python panda 如何生成汇总表？

Question

数据：
项目 日期
A 20220318
A 20220319
A 20220320
B 20220318
B 20220319
C 20220317
C 20220318
C 20220320
D 20220320

结果1：

项目	重复次数	日期 1	日期2	日期3	日期4
A	3		20220318	20220319	20220320
B	2		20220318	20220319
C	3	20220317	20220318		20220320
D	1			20220320

结果2：

项目	重复次数	日期	状态
A	3	20220318， 20220319 ，20220320	连续三日
B	2	20220318 ， 20220319	非连续三日
C	3	20220317，20220318，20220320	非连续三日
D	1	20220320	非连续三日

Answer 1

只对这个数据，还是要通用？ 如果通用的话， 出现 这种日期， 20220325 20220301 ， 如何处理？

我加了部分数据，为了测试效果

import pandas as pd
data_str = '''A 20220318
A 20220325
A 20220301
A 20220319
A 20220320
B 20220318
B 20220319
C 20220317
C 20220318
C 20220320
D 20220320'''

data_lst = [ n.split(" ") for n in data_str.split("\n")]

# 建立分析测试数据
df1 = pd.DataFrame(data_lst,columns=['项目','日期'], dtype=str)

#求重复次数
df2 = df1.groupby('项目', as_index=False).count()
df2.columns= ['项目','重复次数']


#求日期数量
df_rq = df1.groupby('日期', as_index=False).count()
rq_lst = [d[0] for d in df_rq.iterrows()]
rq_lst.sort()


# 处理过程

# 日期行转列
df1['data'] = df1['日期']
df4  = df1.set_index(['项目','日期']).unstack()

# 合并成 结果1
df5 = pd.merge(df2, df4, how='inner', on='项目')
col_name = ['项目','重复次数']
for n in range(1,len(rq_lst)+1):
    col_name.append("日期{}".format(n))
df5.columns=col_name
# print(df5)


import datetime
def T(td):
    td1 =  datetime.datetime.strptime(td, '%Y%m%d').date()
    td = datetime.datetime.strftime(td1 + datetime.timedelta(days=1), '%Y%m%d')

    return td


def get_date_lst(data):
    dt_str = []
    for d in data:
        if len(str(d)) == 8:
            dt_str.append(d)
    return ",".join(dt_str)


def get_date_status(data):
    dt_lst = data[0].split(',')
    i = 1
    dt = dt_lst[0]
    for d in dt_lst[1:]:
        if d == T(dt):
            i = i + 1
            dt = d
        else:
            i = 1
            dt = d
        if i >= 3:
            return "连续三日"
    if i >=3:
        return "连续三日"
    else:
        return "非连续三日"



# 结果2
df6 = pd.DataFrame.copy(df5,deep=True)
df6['日期'] = df6.apply(lambda x:get_date_lst(x), axis=1)
df6 = df6[['项目','重复次数','日期']]
df6['状态'] = df6[['日期']].apply(lambda x:get_date_status(x) , axis=1 )


print("数据")
print(df1)
print("结果1")
print(df5)
print("结果2")
print(df6)