安全管理软件：SafetyStratus二次开发_（9）.报表与数据分析功能扩展.docx

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报表与数据分析功能扩展

1.报表生成原理

报表生成是安全管理软件中的一个重要功能，它可以帮助企业管理人员快速了解安全状况、风险评估结果以及各项安全指标的达成情况。在SafetyStratus二次开发中，报表生成通常涉及以下几个步骤：

数据采集：从安全管理软件的数据库中提取所需的数据。

数据处理：对提取的数据进行清洗、转换和计算，以满足报表格式和内容的要求。

报表设计：使用报表设计工具或编程语言设计报表的布局和样式。

报表渲染：将处理后的数据填充到报表设计中，生成最终的报表。

报表输出：将生成的报表以文件形式（如PDF、Excel）或网页形式输出。

1.1数据采集

数据采集是报表生成的基础。在SafetyStratus中，数据通常存储在关系型数据库中，如MySQL、PostgreSQL等。二次开发时，可以通过SQL查询语句从数据库中获取所需的数据。

1.1.1SQL查询示例

假设我们需要从SafetyStratus的数据库中提取所有记录在“事故报告”表中的数据，可以使用以下SQL查询语句：

--从事故报告表中提取所有数据

SELECT*FROMaccident_reports;

如果需要提取特定时间段内的事故报告，可以使用以下SQL查询语句：

--从事故报告表中提取2023年1月1日至2023年12月31日的数据

SELECT*

FROMaccident_reports

WHEREreport_dateBETWEEN2023-01-01AND2023-12-31;

1.2数据处理

数据处理包括数据清洗、转换和计算。数据清洗是确保数据准确性和一致性的过程，数据转换是将数据格式化为报表所需的格式，数据计算是生成报表中所需的汇总数据和统计指标。

1.2.1数据清洗示例

假设从数据库中提取的事故报告数据中包含一些空值和错误数据，可以使用Python的Pandas库进行数据清洗：

importpandasaspd

#从数据库中读取数据

sql_query=SELECT*FROMaccident_reportsWHEREreport_dateBETWEEN2023-01-01AND2023-12-31;

df=pd.read_sql(sql_query,con=engine)

#处理空值

df.dropna(subset=[report_date,incident_type],inplace=True)

#处理错误数据

df=df[df[incident_type]!=unknown]

#重置索引

df.reset_index(drop=True,inplace=True)

1.2.2数据转换示例

假设我们需要将事故报告数据中的日期格式从YYYY-MM-DD转换为DD/MM/YYYY，可以使用以下代码：

importpandasaspd

#从数据库中读取数据

sql_query=SELECT*FROMaccident_reportsWHEREreport_dateBETWEEN2023-01-01AND2023-12-31;

df=pd.read_sql(sql_query,con=engine)

#转换日期格式

df[report_date]=pd.to_datetime(df[report_date]).dt.strftime(%d/%m/%Y)

1.2.3数据计算示例

假设我们需要计算2023年各个月份的事故数量，可以使用以下代码：

importpandasaspd

#从数据库中读取数据

sql_query=SELECT*FROMaccident_reportsWHEREreport_dateBETWEEN2023-01-01AND2023-12-31;

df=pd.read_sql(sql_query,con=engine)

#将日期列转换为日期类型

df[report_date]=pd.to_datetime(df[report_date])

#按月份分组并计算事故数量

monthly_accident_counts=df.groupby(df[report_date].dt.to_period(M)).size()

#重置索引并转换为DataFrame

monthly_accident_counts=monthly_accident_counts.reset_index(name=count)