pandas 根据客户的身份证号和体检检查日期，判断客户每次体检的历史检查次数

要根据客户的身份证号和体检检查日期判断客户每次体检的历史检查次数，可以使用 Pandas 的功能进行分组和计数。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建包含身份证号和体检检查日期的DataFrame
data = {'身份证号': ['111111111111111111', '222222222222222222', '333333333333333333', '111111111111111111'],
        '体检日期': ['2021-01-01', '2021-02-01', '2021-03-01', '2021-01-01']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将体检日期转换为日期类型
df['体检日期'] = pd.to_datetime(df['体检日期'])

# 根据身份证号和体检日期分组，并计算每组的历史检查次数
df['历史检查次数'] = df.groupby(['身份证号', '体检日期']).cumcount() + 1

# 输出结果
print(df)

在上述示例中，我们首先创建了一个包含身份证号和体检检查日期的 DataFrame。然后，我们使用 `pd.to_datetime()` 函数将体检日期转换为日期类型，以便后续的日期计算。

接下来，我们使用 `groupby()` 方法将数据按照身份证号和体检日期进行分组。然后，使用 `cumcount()` 方法计算每个分组的历史检查次数，并将结果存储在新的列 `'历史检查次数'` 中。

最后，我们输出结果 DataFrame，其中包含了每个客户每次体检的历史检查次数。

请注意，这里的示例假设你已经将身份证号和体检日期数据加载到了 Pandas 的 DataFrame 中。你可以根据实际的数据情况进行相应的调整和扩展。