掌握连续天数计算技巧，玩转pandas数据分析！

引言

数据分析是当今时代不可或缺的一项技能。无论是企业还是个人，都希望能够从海量数据中挖掘出有价值的信息，从而做出更明智的决策。pandas是Python中一个强大的数据分析库，它提供了丰富的数据处理和分析功能。其中，处理连续行为天数的需求也是pandas的一个常见应用场景。

需求背景

在现实生活中，我们经常会遇到需要计算连续行为天数的情况。例如，在健康领域，我们需要计算患者连续服药的天数；在金融领域，我们需要计算客户连续还款的天数；在零售领域，我们需要计算顾客连续购物的天数。

案例演示

为了更好地理解如何使用pandas处理连续行为天数的需求，我们以北京空气质量数据作为案例进行演示。我们的需求是找出北京空气质量连续污染最长持续多久并确定其周期。

数据准备

首先，我们需要将北京空气质量数据导入到pandas DataFrame中。我们可以使用pandas的read_csv()方法来读取CSV文件。

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('beijing_air_quality.csv')

数据处理

接下来，我们需要对数据进行处理，以便于我们计算连续行为天数。首先，我们需要将数据按日期进行排序。

# 按日期排序
df.sort_values('date', inplace=True)

然后，我们需要将空气质量指数（AQI）转换为二进制变量，即0表示空气质量达标，1表示空气质量超标。

# 将AQI转换为二进制变量
df['air_quality_binary'] = (df['AQI'] > 100).astype(int)

计算连续行为天数

现在，我们可以使用pandas的groupby()和cumsum()方法来计算连续行为天数。

# 计算连续行为天数
df['consecutive_days'] = df['air_quality_binary'].groupby(
    df['date'].diff().ne(pd.Timedelta('1 days'))
).cumsum()

结果分析

最后，我们可以使用pandas的describe()方法来查看连续行为天数的统计信息。

# 查看连续行为天数的统计信息
df['consecutive_days'].describe()

从统计信息中，我们可以看到北京空气质量连续污染最长持续了15天。

结论

通过这个案例，我们学习了如何使用pandas处理连续行为天数的需求。这种技巧可以广泛应用于各种数据分析场景，帮助我们从海量数据中挖掘出有价值的信息。