使用python编写一个统计相同年月日的行数总和，并根据日期时间排序，且自动填充空白日期时间的脚本

可以使用Python中的pandas库进行日期时间的处理和统计，以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import datetime

# 读取数据并转换成datetime格式
df = pd.read_csv('data.csv')
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])

# 生成一个包含所有日期的日期序列
start_date = df['datetime'].min().date()
end_date = df['datetime'].max().date()
date_range = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='D')

# 统计每个日期的行数
counts = []
for d in date_range:
    count = len(df[df['datetime'].dt.date == d])
    counts.append(count)

# 生成一个包含所有日期和对应行数的DataFrame
dates_df = pd.DataFrame({'date': date_range, 'count': counts})

# 自动填充空白日期
dates_df = dates_df.set_index('date')
dates_df = dates_df.resample('D').sum()
dates_df = dates_df.reset_index()

# 根据日期时间排序
dates_df = dates_df.sort_values('date')

# 输出结果
print(dates_df)

其中，`data.csv`为包含日期时间数据的CSV文件，格式如下：

datetime,content
2022-01-01 10:00:00,hello
2022-01-01 11:00:00,world
2022-01-02 12:00:00,test
2022-01-04 13:00:00,data

输出结果为一个包含所有日期和对应行数的DataFrame，格式如下：

        date  count
0 2022-01-01      2
1 2022-01-02      1
2 2022-01-03      0
3 2022-01-04      1

其中，日期为`date`列，行数为`count`列。如果某个日期没有对应的行数，则行数为0。