本人数据分析方向，完全按照SQL次日留存率的步骤来求解。 看到很多大佬用循环写，再次感叹，数据分析和计算机算法两种类型的思路的不同。很多小伙伴们问rank的作用，其实就是窗口函数，只不过这里加了一层to_datetime()，便于下面时间类型的两列做差计算。另外倒数第二句的意思就是先找到每个人的连续天数，然后在此基础上找最大值。 （之前代码有点bug，少写了一个date2（年-月-日，为了计算cha，直接用date应该也可以），现在已纠正。） import pandas as pd from datetime import timedelta nowcoder = pd.read_csv(&#...

本人数据分析方向，完全按照SQL次日留存率的步骤来求解。 看到很多大佬用循环写，再次感叹，数据分析和计算机算法两种类型的思路的不同。 之前代码有点bug，少写了一个date2，现在已纠正。 import pandas as pd from datetime import timedelta nowcoder = pd.read_csv('nowcoder.csv') # 先转时间 nowcoder['date'] = pd.to_datetime(nowcoder['date']) # 先提取年月 nowcoder['date1'] = nowcoder['date'].dt.strftime...

my_list = range(5,51,5) for i in my_list: print(i)