求每个uid最大连续贡献收入的月份

题目以及要求

mmr是指销量，要求得到每个uid最大连续贡献销量的月份数，例如uid1连续1-3月贡献销量3个月，9-12月贡献销量4个月，则max_mons = 4。最后要求得到包含[uid],[max_mons]两列的表格。

我的思路

我自己是想用窗口函数得到下一次登录时间之间的间隔，但是我很快发现我的思路与题目不符合，题目要求的是最大的连续月份数，用count的话，有一些中间没有登录的月份也算进去了（interval>1）的。我在网上也没有搜索到什么符合这个题目的函数，恳请帮助和指点！

df1['lead'] = df1.groupby('uid')['mon'].shift(-1)
df1['mon']=pd.to_datetime(arg=df1['mon'],format='%Y-%m')
df1['lead']=pd.to_datetime(arg=df1['lead'],format='%Y-%m')
df1['interval']=df1['lead']-df1['mon']
df1['interval'] =df1['interval'].astype('timedelta64[D]').astype(float)
def get_month(x):
    return x//30   
df1['interval'] = df1['interval'].apply(get_month)

上述代码运行结果：

用lag、lead开窗函数
可以参考这个用户连续登录最长天数

如果是mysql的话，可以试下，当然首先要支持over这个函数啊：

select uid, count(*) as num_days
from (
    select *, date_sub(days, interval rn day) as  results
    from(
        select uid, days, row_number() over(partition by uid order by days) as rn
        from (
            select distinct uid, date(mon) as days from 表) t1
    ) t2) t3
group by uid, results;