可以说我有以下数据，并且需要下面显示的输出。

import pandas as pd

data = [
    {'job_id': 1, 'employee': 'Joe', 'date': datetime.date(2019, 6, 10)},
    {'job_id': 1, 'employee': 'Joe', 'date': datetime.date(2019, 6, 11)},
    {'job_id': 2, 'employee': 'Joe', 'date': datetime.date(2019, 6, 12)},
    {'job_id': 2, 'employee': 'Joe', 'date': datetime.date(2019, 6, 13)},
    {'job_id': 1, 'employee': 'Joe', 'date': datetime.date(2019, 6, 14)},
    {'job_id': 1, 'employee': 'Joe', 'date': datetime.date(2019, 6, 17)},
    {'job_id': 2, 'employee': 'Jill', 'date': datetime.date(2019, 6, 10)},
    {'job_id': 2, 'employee': 'Jill', 'date': datetime.date(2019, 6, 11)},
    {'job_id': 1, 'employee': 'Jill', 'date': datetime.date(2019, 6, 12)},
    {'job_id': 1, 'employee': 'Jill', 'date': datetime.date(2019, 6, 13)},
    {'job_id': 3, 'employee': 'Jill', 'date': datetime.date(2019, 6, 14)}
]

data_df = pd.DataFrame(data)

output_data = [
    {'job_id': 1, 'employee': 'Joe', 'start_date': datetime.date(2019, 6, 10), 'end_date': datetime.date(2019, 6, 11)},
    {'job_id': 2, 'employee': 'Joe', 'start_date': datetime.date(2019, 6, 12), 'end_date': datetime.date(2019, 6, 13)},
    {'job_id': 1, 'employee': 'Joe', 'start_date': datetime.date(2019, 6, 14), 'end_date': datetime.date(2019, 6, 17)},
    {'job_id': 2, 'employee': 'Jill', 'start_date': datetime.date(2019, 6, 10), 'end_date': datetime.date(2019, 6, 11)},
    {'job_id': 1, 'employee': 'Jill', 'start_date': datetime.date(2019, 6, 12), 'end_date': datetime.date(2019, 6, 13)},
    {'job_id': 3, 'employee': 'Jill', 'start_date': datetime.date(2019, 6, 14), 'end_date': datetime.date(2019, 6, 14)}
]

output_df = pd.DataFrame(output_data)

本质上，我让表按employee顺序排列，然后按升序排列。我需要汇总给定工作的员工的start/end日期。注意事项：

1. 员工可以先工作，再转到另一份工作，然后再回到第一份工作（请参阅Joe-他先完成工作1，然后进行2，然后再回到1）。这应该显示每个转换的条目（请参见输出数据中的行）。
2. 该员工可能连续几天都没有工作（例如，周末休息2天），但是如果他在Thurs和Fri上班，然后在周一返回工作岗位，那么Thurs-Monday都将获得一份工作。同样，在工作1的第二天见Joe。
3. 员工可能只工作一天。在这种情况下，start_date和end_date应该是同一天（请参阅作业3的Jill）。
4. 一名员工每天只能从事一份工作。

如果不是连续的时间段，那么我将转到数据透视表，按user/job分组，然后按最大日期和最小日期进行汇总。但是，当我寻找具有相同employee和job_id的连续行时，我不确定如何进行分组。