行合并，循环日期

以下是一个使用Python的解决方案示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data1 = {'日期': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'],
         '数值1': [10, 20, 30]}
data2 = {'日期': ['2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04'],
         '数值2': [40, 50, 60]}

df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 将日期列转换为日期类型
df1['日期'] = pd.to_datetime(df1['日期'])
df2['日期'] = pd.to_datetime(df2['日期'])

# 设置日期列为索引
df1.set_index('日期', inplace=True)
df2.set_index('日期', inplace=True)

# 合并两个DataFrame，按照日期进行行合并
merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=1, join='outer')

# 循环日期范围，并填充缺失值
start_date = min(merged_df.index)
end_date = max(merged_df.index)
date_range = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='D')

for date in date_range:
    if date not in merged_df.index:
        merged_df.loc[date] = [None, None]

# 重置索引并重新排序
merged_df.reset_index(inplace=True)
merged_df.sort_values('日期', inplace=True)

print(merged_df)

这个示例中，我们首先创建了两个示例数据框df1和df2，每个数据框包含一个日期列和一个数值列。然后，我们将日期列转换为日期类型，并将其设置为索引。接下来，我们使用pd.concat函数按照日期进行行合并，得到了一个包含了所有日期的合并数据框merged_df。最后，我们循环遍历日期范围，并使用loc方法填充缺失值。最后，我们重置索引并按照日期重新排序，得到了最终的结果。

请注意，这只是一个示例解决方案，具体实现方式可能因数据的不同而有所变化。