一直一个日期序列及对应值，用excel公式求给定日期的累计和

假设你的日期序列在 A 列，对应的值在 B 列，且你要求的日期为 C1。

你可以使用 SUMIF 函数来计算给定日期之前的所有值的累计和。SUMIF 函数的语法如下所示：

SUMIF(range, criteria, [sum_range])

其中：

- range：要在其中检查条件的单元格区域，这里指的是 A 列；
- criteria：指定要检查的条件，这里指的是小于等于 C1 的日期；
- sum_range：要求和的单元格区域，这里指的是 B 列。

因此，公式如下：

=SUMIF(A:A,"<="&C1,B:B)

这将返回给定日期之前的所有值的累计和。

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pandas 给定日期序列，求日期距日期第一天的总天数

可以使用 Pandas 中的 `DatetimeIndex` 和 `Timedelta` 来求日期序列距离该年第一天的总天数。

首先，将日期序列转换为 `DatetimeIndex` 对象，然后使用 `DatetimeIndex` 中的 `dayofyear` 方法求出每个日期在该年中的天数。接着，使用 `Timedelta` 计算每个日期距离该年第一天的天数，最后将结果转换为整数。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 构造日期序列
dates = pd.date_range('2021-01-01', '2021-12-31', freq='D')

# 转换为 DatetimeIndex 对象
date_index = pd.DatetimeIndex(dates)

# 距离该年第一天的天数
days_to_year_start = (date_index - pd.Timestamp(year=date_index[0].year, month=1, day=1)).astype('timedelta64[D]').astype(int)

# 总天数
total_days = days_to_year_start + 1

# 打印结果
print(total_days)

输出结果中的每个值表示对应日期距离该年第一天的总天数。注意，最终的结果需要加上 1，因为第一天距离第一天的天数为 0。

python pandas 给定日期序列，求改日期序列距月初的天数

可以使用 Pandas 中的 `DatetimeIndex` 和 `Timedelta` 来求日期序列距月初的天数。

首先，将日期序列转换为 `DatetimeIndex` 对象，然后使用 `DatetimeIndex.to_period('M')` 将日期序列转换为按月分组的对象。接着，使用 `Timedelta` 计算每个日期距离该月初的天数，最后将结果转换为整数。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 构造日期序列
dates = pd.date_range('2021-01-01', '2021-12-31', freq='D')

# 转换为 DatetimeIndex 对象
date_index = pd.DatetimeIndex(dates)

# 距离月初的天数
days_to_month_start = (date_index.to_period('M').start_time - date_index).astype('timedelta64[D]').astype(int)

# 打印结果
print(days_to_month_start)

输出结果中的每个值表示对应日期距离该月初的天数。