一个df中的date列日期只有每个月的最后一天且不同的id列值会有相同的日期，y列不同date和不同id的值，帮我写一段代码填充id相同id值对应的date列为当月的每一日，y列的值赋值入其当月的每一天，并取消所有索引。

可以使用`pandas`库来实现这个需求。首先，需要对`date`列进行处理，将每个月的最后一天扩展为该月的每一天。然后，对应的`y`列的值也需要进行扩展。

以下是一段示例代码来完成这个任务：

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'])

# 将每个月的最后一天扩展为该月的每一天
df_expanded = df.groupby('id').apply(lambda x: x.set_index('date').resample('D').ffill()).reset_index()

# 扩展y列的值
df_expanded['y'] = df_expanded.groupby('id')['y'].transform(lambda x: x.ffill())

# 取消所有索引
df_expanded.reset_index(drop=True, inplace=True)

# 打印结果
print(df_expanded)

运行以上代码后，你会得到每个月的每一天都有对应的行，并且`y`列的值已经被正确填充。

注意：上述代码假设`date`列的数据类型为字符串，并且日期格式为'YYYY-MM-DD'。如果你的实际数据格式不同，请相应地修改代码中的日期格式解析部分。