python一列时间序列数据，得到它的前一天（d-1 天）、前两天（d-2 天）、前三天（d-3 天），上周的同一天（d-7）及其相邻两天（d-6 天与 d-8 天），分别将其作为列

在Python中处理时间序列数据并生成特定日期的行通常是通过Pandas库完成的。假设你有一个名为`df`的数据框，其中包含一列名为`datetime_column`的时间序列数据，你可以按照以下步骤操作：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame，datetime_column是日期列
df = pd.DataFrame({
    'datetime_column': ['2023-01-01', '2023-01-02', ..., '2023-01-31']
})

# 将日期转换为pandas的日期时间格式
df['datetime_column'] = pd.to_datetime(df['datetime_column'])

# 定义函数来获取指定天数之前的日期
def get_dates_before(date, offset):
    return date - pd.DateOffset(days=offset)

# 生成所需的日期列
d_minus_1 = df['datetime_column'].apply(get_dates_before, args=(1,))
d_minus_2 = df['datetime_column'].apply(get_dates_before, args=(2,))
d_minus_3 = df['datetime_column'].apply(get_dates_before, args=(3,))
d_minus_7 = df['datetime_column'].apply(get_dates_before, args=(7,))
d_minus_6_and_8 = [get_dates_before(date, i) for date in df['datetime_column'] for i in (-6, -8)]

# 添加新列到DataFrame
df['d_minus_1'] = d_minus_1
df['d_minus_2'] = d_minus_2
df['d_minus_3'] = d_minus_3
df['d_minus_7'] = d_minus_7
df[['d_minus_6', 'd_minus_8']] = pd.DataFrame(d_minus_6_and_8, index=df.index)

# 显示结果数据框
df