在Python中，我们可以使用pandas和datetime模块来获取当前日期之前一个月的时间。以下是一个示例：
使用pandas：
import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import DateOffset
# 获取当前日期
now = pd.to_datetime('today')
# 计算一个月前的日期
one_month_ago = now - DateOffset(months=1)
print(one_month_ago)使用datetime：
import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta
# 获取当前日期
now = datetime.datetime.now()
# 计算一个月前的日期
one_month_ago = now - relativedelta(months=1)
print(one_month_ago)这两段代码都会输出当前日期之前一个月的日期。注意，由于每个月的天数不同，所以"一个月前"的具体日期可能会有所不同。例如，如果今天是3月31日，那么一个月前可能是2月28日或2月29日，取决于是否是闰年。具体的日期计算规则可以参考pandas的官方文档和python-dateutil的官方文档。
pandas.tseries.offsets.DateOffset是Pandas中用于创建日期范围的标准日期增量²。它的工作方式与relativedelta相同，我们可以传入关键字参数来使用它²。
每个偏移量都指定了一组符合DateOffset的日期。例如，Bday定义了这组日期为工作日（周一至周五）²。DateOffsets可以创建以将日期向前移动给定数量的有效日期²。例如，可以将Bday(2)添加到日期中，将其向前移动两个工作日²。如果日期没有从有效日期开始，那么首先会将其移动到有效日期，然后创建偏移量²。
pandas.tseries.offsets.DateOffset函数的语法和参数如下²：
pandas.tseries.offsets.DateOffset(n=1, normalize=False, **kwds)n：偏移量代表的时间周期数²。normalize：是否将DateOffset加法的结果向下舍入到前一个午夜²。**kwds：添加到或替换偏移量值的时间参数。添加到偏移量的参数（如Timedelta）：年、月等²。
例如，以下是如何使用pandas.tseries.offsets.DateOffset函数创建2天的日期偏移量，并将其添加到给定的时间戳对象中，将日期向前移动2天²：
import pandas as pd
ts = pd.Timestamp('2019-10-10 07:15:11')
do = pd.tseries.offsets.DateOffset(n = 2)
new_timestamp = ts + do
print(new_timestamp) # Output: 2019-10-12 07:15:11同样，以下是如何创建10天和2小时的日期偏移量，并将其添加到给定的时间戳对象中，将日期向前移动10天和2小时²：
import pandas as pd
ts = pd.Timestamp('2019-10-10 07:15:11')
do = pd.tseries.offsets.DateOffset(days = 10, hours = 2)
new_timestamp = ts + do
print(new_timestamp) # Output: 2019-10-20 09:15:11源: 与必应的对话， 2023/11/23
(1) Python | Pandas tseries.offsets.DateOffset - GeeksforGeeks. https://www.geeksforgeeks.org/python-pandas-tseries-offsets-dateoffset/.
(2) pandas.tseries.offsets.DateOffset — pandas 2.1.3 documentation. https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.tseries.offsets.DateOffset.html.
(3) Python | Pandas tseries.offsets.DateOffset.onOffset. https://www.geeksforgeeks.org/python-pandas-tseries-offsets-dateoffset-onoffset/.
(4) python - Pandas Using Frequencies to Offset Date - Stack Overflow. https://stackoverflow.com/questions/69183162/pandas-using-frequencies-to-offset-date.