代码实现一周内的活跃天数达7天的性别比例

实现这个功能需要获取用户活跃数据，并进行数据分析处理。下面是一个Python示例代码，供参考：

import pandas as pd

# 假设用户活跃数据存储在csv文件中，包含用户ID、日期和性别字段
df = pd.read_csv('user_activity.csv')

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

# 按用户ID和日期对数据进行分组
grouped = df.groupby(['user_id', df['date'].dt.date])

# 计算每个用户在一周内的活跃天数
weekly_activity = grouped.size().groupby('user_id').apply(
    lambda x: ((x >= 7).sum() > 0).astype(int))

# 按性别分组，计算每个性别的用户数和满足条件的用户数
gender_grouped = df.groupby('gender')
gender_counts = gender_grouped.size()
gender_weekly_activity = weekly_activity.groupby(df['gender']).sum()

# 计算比例
male_ratio = gender_weekly_activity['M'] / gender_counts['M']
female_ratio = gender_weekly_activity['F'] / gender_counts['F']

# 输出结果
print('男性一周内活跃天数达7天的比例：{:.2f}%'.format(male_ratio * 100))
print('女性一周内活跃天数达7天的比例：{:.2f}%'.format(female_ratio * 100))

需要注意的是，这个示例代码仅供参考，实际应用中需要根据具体情况进行修改和优化。同时，获取用户数据涉及到隐私问题，需要谨慎处理。