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解法一（SQL思路）：
import pandas as pd 
from datetime import timedelta
nowcoder=pd.read_csv('nowcoder.csv',sep=',')
#提取年月日，新建date2列（不知道为啥不能直接赋值date列）
nowcoder['date2']=pd.to_datetime(nowcoder['date']).dt.date
#去重
nowcoder=nowcoder.drop_duplicates(subset=['user_id','date2'])
#筛选2021年12月数据
nowcoder=nowcoder[(pd.to_datetime(nowcoder['date2']).dt.year==2021)&(pd.to_datetime(nowcoder['date2']).dt.month==12)]
#根据user_id分组，根据date2排名
nowcoder['rank']=pd.to_timedelta(nowcoder.groupby('user_id')['date2'].transform('rank'),unit='d')
#两列相减，值相同的为连续天
nowcoder['diff']=nowcoder['date2']-nowcoder['rank']
#连续天计数
grouped=nowcoder.groupby(['user_id','diff'])['date2'].count()
#筛选连续天数大于等于3天的数据
grouped=grouped[grouped>=3]
#筛选每个user_id的最大连续天数
print(grouped.reset_index().groupby('user_id')['date2'].max())

解法二（循环思路）：
import pandas as pd 
from datetime import timedelta
nowcoder=pd.read_csv('nowcoder.csv',sep=',')
#排序，默认升序
nowcoder=nowcoder.sort_values(by=['user_id','date'])
#提取年月日
nowcoder['date']=pd.to_datetime(nowcoder['date']).dt.date
#去重
nowcoder=nowcoder.drop_duplicates(subset=['user_id','date'])
#筛选2021年12月数据
nowcoder=nowcoder[(pd.to_datetime(nowcoder['date']).dt.year==2021)&(pd.to_datetime(nowcoder['date']).dt.month==12)]
#新建列，连续天数，默认1天
nowcoder['con_days']=1
#更新连续天数
for i in range(nowcoder.shape[0]):
    if i>0:
        if nowcoder['user_id'].iloc[i]==nowcoder['user_id'].iloc[i-1]:
            if nowcoder['date'].iloc[i]==nowcoder['date'].iloc[i-1]+timedelta(1):
                nowcoder['con_days'].iloc[i]=nowcoder['con_days'].iloc[i-1]+1
#根据user_id分组，取最大连续天数               
print(nowcoder.groupby('user_id')['con_days'].max())