小王：嘿，老李，最近我们负责的成都科研项目进展得怎么样了？我听说有些任务延期了。
老李：是啊，确实有点问题。特别是数据分析模块，进度比预期慢了不少。
小王：那我们是不是可以借助学校的科研管理系统来看看哪里出了问题？
老李：对，这个系统记录了每个任务的时间节点和完成情况，我们可以从中提取数据进行分析。
小王：那怎么操作呢？
老李：首先，我们需要从数据库中提取相关数据。假设我们的科研管理系统存储在MySQL数据库中，表名为`project_tasks`，包含字段`task_id`, `start_date`, `end_date`, `status`等。
SELECT task_id, start_date, end_date, status FROM project_tasks WHERE project_name='成都项目';
小王：然后呢？
老李：接下来，我们可以使用Python编写脚本，将这些数据导入Pandas库进行处理，计算每个任务的实际耗时与计划耗时的差异。
import pandas as pd
# 假设数据已经从数据库中提取并保存为CSV文件
data = pd.read_csv('project_data.csv')
# 计算实际耗时
data['actual_duration'] = (pd.to_datetime(data['end_date']) - pd.to_datetime(data['start_date'])).dt.days
# 打印延迟任务
delayed_tasks = data[data['actual_duration'] > data['planned_duration']]
print(delayed_tasks)
小王：这样我们就知道哪些任务超时了吗？
老李：没错。而且我们还可以进一步分析原因，比如是否因为资源分配不足或者需求变更导致的。
小王：明白了！我们可以把这些信息反馈给项目经理，帮助他们调整后续的工作安排。
老李：没错，通过这样的方式，我们不仅能够及时发现问题，还能提高整个项目的效率。
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