我想找到给定月份的第一天，即随机日期之前平均90天。例如：
[12月15日-8月30日返回12月30日-8月30日返回12月1日-8月30日返回
我知道可以使用Pandas pd.DateOffset：
print(pd.Timestamp("2019-12-15") - pd.DateOffset(days=90))
但随后我会得到类似9月15日的消息。
我知道我可以减去90天，选择月份，减去1，然后选择所获得月份的最后一天，但是我想知道是否可以轻松地在一行代码中高效地完成此操作。
假设有问题的日期是：
dat = pd.Timestamp('2019-12-15')
要计算90天之前的日期，请运行：
dat2 = dat - pd.DateOffset(days=90)
获取2019-09-16。
最后，要开始本月的开始，请运行：
dat2 - pd.offsets.MonthBegin(0)
获取2019-09-01。
简而言之，只运行：
dat - pd.DateOffset(days=90) - pd.offsets.MonthBegin(0)
如果您从一个日期开始，就会看到细微的差异，回头90天，就只能得出一个月的第一天。例如：
dat = pd.Timestamp('2019-11-30')
dat2 = dat - pd.DateOffset(days=90)
给2019-09-01。
然后dat2 - pd.offsets.MonthBegin(0)仅给出相同日期。
如果在这种情况下需要上一个月的开始日期，请运行：
dat2 - pd.offsets.MonthBegin(1)
（（请注意将参数更改为1），得到2019-08-01。
因此，选择适合您需要的变体。