题目

sql建表语句：

Create table If Not Exists Logs (log_id int);
Truncate table Logs;
insert into Logs (log_id) values ('1');
insert into Logs (log_id) values ('2');
insert into Logs (log_id) values ('3');
insert into Logs (log_id) values ('7');
insert into Logs (log_id) values ('8');
insert into Logs (log_id) values ('10');

分析：根据题目，我们可以先按照数字进行排序，然后求出差值来比较，如果差值相同，就证明这几个数字连续，然后按照差值进行分组，找出每个分组中的最大值和最小值来作为结束和开始的数字，这里的排序要用窗口函数中的row_number（）来进行排序，图表分析如下：

sql实现：

with t1 as (
    select log_id,row_number() over (order by log_id) rn from Logs   -- 按照大小排序
),
    t2 as (
        select log_id,rn,log_id-rn rn2 from t1    -- 算出差值
    )
select distinct min(log_id) over(partition by rn2) start_id,max(log_id) over(partition by rn2) end_id from t2   -- 按照差值分组，取出最小值和最大值作为开始数字和结束数字，然后去重

pandas分析和sql分析基本上一样

pandas实现：

import pandas as pd

def find_continuous_ranges(logs: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    logs['rn']=logs['log_id'].rank(ascending=True) -- 排序

    logs['rn2']=logs['log_id']-logs['rn'] -- 算出差值

    logs['start_id']=logs.groupby(['rn2'])['log_id'].transform('min') -- 算出最小值

    logs['end_id']=logs.groupby(['rn2'])['log_id'].transform('max')-- 算出最大值 

    logs=logs[['start_id','end_id']].drop_duplicates() -- 然后去重
    return logs

说明一下这里使用transform('min')而不使用min()，是因为前者更像咱们sql中的窗口函数，而后者会出现一个小bug，当全部都是不连续的时候就会返回空值，因此这里使用transform('min')。