Python 3.x 返回丢失的日期

我有一个包含1600个日期的CSV文件，我正在尝试查找所有丢失的日期。例如：
2019年10月3日
2019年10月1日
29-09-2019
2019年9月28日
应返回日期：2019年10月2日，2019年9月30日

以下是我写的：

with open('measurements.csv','r') as csvfile:
df = pd.read_csv(csvfile,  delimiter=',')

timestamps = df['observation_time'] #Getting only the date

for line in timestamps:
date_str = line
try: # convert string to time
    date = date_time_obj = datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    dates.append(date) 
except:
    print("Date parsing failed")

dates = pd.DataFrame(dates,columns =['actual_date']) 

pd.date_range(start = dates.min(), end = dates.max()).difference(dates.index)

这将返回一个错误：

“无法转换输入[实际日期2018-09-17 22:00:00数据类型： 类型为的datetime64[ns]] 时间戳“

Idea用于将所有缺少的值添加到

DatetimeIndex

，因此可以通过以下方式进行筛选：

---

感谢您的快速回答，我看到在尝试执行代码时出现了一个错误：ValueError:cannotreindex from replicateaxis@12majore-您能否测试是否将

df1=df.set_index（df['observation_time']）.sort_index（）.asfreq（'d'）

更改为

df1=df.set_index（df['observation_time']）。删除重复项（）.sort_index（）.asfreq（'d'）

？

df['observation_time'] = pd.to_datetime(df['observation_time'], dayfirst=True)
df1 = df.set_index(df['observation_time']).sort_index().asfreq('d')
print (df1)
                 observation_time
observation_time                 
2019-09-28             2019-09-28
2019-09-29             2019-09-29
2019-09-30                    NaT
2019-10-01             2019-10-01
2019-10-02                    NaT
2019-10-03             2019-10-03

dates = df1.index[df1['observation_time'].isna()]
print (dates )
DatetimeIndex(['2019-09-30', '2019-10-02'], dtype='datetime64[ns]', 
name='observation_time', freq=None)