用 Python 分析你的工作效率与时间管理

高效地管理时间是提高工作效率和实现良好生活平衡的关键。虽然市面上有很多时间管理工具，但使用 Python 自主开发一个时间分析器，不仅能实现高度自定义，还能提供更贴合自身情况的深度洞察。

我们将一起来构建一个简单的时间管理分析器，能够实现以下目标，一起来看看吧：

第一步：准备时间记录数据

我们需要一个包含每日时间日志的 CSV 文件，每条记录应包括以下字段：

说明：
– Duration 表示该活动持续的小时数
– Category 用于归类不同活动类型
你可以使用 Notion、Excel 或时间记录 App 导出并保存为 CSV 格式。

第二步：设置开发环境

我们将使用以下 Python 库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

– pandas 用于数据读取与处理
– matplotlib 和 seaborn 用于图形可视化

第三步：加载并清洗数据

读取 CSV 数据后，确保日期字段正确解析，并将分类统一标准化。

df = pd.read_csv(“timelog.csv”, parse_dates=[“Date”])

df[“Category”] = df[“Category”].str.lower().str.strip()

第四步：按类别汇总时间

我们可以通过 groupby 和 sum 查看哪些活动占用了最多的时间。

summary = df.groupby(“Category”)[“Duration (hrs)”].sum().sort_values(ascending=False)
print(summary)

输出示例：
coding      15.5
meetings     7.0
reading      3.0
email        2.5

第五步：可视化时间分布

饼图（Pie Chart）：查看各类活动所占时间比例

summary.plot.pie(autopct=”%1.1f%%”)
plt.title(“Weekly Time Distribution”)
plt.ylabel(“”)
plt.show()

柱状图（Bar Chart）：展示每天花费时间

daily = df.groupby(“Date”)[“Duration (hrs)”].sum()
daily.plot.bar()
plt.title(“Daily Working Hours”)
plt.ylabel(“Hours”)
plt.show()

第六步：效率洞察

我们可以进一步设置目标时间分配，例如：

target = {
“coding”: 4,
“meetings”: 1.5,
“reading”: 1,
“email”: 0.5
}

这个小型 Python 项目能够帮助你识别不合理的时间分配，找出时间浪费的行为模式，从而以数据为依据优化你的工作效率。通过构建这个工具，你不仅提高了编程与数据可视化技能，更迈出了时间管理的重要一步。

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