以下是一个示例代码，展示了如何比较日期并添加一列包含前一交易日期的解决方法：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期时间类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 排序数据集按照日期升序排列
df = df.sort_values('日期')

# 添加一列包含前一交易日期的数据
df['前一交易日期'] = df['日期'].shift(1)

# 打印结果
print(df)

运行上述代码会输出以下结果：

          日期      前一交易日期
0 2022-01-01        NaT
1 2022-01-02 2022-01-01
2 2022-01-03 2022-01-02
3 2022-01-04 2022-01-03
4 2022-01-05 2022-01-04

在上述代码中，首先创建了一个示例数据集，包含一个日期列。然后使用pd.to_datetime()函数将日期列转换为日期时间类型，以便后续进行比较操作。接下来，对数据集按照日期升序排列。最后，通过使用shift()函数，将日期列向下移动一个位置，从而得到前一交易日期的数据，并将其添加为新的一列。注意，在第一行的前一交易日期位置是NaT，表示不可用的日期。