Python：计算过去3天的唯一值

我有一个df，它是用户访问数据的时间序列

UserID     Access Date
a          10/01/2019
b          10/01/2019
c          10/01/2019
a          10/02/2019
b          10/02/2019 
d          10/02/2019
e          10/03/2019
f          10/03/2019
a          10/03/2019
b          10/03/2019
a          10/04/2019
b          10/04/2019
c          10/05/2019

我有另一个df，它列出了日期，我想汇总过去3天中唯一出现的用户ID。预期输出如下所示：

Date         Past_3_days_unique_count
10/01/2019   NaN
10/02/2019   NaN
10/03/2019   6
10/04/2019   5
10/04/2019   5   

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我怎样才能做到这一点呢？

使用pandas groupby该文档非常好

它非常简单-让我通过下面的片段和注释引导您了解它

import pandas as pd
import numpy as np

# Generate some dates
dates = pd.date_range("01-01-2016", "01-10-2016", freq="6H")

# Generate some user ids
ids = np.random.randint(1, 5, len(dates))

df = pd.DataFrame({"id": ids, "date": dates})

# Collect unique IDs for each day
q = df.groupby(df["date"].dt.to_period("D"))["id"].nunique()

# Grab the rolling sum over 3 previous days which is what we wanted
q.rolling(3).sum()

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谢谢你的回答，我已经测试过了。不过，最终的滚动总和并没有考虑到两天之间重复的用户ID。例如如果用户ID“b”发生在第一天和第二天，则将重复计算。