使用python标识trade_day的前30天

假设你已经有一个包含交易日历的数据集，其中包含每个交易日的日期。你可以使用Python中的pandas库来标识Trade_day的前30天，具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取交易日历数据集
calendar = pd.read_csv('calendar.csv')

# 选择最近的交易日
latest_trade_day = calendar['date'].max()

# 计算前30天的日期
thirty_days_ago = pd.to_datetime(latest_trade_day) - pd.Timedelta(days=30)

# 选择最近的30个交易日
trade_day_30_days_ago = calendar.loc[calendar['date'] >= thirty_days_ago, 'date'].tolist()

print(trade_day_30_days_ago)

这段代码将打印出最近30个交易日的日期列表。请确保替换`calendar.csv`为你的交易日历数据集的文件名，并且将日期列的名称替换为`date`。