python 用df.resample 会补数据，要求补的数据的值按照上面最后一个的

在 Pandas 中，`resample` 方法默认会对时间序列进行重采样，并在需要的情况下补齐缺失的时间数据。如果你想要补全缺失数据，并且希望缺失数据的值按照上面最后一个非缺失数据的值进行填充，可以使用 `ffill` 方法（或者 `pad` 方法）。

例如，如果你有一个名为 `df` 的 DataFrame 对象，对其进行重采样并按照上面最后一个非缺失数据的值进行填充的代码可以如下所示：

df.resample('1D').ffill()

在上述代码中，`'1D'` 表示重采样的频率为每天（day），`ffill()` 表示按照上面最后一个非缺失数据的值进行前向填充。你可以根据需要调整上述代码中的重采样频率和其他参数。