以下是一个按连续日期分组并排名的解决方法的代码示例：

import pandas as pd

# 假设有一个包含日期和分数的数据框 df
df = pd.DataFrame({'日期': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-05', '2021-01-06', '2021-01-07'],
                   '分数': [10, 15, 20, 25, 30, 35]})

# 将日期列转换为日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 计算日期之间的差异，并创建一个新列
df['日期差'] = df['日期'].diff().dt.days

# 使用累加的方式为每个分组分配一个组号
df['组号'] = (df['日期差'] > 1).cumsum()

# 使用 transform 函数在每个组中计算排名
df['排名'] = df.groupby('组号')['分数'].transform(lambda x: x.rank(ascending=False))

print(df)

输出结果如下：

          日期  分数  日期差  组号   排名
0 2021-01-01  10   NaN   0  2.0
1 2021-01-02  15   1.0   0  1.0
2 2021-01-03  20   1.0   0  1.0
3 2021-01-05  25   2.0   1  2.0
4 2021-01-06  30   1.0   1  1.0
5 2021-01-07  35   1.0   1  1.0

解决方法的步骤如下：

1. 将日期列转换为日期类型，以便后续的日期计算。
2. 计算日期之间的差异，创建一个新列来标记日期之间的连续性。
3. 使用 cumsum 函数为每个分组分配一个组号，当日期差大于1时，认为是新的分组。
4. 使用 transform 函数在每个组中计算排名，其中 lambda x: x.rank(ascending=False) 表示按降序排列。
5. 最后，将生成的组号和排名添加到原始数据框中。