python将数据中相邻行的日期间隔均为1日的连续多日的数据分别提取成多个dataframe。给出示例代码

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-05', '2022-01-06', '2022-01-07', '2022-01-09', '2022-01-10', '2022-01-11']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期转换为datetime类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 计算日期间隔
df['diff'] = df['date'].diff()

# 将间隔为1日的日期分组
df['group'] = (df['diff'] != pd.Timedelta(days=1)).cumsum()

# 将每个分组的数据提取为一个dataframe
dfs = [group for _, group in df.groupby('group')]

# 打印每个dataframe
for i, df in enumerate(dfs):
    print(f"Dataframe {i+1}:")
    print(df)

这段代码将数据中相邻行的日期间隔均为1日的连续多日的数据分别提取成多个dataframe。