python panda 如何生成汇总表?

数据:
项目 日期
A 20220318
A 20220319
A 20220320
B 20220318
B 20220319
C 20220317
C 20220318
C 20220320
D 20220320

结果1:

项目重复次数日期 1日期2日期3日期4
A3202203182022031920220320
B22022031820220319
C3202203172022031820220320
D120220320

结果2:

项目重复次数日期状态
A320220318, 20220319 ,20220320连续三日
B220220318 , 20220319非连续三日
C320220317,20220318,20220320非连续三日
D120220320非连续三日

只对这个数据,还是要通用? 如果通用的话, 出现 这种日期, 20220325 20220301 , 如何处理?

我加了部分数据,为了测试效果

import pandas as pd
data_str = '''A 20220318
A 20220325
A 20220301
A 20220319
A 20220320
B 20220318
B 20220319
C 20220317
C 20220318
C 20220320
D 20220320'''

data_lst = [ n.split(" ") for n in data_str.split("\n")]

# 建立分析测试数据
df1 = pd.DataFrame(data_lst,columns=['项目','日期'], dtype=str)

#求重复次数
df2 = df1.groupby('项目', as_index=False).count()
df2.columns= ['项目','重复次数']


#求日期数量
df_rq = df1.groupby('日期', as_index=False).count()
rq_lst = [d[0] for d in df_rq.iterrows()]
rq_lst.sort()


# 处理过程

# 日期行转列
df1['data'] = df1['日期']
df4  = df1.set_index(['项目','日期']).unstack()

# 合并成 结果1
df5 = pd.merge(df2, df4, how='inner', on='项目')
col_name = ['项目','重复次数']
for n in range(1,len(rq_lst)+1):
    col_name.append("日期{}".format(n))
df5.columns=col_name
# print(df5)


import datetime
def T(td):
    td1 =  datetime.datetime.strptime(td, '%Y%m%d').date()
    td = datetime.datetime.strftime(td1 + datetime.timedelta(days=1), '%Y%m%d')

    return td


def get_date_lst(data):
    dt_str = []
    for d in data:
        if len(str(d)) == 8:
            dt_str.append(d)
    return ",".join(dt_str)


def get_date_status(data):
    dt_lst = data[0].split(',')
    i = 1
    dt = dt_lst[0]
    for d in dt_lst[1:]:
        if d == T(dt):
            i = i + 1
            dt = d
        else:
            i = 1
            dt = d
        if i >= 3:
            return "连续三日"
    if i >=3:
        return "连续三日"
    else:
        return "非连续三日"



# 结果2
df6 = pd.DataFrame.copy(df5,deep=True)
df6['日期'] = df6.apply(lambda x:get_date_lst(x), axis=1)
df6 = df6[['项目','重复次数','日期']]
df6['状态'] = df6[['日期']].apply(lambda x:get_date_status(x) , axis=1 )


print("数据")
print(df1)
print("结果1")
print(df5)
print("结果2")
print(df6)