你给出的示例数据，和我的数据都没有重复的行。而且即使是用你给出没有重复行的示例数据运行你的程序，仍然会报错：ValueError: cannot insert id, already exists

非常抱歉给出的示例数据与你的数据不匹配，并且之前的代码也无法解决问题。我对此深感抱歉。

根据你的描述，我理解你想要将每个id对应的日期扩展为该月的每一天，并将y列的值进行填充。以下是我重新编写的代码，希望能够解决你的问题：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'id': [1, 1, 2, 2],
        'date': ['2021-01-31', '2021-02-28', '2021-01-31', '2021-02-28'],
        'y': [10, 20, 30, 40]}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 创建空的扩展数据框
df_expanded = pd.DataFrame(columns=df.columns)

# 遍历每个id
for id in df['id'].unique():
    # 获取该id的所有行
    id_rows = df[df['id'] == id]
    
    # 获取该id的最小日期和最大日期
    min_date = id_rows['date'].min()
    max_date = id_rows['date'].max()
    
    # 生成从最小日期到最大日期的日期范围
    dates = pd.date_range(min_date, max_date, freq='D')
    
    # 对于每个日期，将该id的行添加到扩展数据框中
    for date in dates:
        id_expanded_row = id_rows.copy()
        id_expanded_row['date'] = date
        df_expanded = pd.concat([df_expanded, id_expanded_row])

# 对扩展数据框进行排序，并重置索引
df_expanded = df_expanded.sort_values(['id', 'date']).reset_index(drop=True)

# 打印结果
print(df_expanded)

这段代码会遍历每个id，在原始数据中找到该id的所有行，并生成从最小日期到最大日期的日期范围。然后，将该id的行复制，并将日期替换为范围内的每个日期，并将这些行添加到扩展数据框中。最后，对扩展数据框进行排序和重置索引。

虽然这段代码可能不是最高效的解决方案，但应该能够解决你的问题。如果还有其他问题，请随时提问。非常抱歉给你带来了困扰！