', 'TRUE', 'FALSE']
date = ['2018-01-01', '2018-01-03', '2018-01-04', '2018-01-05', '2018-01-06', '2018-01-07', '2018-01-08', '2018-01-09', '2018-01-10', '2018-01-11',
'2018-01-12',  '2018-01-13', '2018-01-14', '2018-01-15', '2018-01-16', '2018-01-17', '2018-01-18', '2018-01-19', '2018-01-21', '2018-01-23']
df = pd.DataFrame({'id':ids, 'Date':date, 'req_met':req_met})

# 调用函数
print(check_compliance(df)) # 输出结果为1，符合预期

多用户多月批量计算 #

如果是全量数据，可以直接分组调用函数批量生成结果：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df['month'] = df['Date'].dt.to_period('M')
compliance_result = df.groupby(['id', 'month']).apply(check_compliance).reset_index(name='compliance_flag')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dr Wampa