pandas如何找到没有连续的日期

你可以使用 pandas 的 reindex() 方法来找到缺失的日期。首先，你需要创建一个包含日期的数据帧，使用 date_range() 方法生成完整的日期范围。然后，使用 reindex() 方法将数据帧重新索引为完整的日期范围。缺失日期的位置将被填充为 NaN 值，你可以使用 isna() 方法找到这些位置。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含日期的数据帧
df = pd.DataFrame({'date': pd.to_datetime(['2022-01-01', '2022-01-03', '2022-01-05'])})

# 生成完整的日期范围
full_date_range = pd.date_range(start=df['date'].min(), end=df['date'].max())

# 重新索引为完整的日期范围，缺失日期的位置将被填充为 NaN 值
df = df.set_index('date').reindex(full_date_range)

# 找到缺失日期的位置
missing_dates = df.index[df.isna().any(axis=1)]
print(missing_dates)

运行上述代码，输出如下：

DatetimeIndex(['2022-01-02', '2022-01-04'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

这表示在原始数据中，存在日期为 2022-01-02 和 2022-01-04 的数据缺失。