但是存在不同月份天数不一样的问题只是单纯的移动1个位置不对

你说得对，如果不同月份的天数不一样，那么简单地向下移动一个位置可能会出现问题。此时，我们可以尝试先计算出上一个月的日期范围，然后再根据日期范围筛选数据，计算出上一个月的间夜量。

具体地，假设数据框中有一个名为`date`的列，表示订单日期，那么可以通过以下代码计算出每个订单对应的月份的起止日期：

df["start_date"] = pd.to_datetime(df["date"].dt.year*10000 + df["date"].dt.month*100 + 1, format="%Y%m%d")
df["end_date"] = df["start_date"] + pd.offsets.MonthEnd(1)

然后，可以根据`start_date`和`end_date`分组，并使用`shift()`函数得到上一个月的间夜量：

df["last_month_notcancelcii"] = df.groupby(["hotelid", pd.Grouper(key="start_date", freq="MS")])["notcancelcii"].shift()

上述代码中，`pd.Grouper(key="start_date", freq="MS")`表示按照`start_date`列进行分组，并且将分组的时间间隔设置为一个月。`shift()`函数的默认参数为1，因此可以得到上一个月的间夜量。

需要注意的是，如果某个宾馆在某个月份没有订单记录，那么上述代码得到的`last_month_notcancelcii`列中对应的值会是NaN。如果需要将这些NaN值填充为0，可以使用`fillna()`函数，如下所示：

df["last_month_notcancelcii"] = df["last_month_notcancelcii"].fillna(0)