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首先梳理一下本题型的核心解题思路：求计算连续N天及以上的XXX

我这里举个例子：请用目测法告诉我，以下最长连续签到时间是几天？

答案是6天，签到日期为2022-08-05到2022-08-10

那么我们可以如何计算？题目要求是连续登录，重点是连续，那么一串连续的数字里有什么是保持不变的？那就是公差。

连续日期的单元单位是1，所以我们可以作出公差为1的等差数列作为辅助，如下所示

2022-08-01    1
2022-08-02    2
2022-08-03    3
2022-08-05    4
2022-08-06    5
2022-08-07    6
2022-08-08    7
2022-08-09    8
2022-08-10    9
2022-08-13    10
2022-08-14    11
2022-08-15    12
2022-08-16    13

这一步依然没看懂？再来看看下一步，将两列作差，请看看得到的结果

2022-08-01    1    2022-07-31
2022-08-02    2    2022-07-31
2022-08-03    3    2022-07-31
2022-08-05    4    2022-08-01
2022-08-06    5    2022-08-01
2022-08-07    6    2022-08-01
2022-08-08    7    2022-08-01
2022-08-09    8    2022-08-01
2022-08-10    9    2022-08-01
2022-08-13    10    2022-08-03
2022-08-14    11    2022-08-03
2022-08-15    12    2022-08-03
2022-08-16    13    2022-08-03

第三列其实就是我们想要知道的结果，每个字符出现的次数就是连续的次数！

譬如'2022-07-31'出现3次，代表连续签到3天

'2022-08-01'出现6次，代表连续签到6天

'2022-08-03'出现4次，代表连续签到4天
所以最长连续签到是6天。

掌握了以上思路，那么直接看本题的解答（图文并茂）

首先准备模拟数据：nowcoder.csv

user_id,question_id,result,date
3270,110,wrong,2021/12/1 8:28
3328,111,wrong,2021/12/1 10:09
3617,121,right,2021/12/2 12:12
3344,112,right,2021/12/1 12:31
3415,113,wrong,2021/12/1 12:34
3712,119,right,2021/12/1 15:21
3516,114,right,2021/12/1 13:15
3518,115,right,2021/12/1 12:23
3516,116,right,2021/12/2 9:34
3712,123,right,2021/12/2 10:52
3516,117,wrong,2021/12/3 14:33
3617,118,right,2021/12/1 18:31
3617,122,wrong,2021/12/3 14:52
3712,125,wrong,2021/12/3 13:32
3328,129,wrong,2021/12/2 13:09
3270,130,right,2021/12/4 15:32
3270,131,wrong,2021/12/5 15:32

最开始先导包、取数

import pandas as pd
df = pd.read_csv('nowcoder.csv')

第一步：日期格式化成 yyyy-mm-dd

df.date = pd.to_datetime(df.date,format="%Y-%m-%d").dt.date

第二步：构建辅助有序自增列

df['order'] = df.groupby('user_id')['date'].rank(method="dense")

第三步：按照user_id、date排序

df.sort_values(by=['user_id','date'],ascending=True,inplace=True)

第四步：用date和第二步的辅助列作差

df['date_sub'] = pd.to_datetime(df.date)- pd.to_timedelta(df.order,unit='d')

第五步：按照user_id、date_sub来分组，用count()聚合即可得知该user_id最长连续登录天数

df = df.groupby(['user_id','date_sub']).count().reset_index()

第六步：按照题目要求输出

print(df.query("date >= 3").groupby('user_id')['date'].sum())

完整代码如下：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('nowcoder.csv')

# 第一步：日期格式化成 yyyy-mm-dd
df.date = pd.to_datetime(df.date,format="%Y-%m-%d").dt.date

# 第二步：构建辅助有序自增列
df['order'] = df.groupby('user_id')['date'].rank(method="dense")


# 第三步：按照user_id、date排序
df.sort_values(by=['user_id','date'],ascending=True,inplace=True)

# 第四步：用date和第二步的辅助列作差
df['date_sub'] = pd.to_datetime(df.date)- pd.to_timedelta(df.order,unit='d')

# 第五步：按照user_id、date_sub来分组，用count()聚合即可得知该user_id最长连续登录天数
df = df.groupby(['user_id','date_sub']).count().reset_index()

# 第六步：按照题目要求输出
print(df.query("date >= 3").groupby('user_id')['date'].sum())