Pandas用常量日期填充缺失的日期值

Pandas是一个基于Python的数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地处理和分析数据。

对于缺失的日期值，可以使用Pandas中的fillna()函数来填充常量日期。fillna()函数可以接受一个常量值作为参数，用于填充缺失值。

以下是使用Pandas填充缺失日期值的示例代码：

import pandas as pd

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

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

# 设置date列为索引
df.set_index('date', inplace=True)

# 生成完整的日期范围
date_range = pd.date_range(start=df.index.min(), end=df.index.max(), freq='D')

# 重新索引DataFrame，填充缺失的日期值
df = df.reindex(date_range)

# 使用常量日期填充缺失值
df.fillna(pd.Timestamp('2022-01-02'), inplace=True)

# 打印填充后的DataFrame
print(df)

上述代码中，首先创建了一个包含日期的DataFrame，然后将日期列转换为日期类型，并设置为索引。接着使用pd.date_range()函数生成完整的日期范围，并使用reindex()函数重新索引DataFrame，填充缺失的日期值。最后使用fillna()函数将缺失值填充为常量日期。

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