在列中的最大日期结束pandas Grouper

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'date': ['2022-01-01', '2022-02-15', '2022-03-30', '2022-04-20', '2022-05-10', '2022-06-30'],
    'sales': [100, 200, 150, 300, 250, 400]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为 datetime 类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 按季度分组并找到每个季度的最大销售额日期
df['quarter'] = df['date'].dt.to_period('Q')
max_date_per_quarter = df.groupby('quarter').apply(lambda x: x.loc[x['sales'].idxmax()])

print(max_date_per_quarter[['date', 'sales']])

# 确保日期列是 datetime 类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 检查分组频率是否正确设置
df['quarter'] = df['date'].dt.to_period('Q')

# 填充缺失日期
df_resampled = df.set_index('date').resample('D').asfreq().reset_index()