pandas获取当月1日

到当前日期的日期序列列表怎么实现？

可以使用pandas中的date_range函数来获取当月1日至今天的日期序列列表。代码如下：

import pandas as pd
import datetime

start_date = datetime.date.today().replace(day=1)
end_date = datetime.date.today()

date_range = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='D')

print(date_range)

其中，date_range函数的参数start表示开始时间，end表示结束时间，freq表示频率（这里设置为'D'，表示按天）。最后输出的date_range即为当月1日至今天的日期序列列表。

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在dataworks中如何用python获取当月的第三个工作日

在DataWorks（阿里云的数据开发平台）中，你可以通过Python脚本来获取当前月份的第三个工作日。虽然DataWorks本身并不支持Python内置库中的`calendar`模块，但是你可以使用第三方库如`pandas`和`numpy`来辅助计算。这里提供一个简单的步骤：

1. **安装所需库**：如果你的环境中还没有安装`pandas`和`numpy`，可以在DataWorks的Python Shell或者项目设置里添加安装命令，如 `!pip install pandas numpy`.

2. **导入必要的库**：

   import pandas as pd
   import datetime

3. **获取当前日期**：

   today = datetime.date.today()

4. **找到本月第一天**：

   first_day_of_month = today.replace(day=1)

5. **计算到本月中第三个工作日**：

   work_days = []
   count = 0
   while count < 3:
       if today.weekday() < 5:  # 星期一至星期五视为工作日
           work_days.append(today)
           count += 1
       today += datetime.timedelta(days=1)
   third_workday = work_days[2]  # 工作日列表的第三个元素就是第三个工作日

6. **返回结果**：

   third_workday.strftime('%Y-%m-%d')  # 格式化为 'YYYY-MM-DD' 形式的字符串

注意，这个方法假设周末（星期六和星期日）是非工作日。如果你的业务规则有所不同，你需要相应地调整判断条件。

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。