「PythonのPandasライブラリを使用した非慣例的な日時変換の簡易化」

PythonのPandasライブラリを使った日時変換の簡略化

実生活の例で説明

背景

最近、クライアント企業の従業員が取得した休暇を分析するというタスクが与えられました。具体的には、従業員が特定の期間に休暇を取得したかどうかを理解し、最終的にはオフィスへの復帰ポリシーの遵守度を測定するための基準を設定する必要があります。

私は以下の2つの休暇データセットを提供されました：

1. タイムオフデータ（「データセットA」）は、従業員が取得した有給休暇や病気休暇などの短期休暇を示しています。これらの休暇は、従業員ごとの日付レベルで一意でした（つまり、データセットの各行は特定の従業員が取得した休暇の日を表しています）。
2. 休職データ（「データセットB」）は、従業員が取得した長期休暇の開始日と終了日を示しています。これらの休暇の例としては、育児休暇、産休、無給休暇、キャリアブレイクなどがあります。このデータセットは、長期休暇を取得した従業員のために「必要なときに休暇を取る」形式であり、各行は従業員の日付範囲を表しています（たとえば、従業員は30週間にわたって週3日ずつ育児休暇を取ることを好む場合、データセットの30行にわたって30の日付範囲が表示されます）。

これら2つのデータセットは、従業員が特定の期間に短期および長期休暇を取得する可能性があるため、お互いを補完しています。

私の分析では、2つのデータセットを共通の形式に統合し、特定の従業員のすべての休暇を考慮に入れたいと思っています。データセットAは既に日付ごとの従業員レベルで構造化された表形式ですので、データセットBを以下の画像に示すような類似の形式に変換する必要がありました（デモンストレーション用に作成したデータセットの例）。

• 「Muybridge Derby AIによる動物の運動写真の活性化」
• 「AIが異星生命を探す訓練を受けています」
• 「フィンタスティック：3DアーティストがAIを活用した海洋作業にダイブ！今週は『NVIDIA Studio』で」

方法論

画像1で示される変換は、「1対1」ではなく、日付を含むため、いくつかの課題を伴いました。変換を実現するために、私は以下の手順を踏みました。

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