给时间序列数据框添加缺失日期。

可以使用 Python 中的 pandas 库，在时间序列数据框中添加缺失日期。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个时间序列数据框
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range(start='2020-01-01', end='2020-01-05'), 'value': [1, 2, 3, 4, 5]})
print(df)

# 添加缺失日期
idx = pd.date_range(start=df['date'].min(), end=df['date'].max())
df = df.set_index('date').reindex(idx).fillna(0).rename_axis('date').reset_index()
print(df)

输出结果如下：

        date  value
0 2020-01-01      1
1 2020-01-02      2
2 2020-01-03      3
3 2020-01-04      4
4 2020-01-05      5

        date  value
0 2020-01-01      1
1 2020-01-02      2
2 2020-01-03      3
3 2020-01-04      4
4 2020-01-05      5

在此示例中，我们首先创建了一个带有日期和值的时间序列数据框。然后使用 pd.date_range() 函数创建了一个日期范围索引 idx，该索引以数据框中的最小日期和最大日期为起止点。接着，我们将数据框按 date 列设置为索引，执行 reindex() 方法将索引重置为新创建的 idx，使用 fillna() 方法将缺失的日期值填充为 0，最后使用 rename_axis() 方法将索引轴的名称设置为 date，并使用 reset_index() 方法将索引重置为列。最终得到了添加了缺失日期的时间序列数据框。