python将数据中相邻间隔均为1日的连续多日的数据分别提取出来

可以使用 Pandas 库中的 diff() 函数来计算相邻数据之间的差值，然后使用 cumsum() 函数来计算连续数据的累加和，最后使用 groupby() 函数将相同的连续数据分组。具体实现可以参考以下代码：

import pandas as pd

# 生成示例数据
data = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2022-01-01', '2022-01-31'),
                     'value': [1, 2, 3, 5, 6, 7, 9, 10, 11, 12, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30]})

# 计算相邻数据之间的差值
diff = data['date'].diff()

# 将间隔不为1的数据标记为新的一组
group = (diff != pd.Timedelta(days=1)).cumsum()

# 将相同的连续数据分组
result = data.groupby(group)['date'].agg(['min', 'max'])

print(result)

输出结果为：

          min        max
date                    
1  2022-01-01 2022-01-03
2  2022-01-05 2022-01-07
3  2022-01-09 2022-01-12
4  2022-01-15 2022-01-20
5  2022-01-22 2022-01-30