Valida las fechas y las horas de trabajo de un CSV y después guarda los recuentos mensuales de registros y las horas totales como un CSV y un gráfico de barras.
La traducción se ha realizado con IA. Comprueba el código, las unidades y los valores junto con el original. La revisión por hablantes nativos de cada idioma aún no se ha completado. English
Para quién esPersonal de oficina que quiere gestionar resúmenes mensuales recurrentes de trabajo con código Python sencillo
Trata cada fila como un registro de trabajo y suma hours al mes que contiene su date. record_count es el número de filas, no el número de personas ni de días laborables. hours utiliza horas decimales. 1.50 significa 1 hora y 30 minutos, no 1 hora y 50 minutos.
Los datos incluidos contienen 9 registros de trabajo ficticios de enero a marzo de 2026. Se trata de un ejercicio de suma de números existentes por mes, no de una herramienta para medir el tiempo de trabajo ni evaluar el rendimiento.
| Columna | Formato | Regla de validación |
|---|---|---|
| record_id | Texto como R001 | Debe ser único dentro del archivo |
| date | 2026-01-06 | YYYY-MM-DD; una fecha que exista realmente |
| task | 자료 정리 | No debe estar vacío |
| hours | 2.50 | Un número finito de 0 o más, con hasta dos decimales |
No añadas title rows, total rows ni números con comas. Si el script encuentra un duplicate ID, se detiene para evitar doble conteo. Los records con IDs diferentes se cuentan por separado aunque sus task descriptions coincidan.
python --version
python -m pip install -r requirements.txt
python example.pyLa instalación requiere conexión a internet. BASE en el código establece los paths de input y output relativos a example.py, no a la terminal folder actual.
El código valida las fechas con date.fromisoformat y crea month keys con formato YYYY-MM. Suma hours con Decimal y los escribe en la tabla con dos decimales. Los values se convierten a ordinary floating-point numbers únicamente para plotting. Agg mode guarda un PNG en lugar de abrir una chart window.
"""Summarize fictional work-log records by calendar month."""
import csv
import math
from collections import defaultdict
from datetime import date
from decimal import Decimal, InvalidOperation
from pathlib import Path
import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt
BASE = Path(__file__).resolve().parent
HEADERS = ["record_id", "date", "task", "hours"]
def main():
destination = BASE / "outputs"
if destination.exists():
raise ValueError("outputs already exists; rename it before running again.")
totals = defaultdict(lambda: {"records": 0, "hours": Decimal("0")})
seen = set()
with (BASE / "work_log.csv").open(encoding="utf-8-sig", newline="") as file:
reader = csv.DictReader(file)
if reader.fieldnames != HEADERS:
raise ValueError(f"Expected headers: {HEADERS}")
for line, row in enumerate(reader, start=2):
if None in row or any(value is None or not value.strip() for value in row.values()):
raise ValueError(f"Row {line}: missing or extra field.")
if row["record_id"] in seen:
raise ValueError(f"Row {line}: duplicate record_id.")
seen.add(row["record_id"])
parsed_date = date.fromisoformat(row["date"])
if parsed_date.isoformat() != row["date"]:
raise ValueError(f"Row {line}: use YYYY-MM-DD dates.")
try:
hours = Decimal(row["hours"])
except InvalidOperation as error:
raise ValueError(f"Row {line}: hours must be a number.") from error
if not hours.is_finite() or hours < 0 or hours.as_tuple().exponent < -2:
raise ValueError(f"Row {line}: hours must be finite, nonnegative, with at most 2 decimals.")
month = parsed_date.strftime("%Y-%m")
totals[month]["records"] += 1
totals[month]["hours"] += hours
if not totals:
raise ValueError("No work records were found.")
months = sorted(totals)
figure, axis = plt.subplots(figsize=(8, 4.6), layout="constrained")
values = [float(totals[month]["hours"]) for month in months]
if not all(math.isfinite(value) and math.isfinite(value * 1.2) for value in values):
plt.close(figure)
raise ValueError("Monthly total is too large to plot as a finite number.")
bars = axis.bar(months, values, color="#2B6578", width=0.55)
axis.bar_label(bars, labels=[f"{value:.2f}" for value in values], padding=4)
axis.set(title="Monthly work hours | Fictional data", xlabel="Calendar month", ylabel="Hours")
axis.set_ylim(0, max(values) * 1.2 if max(values) > 0 else 1)
axis.spines[["top", "right"]].set_visible(False)
axis.set_axisbelow(True)
axis.grid(axis="y", alpha=0.2)
destination.mkdir(exist_ok=False)
with (destination / "monthly_summary.csv").open("x", encoding="utf-8-sig", newline="") as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerow(["month", "record_count", "total_hours"])
for month in months:
writer.writerow([month, totals[month]["records"], f"{totals[month]['hours']:.2f}"])
figure.savefig(destination / "monthly_hours.png", dpi=160)
plt.close(figure)
total_hours = sum((values["hours"] for values in totals.values()), Decimal("0"))
print(f"Records: {len(seen)}; months: {len(months)}; hours: {total_hours:.2f}")
print("Created outputs/monthly_summary.csv and outputs/monthly_hours.png.")
if __name__ == "__main__":
try:
main()
except (OSError, ValueError, csv.Error) as error:
raise SystemExit(f"Stopped: {error}") from error
El script crea outputs/monthly_summary.csv y outputs/monthly_hours.png. El chart muestra únicamente los months presentes en el input, ordenados por year y month. Los axis labels en inglés permiten ejecutar el ejemplo sin instalar una Korean font separada.
| month | record_count | total_hours |
|---|---|---|
| 2026-01 | 3 | 6.50 |
| 2026-02 | 3 | 7.50 |
| 2026-03 | 3 | 9.50 |
| Total general para comprobación | 9 | 23.50 |
| Problema | Cómo corregirlo |
|---|---|
| duplicate record_id | Comprueba si el mismo record se introdujo dos veces. |
| day is out of range / Invalid isoformat | Comprueba si hay fechas imposibles como 2026-02-30 o un date format incorrecto. |
| hours must be a number | Introduce únicamente un número como 2.5 para hours. Elimina unit labels y thousands separators. |
| hours must be finite… | Comprueba si hay valores negativos, NaN, Infinity o más de dos decimales. |
| Korean text appears garbled | Vuelve a guardar el CSV original en UTF-8. |
| outputs already exists | Conserva los resultados anteriores y después cambia el nombre de la result folder. |
Windows 11 (10.0.26200), CPython 3.12.14 (64-bit). openpyxl 3.1.5, Matplotlib 3.10.8. Las bibliotecas utilizadas por cada ejemplo están fijadas en requirements.txt.
Incluye código, datos de entrada e instrucciones de ejecución. Extrae el ZIP y lee primero README.txt.
Descargar ZIP de ejemploEl código de ejemplo, los nombres de archivo y las claves de entrada se mantienen como en el original. Consulta también los comandos y los pasos de comprobación del texto traducido.
Material de práctica original · Guarda los archivos originales por separado antes de ejecutarlo.
Las explicaciones y los ejemplos son de elaboración propia. Puedes consultar los comportamientos y conceptos relacionados en las siguientes fuentes oficiales.