如果要获取每组最小值和最大值之间的天数，请使用numpy.ptp和Timedelta.days：

import numpy as np

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

out = (df.groupby(['season', 'stormid'], as_index=False)
         .agg(days=('date', lambda s: np.ptp(s).days),
              start_date=('date', lambda s: s.min().normalize()),
              end_date=('date', lambda s: s.max().normalize())
             )
       )

• 注意：lambda s: np.ptp(s).days等于lambda s: (s.max()-s.min()).days？如果您想向上舍入，请使用lambda s: (s.max()-s.min()).ceil('D').days（此处为3天）。*

输出量：

season   stormid  days start_date   end_date
0    1970  SH071970     2 1970-01-04 1970-01-07

备选项

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

out = (df.groupby(['season', 'stormid'], as_index=False)
         .agg(start_date=('date', lambda s: s.min().normalize()),
              end_date=('date', lambda s: s.max().normalize())
             )
         .assign(days=lambda d: d['end_date'].sub(d['start_date']).dt.days)
       )

输出量：

season   stormid start_date   end_date  days
0    1970  SH071970 1970-01-04 1970-01-07     3

计数

如果您只是想要每组的行数（实际上不是“天”）：

out = (df.groupby(['season', 'stormid'], as_index=False)
         .agg(days=('date', 'size'))
       )

输出量：

season   stormid  days
0    1970  SH071970    11