pandas补全缺失日期

在pandas中，可以使用`resample`函数来补全缺失的日期。`resample`函数可以将时间序列数据转换为指定频率的数据，并且可以填充缺失的日期。

下面是一个示例代码，演示如何使用`resample`函数补全缺失的日期：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失日期的时间序列数据
data = {'date': ['2021-01-01', '2021-01-03', '2021-01-05'],
        'value': [10, 20, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将'date'列转换为日期类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 将'date'列设置为索引
df.set_index('date', inplace=True)

# 使用resample函数补全缺失的日期，并填充缺失值为0
df_resampled = df.resample('D').asfreq().fillna(0)

print(df_resampled)

运行以上代码，输出结果如下：

            value
date             
2021-01-01   10.0
2021-01-02    0.0
2021-01-03   20.0
2021-01-04    0.0
2021-01-05   30.0

以上代码中，首先将'date'列转换为日期类型，并将其设置为索引。然后使用`resample`函数将数据转换为每日频率的数据，并使用`asfreq`方法保留原有的数据，同时填充缺失的日期。最后使用`fillna`方法将缺失值填充为0。