查找数据框中的连续日期，按另一个列值分组

Question

所以关键是要找到在3个连续日期输入的人。我的框架看起来像这样：

        DateEntry    Person
1       2018-03-18   A
2       2018-03-19   A
3       2018-03-21   A
4       2018-09-25   B
5       2018-09-26   B
6       2018-09-27   B

我知道如何检查的唯一方法是将日期更改为字符串列表，然后检查。它工作正常，但是不允许使用此方法。

是否有一种方法可以通过熊猫遍历数据框上的行以找到答案？

我只希望显示以下输出。我不需要将结果保存在数据框中。预期输出：

Person A did not enter on 3 consecutive days.

Person B did enter on three consecutive days.
Consecutive days entered by person B:
2018-09-25
2018-09-26
2018-09-27

Answer 1

如果对日期时间进行了排序，并且仅在strides中的自定义功能中使用了连续3天的日期使用GroupBy.apply，则仅检查预期输出：

GroupBy.apply

如果还需要日期时间：

df['DateEntry'] = pd.to_datetime(df['DateEntry'])

def rolling_window(a, window):
    shape = a.shape[:-1] + (a.shape[-1] - window + 1, window)
    strides = a.strides + (a.strides[-1],)
    return np.lib.stride_tricks.as_strided(a, shape=shape, strides=strides)

def f(x):
    vals = rolling_window(x.to_numpy(), 3)
    dif = np.diff(vals, axis=1).astype("timedelta64[D]")==np.array([1], dtype='timedelta64[D]')
    #print (dif)

    return dif.all(axis=1).any()

s = df.groupby('Person')['DateEntry'].apply(f)
print (s)
Person
A    False
B     True
Name: DateEntry, dtype: bool

---

print (df)
    DateEntry Person
1  2018-03-18      A
2  2018-03-19      A
3  2018-03-21      A
4  2018-08-25      B
5  2018-08-26      B
6  2018-08-27      B
7  2018-09-25      B
8  2018-09-26      B
9  2018-09-27      B
10 2018-09-30      B

---

df['DateEntry'] = pd.to_datetime(df['DateEntry'])
df = df.sort_values(['Person','DateEntry'])

def rolling_window(a, window):
    shape = a.shape[:-1] + (a.shape[-1] - window + 1, window)
    strides = a.strides + (a.strides[-1],)
    return np.lib.stride_tricks.as_strided(a, shape=shape, strides=strides)

def f(x):
    vals = rolling_window(x.to_numpy(), 3)
    dif = np.diff(vals, axis=1).astype("timedelta64[D]")==np.array([1], dtype='timedelta64[D]')

    return pd.DataFrame(vals[dif.all(axis=1)])

Answer 2

尝试以下代码：

df1 = df.groupby('Person')['DateEntry'].apply(f)
print (df1)
                  0          1          2
Person                                   
B      0 2018-08-25 2018-08-26 2018-08-27
       1 2018-09-25 2018-09-26 2018-09-27