将df中一列时间序列数据的每月最后五天找出来，并在同行其他列中分别填充5，4，3，2，1，其中最后一天填充1，倒数第二天填充2，倒数第三天填充3，倒数第五天填充5

在Python的Pandas中，你可以通过结合`groupby`、`shift`和`fillna`函数来实现这个需求。以下是具体步骤：

1. 首先，将时间列转换为日期类型，如果还没转换过。
2. 确定每个月的最后五天。
3. 对这五天进行编号，从1到5。
4. 使用`shift`函数向后移动行，创建一个新的列，表示每一天相对于最后一天的位置。
5. `fillna`函数用于根据位置填充相应的数字。

import pandas as pd

# 假设时间列名是'time_column'
df['time_column'] = pd.to_datetime(df['time_column'])

# 按月分组，找到每个月的最后五天
last_five_days = df.groupby(df['time_column'].dt.to_period('M'))['time_column'].nsmallest(5).sort_index()

# 定义一个辅助列，记录每一天相对于最后一天的位置
df['position'] = df['time_column'].apply(lambda x: last_five_days.get_loc(x) + 1)

# 根据位置填充相应数值
for i in range(1, 6):
    df[f'day_{i}'] = df['position'].apply(lambda pos: pos if pos == i else None)
df = df.fillna(value={f'day_{i}': i for i in range(1, 6)})
df = df.drop('position', axis=1)